計算モデルを用いた動揺病を低減する視覚情報の生成法

田村　優次郎・和田　隆広・劉　海龍（奈良先端科学技術大学院大学）

車両乗員に視覚運動を呈示することで動揺病を低減する手法を提案する．頭部運動および視覚情報を入力とする動揺病計算モデルを活用し，車両運動が与えられた際に動揺病を最小化する視覚情報を生成し，これを乗員に呈示する．実験により提案手法にて動揺病が低減することを示した．

視覚情報による動揺病の抑制対策効果

小林　佳美・興梠　有人・神谷　暁人（トヨタ自動車）・小玉　亮・藤枝　延維（豊田中央研究所）

動揺病は複数の感覚器から得られる情報に矛盾がある場合に発症すると言われる．自動運転や運転支援の進展に伴い，運転者の同乗者化，サブタスクの増加から動揺病増加が懸念される．今回，車内での動画視聴を想定し，欠損した視覚からの車両走行情報を周辺視野に抽象表現することで動揺病低減を試みたので結果を報告する．

CMS（カメラモニタシステム）による後方視認において画像特徴量が視認性に与える影響

清田　龍之介・足立　陸（慶應義塾大学）・高木　誠之・佐々木　千治・米良　賢人（ペンストン）・中西　美和（慶應義塾大学）

従来の後写鏡に置き換えてカメラモニタシステム（CMS）を用いる場合，前方視認から後方視認へ移行する際の焦点移動の負荷が増すことが知られる一方，モニタ上の画像を加工することで，特に雨天時や夜間の視認性を向上させることができる可能性がある．本研究では，焦点移動の負荷を最小とし，視認性を最適化する画像加工条件を，人間工学的実験により明らかにする．