本セミナーでは、「眠気、覚醒度、脇見、疲労」などを検知するセンシング技術、高精度な状態推定について詳解いたします。
(2016年12月8日 10:00〜11:30)
本講座では、ドライバ状態の検知、推定技術と運転支援システムについて解説いたします。 特に、着座センサーを用いた眠気推定法や入眠予兆検知装置の開発の過程、適用対象、信号処理方法、状態推定アルゴリズム等について、データと事例を交えて紹介いたします。
(2016年12月8日 12:10〜13:40)
自動運転に関する開発競争が激化している。本講座では、自動運転 (LEVEL 3) で必要不可欠となる、ドライバの状態推定・予測技術について、主にドライバの生体情報を用いた解析方法について解説する。 今回は、基本となる生体信号とその解析手法と、それによりどのような状態を推定できるのかについて概説した後、小栗研究室におけるドライバの状態推定・予測技術について紹介する。 また、生体情報を用いた状態推定・予測技術の課題と今後の展望について述べる。
(2016年12月8日 13:50〜15:20)
ドライバの注意・覚醒状態は、運転の安全性に直結する重要な要素です。その注意・覚醒状態を把握するための指標のひとつに、眼球運動が挙げられます。眼球運動は注意・覚醒状態を感度良く反映することが知られており、またカメラにより非接触・非拘束で計測することが可能です。近年の映像・画像処理技術の進歩により、日常場面でも眼球運動の測定ができるようになってきました。 本講座では、こうして明らかになってきた眼球運動と注意・覚醒状態との関係性について、最近の知見を紹介します。
(2016年12月8日 15:30〜17:00)
運転中のドライバーの顔をセンシングすることにより、手動運転/自動運転含むさまざまなシーンで車の安全性・快適性向上に貢献する機能が実現できる。 本講座ではまず、画像によるドライバー状態モニタリングの基礎となる、顔画像センシング技術について全般的な解説を行う。 その後、ドライバーのさまざまな動作・状態を高精度にとらえるため我々が最近開発した運転集中度センシング技術を取り上げ、時系列ディープラーニングを活用した高精度なドライバー状態推定技術について説明する。