2022 年度研究成果報告書

個々人に最適化された自動運転ためのドライバの視覚認知特性の解明

研究課題

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研究課題/領域番号	20K14996
研究種目	若手研究
配分区分	基金
審査区分	小区分25020:安全工学関連
研究機関	立命館大学
研究代表者	岡藤勇希立命館大学, 総合科学技術研究機構, 准教授 (50843950)
研究期間 (年度)	2020-04-01 – 2023-03-31
キーワード	知覚認知特性 / 運転行動 / 視覚認知情報 / 個人特性 / 運転支援
研究成果の概要	自動車の自動運転システムでは、より一層人間の理解に基づく自動運転の構築が喫緊の課題である。そこで本研究では、機械学習を用いた手法により、個々のドライバの知覚認知特性を理解することで、運転における人間らしさを解釈し、新たな自動運転設計の指針を得ることを目的とした。本研究では、ドライバの身体的特性を考慮した深層学習モデルや、道路環境を考慮した注視推定モデルを提案し、心理学実験で得られた運転データを用いて解析した。複数の実験結果より、それらの提案手法がドライバ個々人の知覚認知特性を表現可能であることを示した。
自由記述の分野	知覚心理学
研究成果の学術的意義や社会的意義	国内外で自動車の自動運転技術が次々と開発されており、交通事故の減少や、交通弱者に交通手段を与える等、様々な利点をもたらすとされる。その中でもLevel 3の自動運転車では、人間とシステムによる運転が行き来するため、ヒューマンエラーを起こす可能性のある人間の運転へと切り替わってしまい、交通社会全体としての安全が阻害される懸念がある。そのため、ドライバに安心感を与え、納得して自動運転技術を使用してもらうためには、人間らしさを感じさせる自動運転システムが重要である。そのため、本研究を遂行することにより、人間の運転特性の理解が得られるという学術的意義だけでなく、交通社会全体としての安全にも貢献できる。