| 研究課題/領域番号 |
19K04648
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| 研究機関 | 秋田大学 |
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研究代表者 |
濱岡 秀勝 秋田大学, 理工学研究科, 教授 (70262269)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 漫然状態 / 脳波 |
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| 研究実績の概要 |
本年度の研究では走行中における漫然状態の推定方法を検討した。走行中の脳波を取得するため、高速道路走行動画視聴実験やドライビングシミュレータを用いた走行実験、高速道路走行実験を実施した。取得した脳波データは、ノイズを低減させるため窓関数をかけ、周波数解析を行う。漫然状態の脳波の特徴を明らかにするため、睡眠を含んだ脳波データを使用し、覚醒時と睡眠時の脳波をもとに、パワースペクトルを比較した。また、覚醒時と睡眠時の中間部分が漫然状態と仮定し、その特徴を明らかにした。
なお、本年度の研究では、漫然運転の評価方法として、これまで行ってきた主観評価に変えて、脳波判読より行うこととした。これは、まだ解析対象者数が十分でないことも影響していると思われるが、得られた主観評価における個人差の影響が大きいと考えられるからである。
走行実験において、覚醒時と睡眠時の脳波の周波数帯のパワーを比較し、漫然状態の推定方法を検討した。睡眠時に出現する周波数帯としてθ波とα1（α波の中の低周波成分）に着目し、覚醒・睡眠時の正規化していない生のパワーの分布から脳波の特徴を分析した。その結果、睡眠時においてθ波、α1ともに覚醒時と比べパワーの値が高くなることが明らかとなった。また、覚醒・睡眠時におけるパワー平均値の差の検定を実施したところ、θ波、α1のパワーの値に有意な差が確認できた。そのため、覚醒時と睡眠時の中間部分が漫然状態であると仮定し、漫然状態のθ波、α1のパワーの範囲を検討する必要がある。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
今年度は昨年度に示した方法論を用いて、走行時の漫然状態を把握する予定であった。年度はじめに、この結果をもとに走行時の脳波状態を分析したところ、想定した結果とはならなかったため、走行実験データの記録にあわせて、今年度も万全状態を表現する方法論の熟度を高めることにした。今年度の結果を踏まえて、最終年度はしっかりと成果を見出したいと考えている。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究期間を１年間延長できたため、昨年度までの成果をもとに、ドライビングシミュレータ上に突然停止や急ハンドル車などのイベントを発生させ、後続の通常運転車両、ひいては交通流全体への影響を把握する。
これら研究成果を踏まえた分析により、総合的に望ましい交通環境を提示したい。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
自動運転実導入地域へのヒアリングを予定していたが、コロナ禍で出張できなかった。
研究期間を１年間延長できることになったため、残額を自動運転実導入地域へのヒアリングや追加的に実施する走行実験への費用として使用したい。
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