第1部 能動的行為による操作入力を伴う覚醒維持支援システム
(2019年1月29日 10:00〜11:30)
- 研究背景
- 関連研究
- 眠気検出
- 覚醒支援
- ゲームニクス理論
- 能動的行為と覚醒維持効果
- 覚醒維持支援システム (WKSS: Wakefulness Keeping Support System)
- システム概要
- 眠気検出システム (DDS: Drowsiness Detection System)
- 能動的ゲームシステム (AGS: Active Game System)
- ドライビングシミュレータ実験
- 実験概要
- 実験結果
- システムの受容性
- 覚醒維持効果
- 走行安定性に対する影響
- 運転技能と走行安定性
- まとめと今後の課題
第2部 視線フィードバック法及び空間的注意誘導法を用いたドライバの覚醒維持
(2019年1月29日 12:10〜13:40)
- カメラで実現する居眠り運転防止
- 目の画像 (まぶた,瞳孔径,眼球運動) を利用した覚醒水準の評価方法
- 覚醒状態を持続させるためのアプローチ
- 視線フィードバック法
- 視覚刺激を用いた覚醒維持の考え方
- 視線の動きと覚醒水準を用いた視覚刺激 (視線FB刺激) の呈示法
- 視線FB刺激が覚醒水準に与える影響
- 空間的注意誘導法
- 追越車両を利用した注意誘導刺激の呈示法
- 視線フィードバック法と空間的注意誘導法の覚醒維持効果の比較
第3部 自動運転時のドライバ覚醒維持に向けた各種タスク効果
(2019年1月29日 13:50〜15:20)
自動運転が実用化されつつあります。しかし、ドライバ操作が不要な完全自動運転が普及するのは、まだまだ先になります。当面の間は、自動運転であってもドライバが周辺を監視したり、自動運転で対応できない状況になればドライバによる手動運転が必要 (テイクオーバー) になります。
そのため、自動運転システムはドライバの状況をモニタリングする必要があり、ドライバに覚醒度を維持させる仕組みも必要となります。本講座では、ドライバの覚醒度をモニタリングする方法と覚醒度を維持させる各手法の実験結果を紹介します。
- なぜ自動運転でドライバの覚醒度維持が必要か
- ドライバの覚醒度や体調変化とは
- テイクオーバー時の覚醒度変化の影響確認
- 覚醒度を推定する装置
- 心拍による覚醒度推定
- 心拍変動による一般的な傾向
- 心拍計測による覚醒度推定の実験
- 心拍による覚醒度推定まとめ
- 脳波による覚醒度推定
- 脳波の一般的な傾向
- 脳波計測による覚醒度推定の実験
- 脳波による覚醒度推定まとめ
- 覚醒維持に効果のあるサブタスク
- 種類
- 実験
- 覚醒維持に効果のあるサブタスクまとめ
第4部 顔画像を用いたドライバモニタリング技術と早期眠気検知への展開
(2019年1月29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、そのための基礎となる顔画像センシング技術のほか、これを活用した早期眠気検出実現へ向けた取り組みなど紹介する。
画像によるドライバ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の全般的な知識を得られるほか、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の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、さらに早期眠気検出への展開について最新の知見が得られる。
- 自動運転社会に求められるドライバー理解
- 顔画像センシングの概要
- 顔検出
- 顔向き、視線、眼開閉状態検出
- その他の顔画像センシング技術
- 時系列ディープラーニングを活用したドライバー状態モニタリング
- 運転集中度センシングの概要
- CNN
- RNN
- ドライバー早期眠気検出への展開
- おわりに