研究課題
平成25年度には，以下の研究を実施した。眠気予測に用いる生理指標として，RRV3（心拍R-R間隔の3拍分の分散），脳波MPF（Mean Power Frequency：脳波の時系列データのパワースペクトルから求めた平均パワー周波数），EOG（まばたき回数），模擬運転作業におけるステアリングのばらつきを表すトラッキング誤差，模擬運転士シミュレータのペダル操作量の標準偏差，座圧計測結果から求めた体動回数，座圧計測結果から求めた座圧加重中心の移動量，水平方向と垂直方向の首屈曲角度，センサ－・シートを用いて計測した自動車用シート背もたれの背圧，センサ－・シートを用いた。13名の被験者を対象として，完全な覚醒状態および徹夜明け（断眠指示を出して，被験者を管理し，意図的に眠気が高い状態を作り出した）で相当に眠気が誘発されている状態で，各30分程度生理指標，行動指標を計測した。同時に，被験者自身の眠気の状態を１から３の数字で評価させた（１：覚醒，２：やや眠い，３：眠い）。これらのデータに基づき時間経過に伴う各指標のトレンド分析による眠気（より具体的には，仮想事故時点，危険運転状態）の予測ロジックを構築し，その有効性を確認した。これまでの研究で明らかにされた生理指標，行動指標と眠気の関係に基づいて，時間経過に伴う上記の評価指標の増加または減少の統計的なトレンド分析を実施した。その結果，ドライビングシミュレータ操作における仮想事故時点，危険運転状態をトレンド分析結果から正確に事前予測できる点が明らかになった。さらには，生理指標のみを用いて，これらの指標のBayes（ベイズ）推定手法を開発し，居眠り状態の事後確率を計算し，これを逐一更新することにより，仮想事故時点，危険運転状態を正確に事前予測することが可能になった。
25年度が最終年度であるため、記入しない。
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