| 研究概要 |
本研究は,周辺車両ドライバの状態に応じて適応的に自車両の運転支援システムを動作させることによってより効果的な運転支援を実現し,交通事故件数低減に寄与することを狙いとしたものである。本研究ではそのために,周辺車両ドライバの状態や意図を推定し行動を予測する技術,およびこれらの推定情報に基づく適応的な運転支援の方法の研究を実施した。昨年度までに,後続車両の車両挙動からその車両ドライバの突発事象に対するアクセル反応時間の確率分布を推定する手法を提案し,ドライビングシミュレータおよび実車両の走行データを用いて手法の評価を行った。本年度は更に多くの実車両の走行データの統計的分析により,提案手法の更なる評価を行うとともにこの手法の推定モデルのパラメータを明らかにした。本研究ではまた,対向車両ドライバの状態に応じて自車両ドライバを支援することにより,交差点における人為的ミスに起因する自動車交通事故を防止することを狙いとした研究を実施した。昨年度,対向車線を走行する車両のドライバが実行しようとしている運転行動が,その状況における通常の運転行動から逸脱しているか否かを,その車両挙動から検出する手法を提案したが,この手法は対象とする状況が複雑となった場合に適用が困難となる課題があった。本年度はこの課題を解決するため,より複雑な場面に適用できるように改良した手法を考案し,ドライビングシミュレータを用いた実験によりその有効性を確かめた。さらに本年度は,他車両ドライバが道路上の物体に気付いているか否かをその車両挙動から推定する手法についても基礎的な検討を行った。
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