ドライバ状態の検知、推定技術とモニタリングシステムの開発動向

第1部 着座センサを用いた入眠予兆検知と眠気推定技術

(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。

1. ウェアラブルセンサーと眠気推定技術の概観
2. シート脈波による入眠予兆
   1. 入眠予兆現象とは
   2. 居眠り運転防止シートの開発
3. 着座センサーによる脈波の測定原理
   1. 脈波伝播シミュレーション技術
4. 着座センサーの測定原理
   1. 入眠信号
   2. 着座センサーの構造
   3. 着座センサーの原理
   4. 信号処理アルゴリズム
5. センサー設置位置と測定精度の関係
   1. 着座センサーの設置位置
6. 眠気推定方法
   1. 主観眠気に基づくスリープスコアによる眠気推定法
   2. ベイズ推定を用いた眠気推定法
   3. 判別分析を用いた眠気推定法
   4. 脈波と呼吸情報を用いた眠気推定法
• 質疑応答

第2部 自動運転へ向けた生体情報を用いたドライバ状態の推定・予測技術

(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。

1. 自動運転がもたらす構造変化
   1. 「自動運転時代」とは何か
   2. ドライバから見た自動運転
   3. 自動運転により変わるもの変わらないもの
2. 生体情報解析とそこからわかること
   1. 心電図 (心拍変動量) 解析
   2. 脈波 (心拍変動量) 解析
   3. 脳波・脳血流解析
   4. 視線・瞬目解析
   5. 姿勢変動解析
   6. その他の解析
3. 最新研究紹介
   1. ドライバの状態推定技術
   2. ドライバの状態予測技術
4. 生体情報を用いた状態推定・予測技術の課題と展望
• 質疑応答

第3部 眼球運動を指標とした注意・覚醒度状態の検知技術

(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。

1. 注意・覚醒度状態の指標となりうる眼球運動の種類と特徴
   1. サッカード運動
   2. 前庭動眼反射
   3. 輻輳性眼球運動
   4. 緩徐眼球運動
   5. その他の眼球運動
2. 注意・覚醒度状態の評価方法
   1. 注意・覚醒度状態の基準とその測定方法
   2. 眠気の自覚と覚醒度との違い
3. 注意・覚醒度状態と各種眼球運動の関係性
   1. 視覚的注意と眼球運動の関係
   2. 覚醒度と眼球運動の関係
4. まとめ
• 質疑応答

第4部 顔画像センシングと時系列ディープラーニングによるドライバー状態モニタリング技術

(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。

1. はじめに
   • 安全・快適なクルマ社会に貢献するドライバー状態モニタリング技術
2. 顔画像センシングの基礎
   1. 顔検出
   2. 顔向き、視線、眼開閉状態検出
   3. その他の顔画像センシング技術
3. 最新AIを活用したドライバー状態モニタリング
   1. 運転集中度センシング技術の概要
   2. CNN
   3. RNN
• 質疑応答