研究者情報：https://researchmap.jp/akiduki概要ド 漫然運転や前方不注意などの「発見(認知)の遅れ」による交通事故がいまだ多く発生しています。とくに、疲れや眠気などにより、運転への意識が低下した状態では事故のリスクが高まりまラ す。本研究では、ドライバの動きから注意力低下の兆候となる行動を検知し、注意力状態を予測する方法を提案します。従来技術イ ・車載カメラでは、居眠りや脇見の検知が可能ですが、カメラ映像の記録・伝送・分析バのコストは大きく、プライバシーの問題を含めて常時監視とデータ活用には多大な労力が必要です。の注特徴動ドライバの手の動きを手首に装着した加速度センサで検出します。検出した手先加速度から注意意力低下の兆候となる行動特徴、たとえば、運転操作の乱れ、また作業とは直接関係のない副次行動の発生頻度など、を機械学習の手法により検知します。きこれらの行動特徴は、顔表情や眼球運動などと比べて比較的大きな運動で検出しやすく、加速力度センサのような小型・低コストな装備で計測できます。さらに、検知した行動特徴を指標(パラメータ)化し、本指標に基づきドライバの注意力状態を段階的に判定します。か状ら態を予測します機械工学系 計測システム研究室http://is.me.tut.ac.jp/wordpress/実用化イメージ、想定される用途・ トラック・バス等の安全運転支援・日常運転行動のふりかえりと安全教育への応用・ 単調作業におけるヒューマンエラーの防止企業等への提案各種センサ信号の解析とデータ駆動型の予測・診断技術について研究をすすめています。本技術に興味を持っていただき、共同研究あるいは技術相談をご検討の際はご連絡ください。行動特徴の検知例 行動特徴に基づくドライバ状態判定の実施例実用化に向けた課題・ 個人差を考慮した検知・判定手法の最適化・ 実車環境下での車両振動等の影響評価・ より装着感のない超小型センサの開発優位性・ドライバの挙動(手の動き)を装着型センサを用いて検出・分析します。・スマートウォッチに代表されるような小型・低コストな装備で、ドライバ行動の常時計測とモニタリングが可能です。−039−キーワード交通事故、人的要因、不安全行動、手先加速度、装着型センサ、機械学習研究段階基礎実証実用化準備計測・制御 ドライバ状態検出装置の検証機械工学系秋月 拓磨 助教
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