スパース構造学習を用いた視認性の差異に基づくドライバ状態の識別

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS10-4

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Identification of Driver Status based on Difference of Visibility using Sparse Structure Learning

著者名: 阪部 禎幸(徳島大学),伊藤 桃代(徳島大学),佐藤 和人(秋田県立大学),伊藤 伸一(徳島大学),福見 稔(徳島大学)

著者名(英語): Tomoyuki Sakabe|Momoyo Ito|Kazuhito Sato|Shin-ichi Ito Minoru|Fukumi

キーワード: スパース構造学習|運転行動|視認性|サポートベクターマシン|ドライバ情報|Sparse structure learning|Driving behavior|Visibility|Support vector machine|Driver information

要約(日本語): 交通事故の最大の要因は認知・判断のミスによる漫然運転である。漫然運転時の運転行動の変化を検出することができれば，交通事故の予防や，自動運転時の運転権限委譲に関するレディネスの評価に対応することが可能となる。本稿では，スパース構造学習を用いてドライバ情報同士の相関について，視認性の差異の影響を分析する。天候や時間帯の差異に従って車外の視認性が変化するが，この変化がドライバの運転行動に影響を与えると考えられる。本研究では視認性の差異に着目したモデル構築のための検討を実施する。運転行動の情報としては，ドライビングシミュレータ実験で取得した視線座標値，顔向き座標値，心拍数，速度，加速率，ブレーキおよびハンドルの傾きを使用する。また，これらの情報から構築したモデルを用いてドライバの平常状態時と注意散漫状態時を識別する。識別手法としてサポートベクターマシン(SVM)を用いる。

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