| 研究課題/領域番号 |
19K14939
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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小区分20020:ロボティクスおよび知能機械システム関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
齊藤 裕一 筑波大学, システム情報系, 助教 (90770470)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 安全 / 危険予測 / データ駆動 / 運転支援 / 人間機械系 / ヒューマンインタフェース |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では，不確実環境下での運転知能の高度化を目的とし，走行環境の文脈とドライバ行動の状態に基づく潜在危険度の予測を内蔵した予見的運転支援技術の基盤研究を実施した．人間にとって事故回避が困難である場面でのヒヤリ事象をドライブレコーダDBから抽出し，そのニアミス事象での安全マージンの指標を定量化することによって，受け入れ可能な結果とそうでない結果にデータを分類することに成功し，受け入れ可能な結果のみを学習することで，過去のヒヤリ経験のデータから駆動する推奨速度AIモデルを新規に開発した．
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| 自由記述の分野 |
ヒューマンマシンシステム
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
「次に何が起こりうるか」に係る危険予測AIの実現に向けた大きな壁は，「何のデータに学ぶか」である．熟練ドライバは，視覚情報だけでなく，想定事象の知識や過去の経験に基づいて意思決定を実行するが，あらゆる運転データを集めることはデータの収集コストが高い．これに対して，本研究では，18年間に渡って経験豊富なタクシーのヒヤリハットデータを収集しているドライブレコーダDBの活用と機械学習を駆使して，従来モデル駆動で実現できなかった「先読み運転」をデータ駆動AIで挑戦したことに学術的意義があり，交通事故のさらなる削減に寄与しうる技術を開発した点で社会的にも意義がある．
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