運転特性を考慮した走行データクラスタリングに基づくアクセル操作予測モデルの構築

細木　貴文・室谷　立・佐藤　進（東京科学大学）

本研究では，実路走行データを運転特性に基づいてクラスタリングし，クラスタごとにLSTMベースのアクセル操作予測モデルを構築した．提案手法は走行データごとの操作傾向を反映した予測を行うことを目的としている．実験結果より，クラスタ別にモデル化することで，アクセル操作の予測性能が向上することが示された．

内分泌系指標を活用した車室内生体センシング手法の研究

西　雅章（本田技術研究所）・和泉　慎太郎・谷口　信人・野田　悠斗（神戸大学）・椎野　俊秀・野口　恭史（本田技術研究所）

車室内で乗員のストレスや快・不快を推定するため，心拍変動と内分泌系変動の関係に着目し，唾液採取時刻を基準に過去の心拍変動解析窓をオフセット探索して同期化した．さらに，CNN（畳み込みニューラルネットワーク）推定モデルを用いてホルモン変動を推定し，精神・身体ストレス分類への有効性を示した．

運転支援機能への信頼を構築することが乗車時の安心に及ぼす効果

古谷　庸介・岡本　宜久・神尾　大成・釼持　寛正・道田　奈々江（マツダ）・定藤　規弘（立命館大学）

安心して運転を楽しむためには，車の安全運転支援の機能に対して，信頼をしていることが重要だと考えている．信頼関係を築くための要件は「期待に応える支援であること」であるという仮説を立て，信頼の構築が運転時の安心につながることを，ドライビングシミュレ―タを用いた実験で明らかにした．

実路走行環境パラメータを用いたブレーキ予測機構搭載型アクセル操作予測モデルの構築

室谷　立・細木　貴文・佐藤　進（東京科学大学）

自動車開発における車両シミュレーションへの適用を目的として，車間距離等の実路走行環境変数からドライバのアクセル操作を予測するモデルを機械学習（LSTM/Transformer）により構築した．モデルはブレーキを踏む確率を並列に予測する．結果をゲート機構で統合することで精度向上を達成し，特に停車前後で高い予測精度を示した．

気流刺激に対する身体部位の感受特性に基づくドライバの覚醒維持方策

郭　鐘聲（拓殖大学）・林　瑶子（東京科学大学）・平尾　章成（芝浦工業大学）・小竹　元基（東京科学大学）

ドライバの熱的不快感の抑制と覚醒維持を目的として，温熱環境下における気流刺激による身体部位の感受特性に着目し，頸部への気流刺激が熱的快適感と覚醒度に与える影響を検討した．その結果，初期の覚醒状態による差がみられたものの，熱的不快感を抑制しながら覚醒維持効果が得られる可能性が示唆された．

事業用自動車ドライバ向け居眠り予測システム（DAPS）の開発：覚醒度評価手法の基礎的検討

田中　信壽・新国　哲也（自動車技術総合機構）

事業用自動車ドライバの居眠り事故低減を目的に，点呼後の運行中に覚醒度低下を検出し居眠りの発生を予測するシステム（DAPS）を構想．眠気に伴う作業記憶と発話能力の変化に着目し，これらを評価するテストを夜間反復して行う被験者実験を実施．眠気上昇に伴い成績低下が見られ，各テストで用いた指標の有望性を示した．