車内の聴覚刺激を計測するヒト内耳模倣MEMSセンサの開発

伊藤　陸（群馬大学）・佐々木　恒・稲葉　洋芳（SUBARU）・小山　哲司（群馬大学）・香西　俊彦（SUBARU／群馬大学）・李　信英（山梨大学）・小池　卓二（電気通信大学）・田中　有弥（群馬大学）・岩瀬　勉（SUBARU／群馬大学）・鈴木　孝明（群馬大学）

自動車の運転には，未解明である人体の様々な感覚が関係する．本研究では遠隔運転向けのデータ収集への応用を目的の一つとして，ドライバが耳で感じる臨場感の数値化が期待できるヒト内耳模倣MEMSセンサを提案する．自動車振動によって生じた気導と骨導の両入力に対するMEMSセンサの応答を評価した．

ベクトル量子化変分オートエンコーダを用いた事前学習に基づく自動車操作信号からのドライバ状態推定

花井　謙志郎・南角　吉彦（名古屋工業大学）・神沼　充伸（東京国際工科専門職大学／日産自動車）

本研究では，車内サービスのためのドライバ状態推定器の構築を目指す．推定器の学習には，自動車操作信号とドライバの状態ラベルが必要となるが，ラベル付与には人手による作業が必要となる．そこで，大量の自動車操作信号から事前学習モデルを学習し，少量のラベル付きデータを用いて推定器を学習する枠組みを提案する．

低車速時における合流行動の解析・モデル化と制御

石黒　達也・奥田　裕之（名古屋大学）・富永　健太（三菱電機）・鈴木　達也（名古屋大学）

自動運転や手動運転が混在する合流環境では，双方の意思疎通が重要である．高速道路などの高速度域では研究が盛んであるが，一般道などの低速域での研究はあまり進んでいない．そこで本講演では低速度域での直角合流におけるドライバの運転特性を実験により観測し，ネゴシエーションを考慮した直角合流モデルの構築を行う．

運転挙動の精密再現を目的としたドライバモデルパラメータの動的推定

関　龍哉・鈴木　宏典（東洋大学）

本研究では，車両状態量からドライバ固有のドライバモデルパラメータを精密に推定する試みを行う．デュアルパーティクルフィルタを用いてドライバモデルパラメータを推定し，確率密度関数に変換する．シミュレーション実行時に確率密度変数から選択されるパラメータがドライバの運転行動を精密に再現しているか検証する.

LSTMモデルを用いた低覚醒検知システムに関する研究

周　旭鵬・沈　舜聡・廣瀬　敏也（芝浦工業大学）

本研究は，脳波に基づく自動運転中のドライバの覚醒状態について，眼の特徴をもとにLSTMモデルを構築することを目的とした．深夜の高速道路での自動運転シナリオにおける眼の特徴と脳波データを測定した．構築したLSTMモデルの脳波出力結果を実際の脳波データと比較することにより，その精度を定量的に評価した．