時系列データ学習手法による交差点での安全確認行動のモデル化と注意散漫状態の識別

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS7-2-6

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Modeling of Safety Confirmation Behavior at Intersections and Identifying Distracted States Using Time Series Data Learning Methods

著者名: 藤原 大輝（徳島大学）,伊藤 桃代（徳島大学）,伊藤 伸一（徳島大学）,福見 稔（徳島大学）

著者名(英語): Daiki Fujiwara (Tokushima University),Momoyo Ito (Tokushima University),Shinichi Ito (Tokushima University),Minoru Fukumi (Tokushima University)

キーワード: 運転支援|予防安全|安全確認行動|Gated Recurrent Unit|driving suppor|active safety|safety confirmation behavior|gated recurrent unit

要約(日本語): 現在日本で発生している交通事故の内, 半数以上が交差点や交差点付近で発生している. これらの事故はドライバが注意散漫になることによって発生していると考えられる. 眠気や疲労よりもドライバが自覚しにくい傾向にある注意散漫状態を検知し, ドライバへ注意喚起を行うことは事故の低減につながると考えられる. 本研究では, ドライバの顔向きの変化を用いた Gated Recurrent Unit（GRU）によるドライバの注意散漫状態の識別と個人差の分析を行った. 被験者 5 名に集中状態と 3 つの段階に分けた注意散漫状態でドライビングシミュレータを運転してもらい, 取得した顔向き情報に対しGRUにより学習識別を行った. さらに, ドライバ特性と顔向きの変化に着目した個人差の分析を行った. その結果, GRUの注意散漫状態レベル識別における有用性と, 注意散漫度の進行と顔向きの振れ幅の関連性が明らかとなった.