| No. | 配信 | タイトル・著者（所属） |
|---|---|---|
| 1 | ◯ |
安静時平均皮膚温と同等の環境温におけるファン内蔵カーシートからの送風が体温節反応と温熱快適性に及ぼす影響 高橋 勇人・和田 健太郎・永井 暉之（京都工芸繊維大学大学院）・北川 哲也（フォルテック株式会社）・西崎 友規子・山下 直之（京都工芸繊維大学） 安静時平均皮膚温と同程の環境温にて背面と座面にファンを内蔵したカーシートから送風した際の体温および温熱快適性への影響を検討した．その結果，送風の有無に関わらず体温は低下しなかったが，全身の温熱快適性は背面と座面から送風した条件が最も改善し，続いて背面のみと座面のみが同程度の改善することが示唆された． |
| 2 | ◯ |
模擬自動運転環境におけるカメラ映像に基づく瞬目パターン分析を用いた覚醒状態推定 竹内 大樹（産業医科大学）・大須賀 美恵子・鎌倉 快之（大阪工業大学） 自動運転レベル3では緊急時にドライバへの権限委譲が生じるため，ドライバの注意・覚醒状態の把握が求められる．そこで，カメラ映像から推定した瞬目波形のパターン別出現割合の変化を指標の一つとする覚醒状態推定手法を検討している．本発表では，模擬自動運転環境での覚醒低下実験データへの適用結果を報告する． |
| 3 | ◯ |
模擬自動運転下のドライバに対する音楽・香り刺激の覚醒効果について 大須賀 美恵子（大阪工業大学）・竹内 大樹（産業医科大学）・鎌倉 快之（大阪工業大学） レベル3自動運転では，認知判断や操作で賦活されることがないため，人の特性から覚醒低下が起こりやすい．そこで覚醒低下を検知し，音楽や香り刺激で不快感を与えず覚醒を促す方法を検討した．本発表では静置型シミュレータで複数条件を比較する探索的実験を行い，覚醒効果を多面的に評価した結果を報告する． |
| 4 | ◯ |
Mitigating Motion Sickness in Automated Vehicles: Strategies for Passenger Comfort Jan L. Souman･Susanne Louvenberg･Saarang Gaggar･Jelte E. Bos (TNO Integrated Vehicle Safety, Helmond, the Netherlands) Carsickness is foreseen to be a major barrier to the adoption of automated vehicles, as passengers are more susceptible to motion sickness than drivers. We extended the ISO 2631-1 model to account for horizontal accelerations, enabling the prediction of both emesis (vomiting) and pre-emesis symptoms based on vehicle motion. This paper demonstrates how these insights can help reducing motion sickness, for instance by informing motion control and path planning. We also propose integrating vehicle motion-based prediction with in-vehicle detection and mitigation strategies, aiming to optimize passenger comfort and support the broader acceptance of automated driving systems. |
| 5 | ✕ |
覚醒水準の低下に伴う眼球運動特性と皮膚電気活動の関係 佐野 心大・小濱 剛・峯田 渉吾（近畿大学） 本研究では，固視微動から推定された slow eye movement（SEM）が覚醒水準の客観的指標となり得るのかを検証することを目的に，固視微動と皮膚コンダクタンスの同時計測を行った．その結果，皮膚コンダクタンスの長期変動が負のピークを示す付近において，固視微動のSEMが現れることが確認された． |
| 6 | ◯ |
実車走行中のドライバの安心感の変化をウェアラブル端末による生体データを用いて推定する手法の提案 安田 光希・黒住 茉由（慶應義塾大学）・髙木 誠之・泉口 拓哉・米良 賢人（ペンストン）・中西 美和（慶應義塾大学） 走行シーンに応じて変化するドライバの安心感を，生体データを用いて推定する手法を開発し，実車実験を通して検証した．10人の被験者が参加した市街地走行実験を行い，ウェアラブル端末によってドライバの生体データを連続取得するとともに主観的安心感のデータを取得して，前者から後者を推定するモデルを構築した． |