2017 Fiscal Year Research-status Report
準自動運転の緊急時における運転者の認知心理特性と人工知能に基づく事故防止策
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17K01297
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| Research Institution | The University of Tokushima |
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Principal Investigator |
柏原 考爾 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 准教授 (40463202)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 安全システム科学 / 認知科学 / 人工知能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年、高速道路における自動運転の実用化が進展しつつある。初年度では、高速道路での自動運転を想定し、事故に繋がる運転シーンの検討を行った。自動運転では、交通環境の動的な変化を高精度で把握しながら、安全かつ効率の良い走行経路を素早く探索しなければならない。特に、高速道路のサグ部（道路勾配の変化点）・インターチェンジの出入り口付近・合流地点等では、過度な減速により車両の流れが悪化し、追突・接触事故の可能性も増す。災害・道路工事による交通規制も事故や渋滞の要因となる。カーナビや交通ニュース、交通管制センターからの指示等を用いることで、適切な対処法をフィードバックできる。
準自動運転では、緊急時の運転者の認知心理特性（眠気やよそ見等）を考慮する必要がある。この自動運転の状況を再現するには、交通シミュレーションが有効となる。一般的な交通シミュレーションでは、遺伝的アルゴリズム・セルオートマトン等の人工知能が利用されてきた。しかし、複数台の車両（自動運転と一般車）の移動を想定し、刻々と交通状況が変化するシーンでは、さらに最適なアルゴリズムを検討する必要がある。特に、種々の環境に適応できる深層強化学習は、複雑かつ新たな交通環境を含む問題にも柔軟に対応できる。従って、本研究では、交通状況が常に変化する高速道路の合流地点（事故の多い交通環境の一例）において、自動運転車を想定した交通シミュレーションを実施した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
平成29年度の実施計画に従い、準自動運転時の認知心理特性を加味した事故防止策について、重要な知見が得られている。また、認知心理実験に関する予備的な準備（実験環境の構築）を行い、自動運転で起こり得る問題点や改善策についても、交通シミュレーションを元に言及できている。研究成果は、適宜、国内学会、国際会議、学会論文にて公表している。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度は、これまでの研究成果をさらに発展させ、緊急時に運転操作が切り替わった際の認知心理特性を検討していく。また、準自動運転での交通事故を低減し、安全な交通環境を構築する手法について、人工知能の方略を元に検討していく。研究成果は関連学会で公表し、新たな視点から研究方法を改善できる様にフィードバックを行う。
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| Causes of Carryover |
実験環境の構築に際し、脳波測定部位を重要な数ヶ所に限定し、これまでのシステムを利用して検証を行えたため。また、先行して実験課題の作成・準備を重点的に行ったため。次年度以降は、測定システムを拡張し、認知心理実験を実施していく。
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