| 研究概要 |
本研究の最終到達目標は,不特定な人間に対してリアルタイムでの習熟状況の判断,学習レベルの認識を用いた可変支援システムであるが,この3カ年での到達目標は,事前に収集した特定人数の個人習熟状況データを参照しリアルタイムにマッチングを行い,支援手法を決定・実施するシステムである.その第1段階として,H19年度では1)対象条件の決定と装置設定,2)実験参加者のマスター行動嗜好データ収得,3)基礎行動データベースの作成ならびに4)支援プログラムなど,主としてトライアルを中心とした.
人間機械系のデータ取得を目的として既存の運転シミュレータ装置をベースに習熟状況の判断,学習レベルの基礎データの取得を可能とするため機材は,側面画像の追加装置などにより画角を広げた.データベース構築ならびに支援プログラムに関しては,従来の研究知見のサーベイと,本研究で取り上げるデータにおいてトリガーをかけることができるかについて運転プロセスを分類し,トリガーレベルの試行錯誤を実施した.
特に,データ上での学習の定義は,同一実験参加者に対してもシチュエーションにより大きく変動し,指標によっては30%以上の変動が現れているため,2年目以降での追加実験が必要となっている.2年目にはこのデータから得られた分類を精査し,積み重ねていく.
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