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。
(2017年12月11日 10:00〜11:10)
近年、健康起因の交通事故件数は増加傾向にあり、高齢化に伴うさらなる増加が予測されています。運転中の心拍変動を常時計測することができれば、心血管疾患による運転中の発作や居眠りの検出が可能となり、重大な事故の防止に貢献できます。 従来の計測技術では人体表面にセンサを直接接触させる必要がありましたが、本講演では車載応用に向けた非接触心拍変動計測技術としてマイクロ波ドップラーセンサに着目します。ロードノイズや体動ノイズへの対策、及び実際の走行車両内での計測についても解説します。
(2017年12月11日 11:20〜12:30)
ドライバの注意・覚醒度状態は、運転の安全性を考えるうえで欠かすことのできない重要な要素です。その注意・覚醒度状態を感度良く反映するとされるのが眼球運動です。眼球運動はカメラによる非接触・非拘束での計測が可能であり、近年においては、映像・画像処理技術の進歩により、日常場面でも眼球運動を測定できるようになりました。 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・覚醒度状態との関係性について、最近の知見を紹介します。
(2017年12月11日 13:10〜14:40)
本講演では、自律神経活動の評価に使われる心拍変動 (heart rate variability; HRV) 解析と心拍を測定するセンサについて説明する。 そして、10年以内の実用化を目指し筆者らが開発に取り組んでいる新たなモニタリング技術を紹介し、最後にドライバモニタリング技術開発のために解決すべき課題を述べる。(2017年12月11日 14:50〜16:00)
コンピュータの急速な発展を受け、従来は据え置き機で行われていたような高度な計算の舞台は、ウェアラブル、車載、IoT機器、ドローンなど急速に我々の日常生活に浸透してきています。 今回はそのような計算が可能とする安全技術について、アイデアがそのまま計算として実現していく様子や、それが小さな計算基盤上で実用動作する様子を、 我々が最近行ったADAS技術開発を例にご紹介できればと思います。
(2017年12月11日 16:10〜17:20)
自動車における重大事故の最大原因はヒューマンエラーと言われており、居眠りや脇見といったドライバの不安全状態をセンシングすることの重要性が高まっています。
当社では、ドライバの顔の状態をカメラ画像により検知し、安全支援するセンサを開発、すでに大型トラックおよび大型バスで実用化されています。このような機能をユーザに受け入れてもらうには、誤警報をいかに低減するかが重要なポイントになります。
画像処理を用いたドライバーセンシングの開発事例は多くありますが、太陽光や個人差、メガネ着用などの影響下で安定して検知できることが強く求められます。本講演ではその開発事例について説明いたします。
さらに、ドライバーモニターは今後は高度運転支援車両への搭載が期待されています。 さらに安全安心機能に加え、利便快適機能も求められることが予想されます。誤警報や誤作動を誘引しユーザの不信感を招かないよう認識のロバスト性の重要性を訴えます。