| 研究概要 |
本研究では、全国の交通事故の３割を占めている追突事故に焦点を絞って、運転中の居眠りや不注意を外乱変動とみなし、ドライバパラメータや操作量の分析にモデルベースのロバスト設計手法を導入して、人間機械系のドライバモデルを定量的に扱う手法の確立を目的として研究を実施した。
２年間の研究期間の具体的な実施内容は以下のとおりである。(1) シミュレータ及び実車による走行実験により、速度制御にかかわる運転行動パラメータを抽出し、(2）調布と富士河口湖町の間の高速道路における公道実験データを収集して、(3)走行時の運転行動データとドライバモデルの出力との比較による眠気状態の分析を実施し、(4)顔画像による居眠り状態の分析と比較することにより、ドライバの注意力低下を判断できることを示した。基本的に、前後運動の理想的な速度制御モデルは、リスクポテンシャル理論に基づいており、結果的にはバネマス系で構成されるドライバモデルとして構築をした。この研究成果は、「先行車追従時の規範ドライバモデルに基づく個別適合型運転状態診断システムの開発」として、自動車技術会論文集、42‐3、2011、に掲載された。
この成果をさらに拡張して、アクセル・ブレーキペダルによる速度制御モデルだけではなく、ハンドル操作に基づく車線維持制御モデルと統合することにより、より精度よくドライバの居眠り状態や注意力低下状態を判断できるモデルを構築した。その成果は、車両制御に関する国際会議AVECで発表した。Model-Based Estimation Method of Driver Inattention State During Car-Following Situations,11th AVEC, Seoul, 9-12 Sep., 2012。この成果は事故を未然に防ぐことを目的とした予防安全技術への応用が期待される。
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