研究課題
予防安全運転支援システムを構成する4つの核技術である①注視行動の妥当性評価、②瞬きの時系列解析、③覚醒努力表情の検出、④車両の速度、操作予測、の開発を進めた。①については、昨年度に構築した優先順位付けの妥当性を示した。特に、ヒトの視覚特性のひとつである周辺視の重要性を実験で明らかにした。②については、昨年度よりサッケード(高速眼球回転運動)計測法の開発を先行させてきたが、運転席に着座したドライバーの眼球に映り込む周辺画像情報を用いてサッケード計測が可能であることを示した。③については、本課題を修士研究テーマとしていた学生が他大学に異動したため検証実験が中断した。④については、昨年度に構築した先行車両の追従走行アルゴリズムを改良し、通常走行状態での車両速度と車間距離の推定精度を向上させた。③における覚醒努力表情は漫然状態を示す生体情報のひとつであるが、これに代えて、心拍および発汗情報を含む車両操作情報を特徴量とした多次元データのクラス分類により、漫然運転状態が検出可能であることを示した。本研究課題名に掲げていた運転集中状態の3段階評価については、漫然状態の発生頻度によって注意喚起や警告を発する手法の検討を進めたが、検証実験の実施には至らなかった。予防安全運転支援システムの有効性を検証する実験環境としての、①ドライビングシミュレータ(DS)環境、および②ドライバー情報収録環境の整備について、今年度も継続して改良と更新を行った。①については、DS操作における没入感を増すために、周辺光を遮断する暗幕を新たに設けた。②については、大学構内における実車搭載実験により、搭載機器類の動作検証を行った。本年度の研究予算による主たる購入物品は上述の暗幕のみで、残りは研究発表を行うための国内会議の参加費に充当した。
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ICIC Express Letters, Part B Applications
巻: 7 ページ: 2217, 2224
http://www.rcfvc.tut.ac.jp/