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運転支援システム、自動運転の現状と将来像 |
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| 1節 | 自動運転システムの動向と展望 |
| 1. | 自動運転の定義 |
| 2. | 自動運転の目的と効果 |
| 3. | 自動運転のしくみと技術 |
| 4. | 日欧米における最近の動向 |
| 5. | 自動運転システムの課題 |
| 2節 | 交通事故ゼロへ向けた技術課題と将来への施策 |
| 1. | 先進安全運転支援システムの技術課題 |
| 1.1 | 交通事故ゼロ化への課題となる事例 |
| 1.1.1 | 前方衝突事故防止 |
| 1.1.2 | 車線逸脱事故 |
| 1.1.3 | カーブでの道路逸脱事故防止 |
| 1.1.4 | 注意喚起支援でのインターフェイスの問題 |
| 1.1.5 | 交差点事故防止 |
| 2. | 技術課題解決へ向けたこれからの開発アプローチ |
| 2.1 | 課題の整理と対応 |
| 2.2 | 安全運転支援システムの作動条件拡大 |
| 2.3 | 道路環境認識技術の高度化 |
| 2.4 | インターフェイス設計の新たな概念 |
| 2.5 | 協調型安全運転支援システムの開発 |
| 2.6 | 潜在リスクに対する支援 |
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| 3節 | 自動車における先進安全技術の基礎と自動運転への展開 |
| 1. | 先進安全/運転支援システム |
| 1.1 | 人‐車‐運転支援システムの関係 |
| 1.2 | 情報提示のみを行う運転支援システム |
| 1.2.1 | 直接視界支援: AHB、AFS |
| 1.2.2 | 間接視界支援: ナイトビジョン |
| 1.2.3 | TSR |
| 1.3 | 車両を制御する運転支援システム |
| 1.3.1 | ACC |
| 1.3.2 | LKAS、LDW |
| 1.3.3 | AEBS、FCW |
| 1.3.4 | CVW、BSM |
| 2. | 将来の運転支援システム |
| 4節 | 特許を着想に考察する未来の自動車と考えられる技術テーマ 自動走行の射程、空中・歩道への展開、モジュール化、資源問題 |
| 1. | 自動運転車両 についての概括的考察 |
| 2. | 空中へ・歩道の展開 移動体はどこまで射程をのばすのか |
| 3. | モジュール化 モジュール化はおこるのか |
| 4. | 資源問題 モビリティの向上に伴う資源利用量の増加 |
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自動車事故の実態と防止へ向けた研究動向 |
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| 1節 | 歩行者事故の実態と将来の対策技術への期待 |
| 1. | 歩行者交通事故の実態 |
| 1.1 | 歩行者頭部保護基準の導入効果 |
| 1.2 | 高齢歩行者における傷害の特徴 |
| 1.3 | 車両速度と歩行者被害の関係 |
| 1.3.1 | Step 1：マクロデータを用いた車両走行速度による死亡率の算出 |
| 1.3.2 | Step 2：ミクロデータを用いた車両の走行速度と衝突速度の関係式の算出 |
| 1.3.3 | Step 3：車両衝突速度毎の死亡率の算出 |
| 2. | 歩行者ニアミス事象 |
| 2.1 | ニアミスと事故の比較 |
| 2.1.1 | 車両の危険認知速度 |
| 2.1.2 | 車両と歩行者の接近状況 |
| 2.2 | ニアミスデータを用いた歩行者の飛び出しパターンと衝突予測時間 |
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| 3. | 高齢歩行者の単路横断時の特徴 |
| 3.1 | 高齢歩行者における歩車間距離の特徴（前照灯の及ぼす影響） |
| 3.2 | 視力が歩車間距離に及ぼす影響 |
| 2節 | 居眠り運転防止に関する研究 |
| 1. | 居眠り運転の問題点 |
| 1.1 | 睡眠に関連した問題 |
| 1.2 | 認知，判断，操作に関する問題 |
| 2. | 居眠り運転に対する危険性評価 |
| 3. | 眠気回復方法 |
| 3節 | 自動運転時代のドライバ状態推定・予測技術 |
| 1. | 自動運転 |
| 2. | ドライバの状態推定・予測技術 |
| 3. | 今後の課題と展望 |
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自動車の情報通信技術とＡＤＡＳ、自動運転への応用 |
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| 1節 | コネクテッド・カー (Vehicle IoT) と車載情報通信技術の展望 〜ADAS/自動運転に向けて〜 |
| 1. | コネクテッド・カーがセンサーとなりクルマのIoT (Vehicle IoT)を実現する |
| 2. | 自動運転の実現にVehicle IoTは必須 |
| 3. | 自動運転の段階的実現とVehicle IoTでアップデートすべきデータの種類 |
| 4. | 地図の重要性：二次元地図はヒトの為、三次元地図はクルマの為 |
| 5. | 今後の通信技術の変化 |
| 6. | 人間を理解するクルマ |
| 7. | ファンクショナル・セイフティとネットワーク・セキュリティ |
| 8. | クラウド上の人工知能と結びつき、IoTのTはSmart Thingsとなる |
| 2節 | 融合しつつある自動車とICT業界の最新動向 |
| 1. | ICT業界における構造変化 |
| 2. | 自動車業界と携帯電話業界のアナロジー |
| 3. | 今後起こりうること |
| 3節 | SAPのConnected Car戦略と事例紹介 |
| 1. | SAPの戦略の中核にあるHANA |
| 2. | 自動車業界におけるSAP |
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| 3. | Connected Carというビジネスチャンス |
| 4. | SAPのConnected Carサービスプラットフォーム |
| 5. | 事例 |
| 6. | 今後の方向性 Software Defined Car |
| 4節 | 車のハッキング手法と必要なセキュリティ対策について |
| 5節 | 高速イメージセンサーを用いたITS可視光通信 |
| 6節 | スペクトル拡散方式を用いた車車間通信・測距統合システム |
| 1. | 基本型ブーメラン方式 |
| 1.1 | 基本型ブーメラン方式の概要 |
| 1.2 | 基本型ブーメラン方式の想定アプリケーション |
| 2. | 改良型ブーメラン方式 |
| 2.1 | 改良型ブーメラン方式の系図 |
| 2.1.1 | 機能拡充 |
| 2.1.2 | 問題点解決 |
| 2.1.3 | その他の改良方向 |
| 2.2 | 双方向通信が可能な改良型ブーメラン方式（双方向ブーメラン方式） |
| 2.3 | 可視光ブーメラン方式 |
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運転支援システムにおけるセンサ、カメラ技術と高性能化 |
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| 1節 | 先進運転支援システムのキーとなる最新センサーテクノロジーの動向 |
| 1. | 市場動向 |
| 2. | ボッシュの製品開発 |
| 3. | ユーロNCAPに対する製品戦略 |
| 4. | ボッシュのミリ波レーダ |
| 4.1 | 第4世代長距離レーダ：LRR4 |
| 4.2 | 中距離レーダ：MRR |
| 4.3 | 中距離後方レーダ：MRRリア |
| 5. | ボッシュのカメラシステム |
| 5.1 | 第2世代多機能モノカメラ：MPC2 |
| 5.2 | ステレオビデオカメラ：SVC |
| 6. | ドライバーアシスタンスの将来性 |
| 2節 | 予防安全を支援する画像認識技術 |
| 1. | 予防安全で期待される車載カメラ |
| 2. | 画像認識ハードウェア技術 |
| 2.1 | 画像認識ハードウェアのアーキテクチャ |
| 2.2 | システム統合化の潮流 |
| 2.3 | 単眼カメラとステレオカメラ |
| 2.3.1 | 単眼画像認識処理カメラ |
| 2.3.2 | ステレオカメラ |
| 3. | 画像認識ソフトウェア技術 |
| 3.1 | レーン認識 |
| 3.1.1 | レーン認識における課題 |
| 3.1.2 | レーン認識の処理フロー |
| 3.1.3 | ステレオカメラによるレーン認識の高度化 |
| 3.2 | 車両検知、歩行者検知 |
| 3.2.1 | 車両検知における課題 |
| 3.2.2 | 車両検知の処理フロー |
| 3.2.3 | 歩行者検知における課題 |
| 3.2.4 | ステレオカメラによる車両検知、歩行者検知の高度化 |
| 4. | まとめ |
| 3節 | 周辺監視カメラによる画像認識を用いた運転支援システム |
| 1. | システム構成 |
| 2. | 実現機能とそのニーズ |
| 2.1 | レーン認識応用システム |
| 2.1.1 | レーン逸脱警報システム (LDW: Lane Departure Warning system) |
| 2.1.2 | レーン逸脱防止システム (LDP: Lane Departure Prevention system) |
| 2.2 | 接近・移動物認識応用システム |
| 2.2.1 | ブラインドスポット検知システム (BSW: Blind Spot Warning system)，接近車警報システム (CVW: Closing Vehicle Warning system) |
| 2.2.2 | 横断車両警報システム (CTA: Cross Traffic Alert system)，警報機能付きブラインドコーナーモニタ (BLCM: BLind Corner Monitor system) |
| 2.2.3 | 後退時支援システム (BUA: Back Up Aid system) |
| 3. | 具現化技術 |
| 3.1 | レーン認識応用システム |
| 3.1.1 | レーン認識技術 |
| 3.1.2 | 後方モニタカメラ利用時の課題及び対策 |
| 3.1.3 | 認識性能 |
| 3.1.4 | レーン認識における前方／後方モニタカメラの得失比較 |
| 3.1.5 | レーン認識を用いた車両制御技術 |
| 3.2 | 接近・移動物認識応用システム |
| 3.2.1 | 接近・移動物認識技術 |
| 3.2.2 | 認識性能 |
| 3.2.3 | 画像認識補完技術 |
| 4節 | ステレオカメラを使った運転支援システム |
| 1. | 運転支援システムの背景 |
| 2. | ステレオカメラの優位性 |
| 2.1 | ミリ波レーダー |
| 2.2 | レーザー |
| 2.3 | 単眼カメラ |
| 2.4 | ステレオカメラ |
| 3. | ステレオカメラの原理 |
| 3.1 | 視差画像の生成 |
| 3.2 | リアルタイム処理 |
| 4. | 交通環境の認識 |
| 4.1 | 立体物の認識 |
| 4.2 | 白線の検出 |
| 5. | 運転支援への応用 |
| 5.1 | 飛び出してくる歩行者の検出 |
| 5.2 | バックモニター |
| 5.3 | 緊急自動転舵 |
| 5節 | ノート型パーソナルコンピュータによる安全運転支援システム構築 |
| 1. | 安全運転支援システムの現状 |
| 2. | ノート型パーソナルコンピュータによる安全運転支援システム |
| 2.1 | 単眼カメラによる前方走行車両検出 |
| 2.1.1 | オプティカルフローによる危険（検出）対象の探索範囲の絞込み |
| 2.1.2 | CAMShift法によるブレーキランプ検出による危険（検出）対象の探索と追跡 |
| 2.2 | 車間距離推定 |
| 3. | 携帯電話等ポータブルコンピュータによる安全運転支援システム構築 |
| 4. | ターゲットデバイス |
| 5. | ポータブルコンピュータ用単眼カメラによる安全運転支援システムの実装 |
| 5.1 | オプティカルフローのための特徴点抽出場所およびフローベクトル数の最適化 |
| 5.2 | 前方走行車両認識アルゴリズムの最適化 |
| 5.2.1 | 前方走行車両探索の注目領域決定アルゴリズムの最適化 |
| 5.2.2 | 前方走行車両の探索と車間距離推定アルゴリズムの最適化 |
| 5.3 | 最適化アルゴリズムを実装した実験結果 |
| 6. | ポータブルコンピュータによる安全運転支援システム |
| 6節 | ナイトビジョンカメラの現状と将来技術について |
| 1. | はじめに |
| 2. | ナイトビジョンカメラ |
| 3. | 非冷却遠赤外線カメラ |
| 4. | ナイトビジョンカメラとしての要求 |
| 5. | 遠赤外線カメラ設計するための課題 |
| 6. | ナイトビジョンカメラの性能 |
| 7. | ナイトビジョンカメラの将来技術 |
| 7節 | 車載カメラおよびその周辺技術、アプリケーションの技術トレンド |
| 1. | Smartphoneの普及拡大により、再活性化されたTelematics |
| 2. | 車載用市場を重視するImage Sensor、Camera Moduleメーカー |
| 3. | 車載用カメラモジュールの市場・技術動向 |
| 4. | ADASに用いられるCamera Module |
| 5. | 車載カメラに要求される特性を実現する技術 |
| 6. | 車載に最適なReflowable Camera Module |
| 7. | おわりに |
| 8節 | ＣＭＯＳイメージセンサの高ダイナミックレンジ（ＨＤＲ）撮像・ＨＤＲ圧縮技術 |
| 1. | 高ダイナミックレンジ撮像技術 |
| 1.1 | 概論 |
| 1.2 | ＢＲＯＭＥ，複数短時間露光画像合成，行単位露光時間制御 |
| 1.3 | 横型オーバーフロードレインを用いた方式 |
| 1.4 | ハイブリッド型カラムＡ／Ｄ変換器を用いた方式 |
| 2. | 高ダイナミックレンジ圧縮技術 |
| 2.1 | 概論 |
| 2.2 | 高ダイナミックレンジ情報の復元処理と単一輝度特性による圧縮処理 |
| 2.3 | 空間方向の局所適応型輝度補正方式 |
| 9節 | 赤外線イメージセンサにおける集積化技術と自動車への用途展開 |
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| 1. | 対象とする赤外線とその特徴 |
| 2. | 非冷却赤外線イメージセンサ |
| 2.1 | 非冷却赤外線イメージセンサの構造と動作 |
| 2.2 | 非冷却赤外線イメージセンサの進歩 |
| 3. | 赤外線カメラ |
| 4. | 自動車用ナイトビジョンシステム |
| 5. | その他の自動車応用 |
| 10節 | 近距離レーダを用いた車両周辺障害物検出技術 |
| 1. | 近距離レーダの概要 |
| 1.1 | 近距離レーダの位置づけ |
| 1.2 | レーダ適用アプリケーションの例 |
| 1.3 | アプリケーションの例 |
| 1.3.1 | 後側方アプリケーション |
| 1.3.2 | 前側方アプリケーション |
| 2. | 法制化動向 |
| 2.1 | 車載レーダの特性比較 |
| 2.2 | レーダ計測の事例 |
| 3. | 76GHz帯小電力ミリ波レーダの高度化 |
| 3.1 | 76GHz帯の高度利用検討の背景 |
| 3.2 | 他の無線システムとの共存に関する検討 |
| 11節 | 非冷却赤外線アレイセンサの小型化と応用への波及効果 |
| 1. | 非冷却赤外線アレイセンサとは |
| 2. | 非冷却赤外線アレイセンサの仕組み |
| 3. | センサ素子サイズの微細化 |
| 4. | センサ小型化による応用への波及効果 |
| 5. | まとめと今後の展望 |
| 12節 | 駐車支援システムを目的とした超音波による物体形状分類 |
| 1. | 駐車支援システムにおける超音波利用の背景 |
| 2. | 超音波の特徴 |
| 3. | 超音波による形状認識 |
| 4. | 周波数変調型超音波とSOMを用いた超音波センサシステム |
| 4.1 | 周波数変調型超音波 |
| 4.2 | ウェーブレット変換による周波数解析 |
| 4.3 | SOMによる物体形状の分類 |
| 4.4 | システム構成 |
| 5. | 処理結果の一例 |
| 13節 | MEMS慣性センサの技術動向と自動車への用途展開 |
| 1. | はじめに |
| 2. | MEMS構造 |
| 3. | 加速度センサ |
| 3.1 | 原理 |
| 3.2 | 加速度センサ設計 |
| 3.3 | 変位検出機構 |
| 3.4 | センサの高機能化・高性能化 |
| 4. | 角速度センサ（ジャイロ） |
| 4.1 | 原理 |
| 4.2 | 角速度センサの設計 |
| 4.3 | 実用的な特性を得るために |
| 4.4 | ジャイロの特性向上 |
| 14節 | 圧電ＭＥＭＳと加速度・角速度センサ |
| 1. | 圧電材料 |
| 1.1 | 圧電効果と結晶構造 |
| 1.2 | 分極処理とドメイン構造 |
| 1.3 | 圧電定数 |
| 1.4 | チタン酸ジルコン酸鉛 ＰＺＴ |
| 2. | 圧電薄膜材料の特徴 |
| 2.1 | ＰＺＴ薄膜の構造 |
| 2.2 | ＰＺＴ薄膜の特性 |
| 2.3 | ｄ31について |
| 3. | 圧電ＭＥＭＳの製作 |
| 3.1 | 圧電ＭＥＭＳの工程 |
| 3.2 | ＰＺＴ製膜 |
| 3.3 | フォトリソグラフィー |
| 4. | 加速度センサと角速度センサ |
| 4.1 | 圧電加速度・角速度センサの設計方法 |
| 4.2 | シミュレーションツール |
| 4.3 | パッケージ開発に必要な技術 |
| 4.4 | 設計事例 |
| 4.5 | 圧電加速度センサと圧電角速度センサの評価法 |
| 15節 | 車載用超音波センサ・衝突防止センサ・車高センサ |
| 1. | はじめに |
| 2. | 車載センサ |
| 3. | 車両の距離からの安全性・衝突防止 |
| 4. | 車両の乗り心地 |
| 5. | 車載センサに必要なこと |
| 6. | 超音波センサ |
| 7. | なぜ超音波を利用しているか |
| 8. | 超音波の特性と環境対応 |
| 8.1 | 超音波の特性 |
| 8.2 | 空気中の音波の減衰 |
| 8.3 | 温度及び湿度と圧力による特性 |
| 8.4 | 物体の反射損失 |
| 8.5 | 雑音 |
| 8.6 | 環境の影響 |
| 9. | センサの原理 |
| 10. | 超音波センサの構成と周波数 |
| 11. | 変換器(超音波振動子・(アンテナ)) |
| 12. | 電気回路 |
| 13. | 衝突防止センサ |
| 14. | 車高センサ |
| 14.1 | 車両性能 |
| 14.2 | センサ性能 |
| 16節 | ウェアラブル端末とスマートフォンが人命を救う〜電気自動車の接近検知アプリケーション〜 |
| 1. | モータユニットのスイッチング雑音 |
| 1.1 | スイッチング雑音の発生原理 |
| 1.2 | スイッチング雑音の分析 |
| 2. | 検知手法 |
| 2.1 | 特徴量ベクトル |
| 2.2 | ラベリング |
| 2.3 | 教師あり学習 |
| 3. | 評価 |
| 3.1 | EVの検知性能 |
| 3.2 | EVとHVの検知性能比較 |
| 3.3 | 録音位置と検知精度 |
| 17節 | センサ用オールデジタルAD変換器TADによる「あらゆるセンサのデジタル化」 |
| 1. | 求められるセンサとは |
| 1.1 | センサの現状 |
| 1.2 | センサの理想形態 |
| 1.3 | デジタル式センサの発展性 |
| 2. | デジタル回路によるアナログ信号処理（AD変換）の必然性 |
| 3. | センサ用オールデジタルAD変換器TAD |
| 3.1 | 動作原理 |
| 3.2 | 回路構成 |
| 3.3 | AD変換特性・特徴 |
| 3.3.1 | 特性評価例 |
| 3.3.2 | 高耐久技術（高温使用） |
| 3.3.3 | 低電圧動作と低消費電力化 |
| 4. | TAD適用デジタル式センサ |
| 4.1 | デジタル式圧力センサIC |
| 4.2 | デジタル式5軸慣性センサ |
| 4.3 | レーザレーダ(Lidar)距離センサ用時間計測回路 |
| 4.4 | その他センサ応用 |
| 5. | TADの発展性 |
| 5.1 | CMOS微細化の効果 |
| 5.2 | センサ回路プラットフォーム |
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運転支援システムの開発動向とその応用 |
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| 1節 | 車両の横外乱推定手法及びEPS直進性向上制御への適用 |
| 1. | 横外乱の推定手法 |
| 1.1 | 横外乱について |
| 1.2 | 車両の運動モデル |
| 1.3 | 横外乱推定器 |
| 2. | 推定精度のシミュレーション |
| 3. | 直進性向上制御へ適用した場合のシミュレーション |
| 2節 | 複数レーダ装置を用いた車載用近距離レーダネットワーク |
| 1. | 周辺環境認識システム |
| 2. | 複数測距デバイスによって得られた観測値からの障害物の位置推定 |
| 2.1 | 対象物の存在確率の導出（EPEM法） |
| 2.2 | カメラなどの他センサとの融合を試みた位置推定アルゴリズム |
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| 3. | 特性紹介 |
| 3.1 | 特性1（1点反射による検出確度評価） |
| 3.2 | 特性2（面反射による検出性能評価） |
| 3節 | 先進運転支援システム(ADAS)に向けた歩行者検出と追跡 |
| 1. | 提案手法 |
| 2. | 実験 |
| 3. | 結論と今後の課題 |
| 4節 | 多様な車載センサデータの効率的管理ソフトウエアプラットフォームの開発 |
| 1. | 路車間・車々間通信の利用 |
| 2. | 複数センサ，通信併用の安全運転支援システム |
| 3. | データベースからデータストリームへ |
| 4. | ストリームLDM |
| 5. | アプリケーション開発 |
| 6. | 地図データストリーム化機構 |
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次世代自動車におけるEMC対策と評価法 |
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| 1節 | 電磁波吸収体の効果的選択法と使用法、ＥＶ車への対応 |
| 1. | 車載モータ用インバータのノイズ対策 |
| 2. | 伝送機器のノイズ対策 |
| 3. | 電磁波吸収材料の種類と特徴 |
| 3-1 | 磁性粉を用いた電磁波吸収 |
| 3-2 | カーボンを用いた電磁波吸収 |
| 4. | 電磁波吸収特性の評価法 |
| 5. | まとめと今後の展望 |
| 2節 | 電波吸収体・電波遮蔽体の材料と電波吸収体・遮蔽体特性評価 |
| 1. | 理論 |
| 2. | 試料作製および測定方法 |
| 3. | 測定結果および考察 |
| 3節 | シート、テープ、ガスケットなど自動車におけるEMC対策材料の種類とその選び方、使い方 |
| 1. | プラスチック製筐体の導電化 |
| 1.1 | 導電性塗料の品種の選択 |
| 1.2 | 下塗り塗料の採用 |
| 1.3 | 導電性塗装の注意点 |
| 1.4 | めっき加工 |
| 2. | 導電性シート、電磁波吸収シート |
| 2.1 | 導電性布 |
| 2.2 | 導電性シートの使用 |
| 2.3 | 導電性エラストマー・シート |
| 2.4 | 電磁波吸収・抑制シート、磁気シールド・シートの種類 |
| 2.5 | 電磁波吸収・抑制シート、磁気シールド用シートの使い方 |
| 3. | 導電性テープ |
| 3.1 | 金属箔テープ |
| 3.2 | 耐熱・導電性テープ |
| 3.3 | 導電性布テープ |
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| 3.4 | 導電性クッション・テープ |
| 3.5 | 導電性両面粘着テープ |
| 3.6 | 半導電性テープ |
| 4. | 導電性ガスケット |
| 4.1 | 導電性布被覆型ガスケット |
| 4.2 | 金属製ワイヤー・メッシュ製ガスケット |
| 4.3 | 中空形ワイヤー・メッシュ製ガスケット |
| 4.4 | スパイラル・スプリング・ガスケット |
| 4.5 | フィンガー・ストリップ型ガスケット |
| 4.6 | 導電性エラストマー製ガスケット |
| 4.7 | 塗付型導電性エラストマー・シーリング |
| 4.8 | SMT式付着型ガスケット |
| 5. | ケーブル結束材 |
| 5.1 | 配線結束シールド・チューブ |
| 5.2 | 熱収縮型シールド・チューブ |
| 5.3 | エキスバンド型シールド・スルーブ |
| 6. | サーフェイス・マウンティング・シールド・キャン |
| 7. | シールド型エアーベント・フィルター |
| 8. | シールド・ウィンドー |
| 4節 | ECE R10の改定情報など自動車EMC規格、車載機器EMC規格の動向 |
| 1. | 自動車EMC指令とR10の変遷 |
| 2. | R10の国内導入のメリット |
| 3. | R10のEMC試験要求 |
| 4. | 充電モードでの試験法 |
| 5. | 試験結果の相関性 |
| 5節 | 自動車EMC規格の規制状況と車載機器EMC試験 |
| 1. | 自動車EMC規格 |
| 2. | 車載機器EMC試験 |
| 2.1 | 動作条件 |
| 2.2 | 試験配置の特長 |
| 2.3 | 試験方法 |
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次世代自動車に求められるHMIとその評価 |
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| 1節 | ユーザビリティ評価と主観的評価法の基礎と実践 |
| 1. | ユーザビリティ評価の必要性 |
| 2. | ユーザビリティテストの基礎 |
| 3. | ユーザビリティ評価の実践 |
| 3.1 | 冒頭の事前インタビュー |
| 3.2 | タスク中のアスキング（質問）方法 |
| 3.3 | 主観評価項目の設定 |
| 3.4 | 主観評価後のアスキング方法 |
| 3.5 | 主観評価の結果の判断について |
| 3.6 | 得られた問題点の優先度付け |
| 3.7 | 素早く検証＆フィードバックする方法 |
| 2節 | 福祉車両の運転操作系 |
| 1. | ジョイスティック式自動車運転システム |
| 1.1 | システムの概要 |
| 1.2 | モータ駆動システム |
| 1.3 | 電気モータの制御 |
| 2. | ハンドル制御系の操舵角制限機能と可変感度機能 |
| 2.1 | 感度関数 |
| 2.2 | 操舵角制限機能SRF(Steering Restriction Function) |
| 2.3 | 可変感度機能VSF（Variable Sensitivity Function） |
| 3. | 車両への装置実装と走行試験 |
| 3節 | 運転者に働きかける安全運転評価システム |
| 1. | 安全運転を評価する指標 |
| 2. | 安全運転評価システムの設計 |
| 2.1 | 初期型SDES |
| 2.1.1 | 概要 |
| 2.1.2 | 問題点 |
| 2.2 | 安全運転評価システムのインタフェース設計に用いる設計理論 |
| 2.2.1 | 自己決定理論 |
| 2.2.2 | ゲームニクス理論 |
| 2.2.3 | 能動的工夫の余地を残す設計論（不便益） |
| 2.2.4 | 自発的な安全運転を促すシステム設計指針 |
| 2.3 | 改良型SDES |
| 2.3.1 | 直感的なユーザインタフェース |
|
|
| 2.3.2 | マニュアル不要の操作理解 |
| 2.3.3 | はまる演出と段階的学習効果 |
| 3. | 実験1：SDESの受容性に関する基本的検証 |
| 3.1 | 実験概要 |
| 3.1.1 | 実験条件 |
| 3.1.2 | 実験手順 |
| 3.2 | 実験結果 |
| 3.2.1 | 実験参加者全体 |
| 3.2.2 | 熱中度の違いによる比較 |
| 4. | 実験2：SDESに対するゲーム性の導入効果検証 |
| 4.1 | SDESの改良 |
| 4.2 | 実験概要 |
| 4.3 | 実験結果 |
| 4節 | 高齢運転者の特性を考慮した車載HMIとその評価- 夜間視認支援システムを例として - |
| 1. | 背景 |
| 2. | 高齢運転者が必要とする運転支援システムに関する調査 |
| 3. | 5既存システムに対する高齢者の意見収集 |
| 4. | 高齢者の身体特性計測 |
| 4.1 | 夜間の視機能特性計測 |
| 4.2 | システム構築のための情報処理特性計測 |
| 4.2.1 | 視線移動時間 |
| 4.2.2 | 情報認識および操作時間 |
| 4.3 | 高齢者特性を考慮したシステム |
| 5. | 高齢運転者の意見を考慮した試作したシステムとその評価 |
| 5.1 | 高齢運転者の意見を考慮した夜間視認支援システム |
| 5.2 | 評価実験 |
| 5.2.1 | 評価結果 |
| 5.3 | 評価結果に対する考察 |
| 6. | 高齢運転者の運転行動を基に改修したシステムとその評価 |
| 6.1 | 高齢運転者の運転行動を基に改修した夜間視認支援システム |
| 6.2 | 評価実験 |
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車載ディスプレイ市場予測・展望と求められる製品 |
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| 1節 | 車載ディスプレイ市場予測・展望と求められる製品 |
| 1. | 現在の車載ディスプレイ製品一覧と今後の搭載が期待されている車載ディスプレイ製品 |
| 1.1 | 現在、自動車に搭載されている車載ディスプレイ製品 |
| 1.2 | 今後の搭載検討が行われている車載ディスプレイ製品 |
| 1.3 | 自動車へ搭載される車載ディスプレイにおける用途遷移 |
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| 2. | 車載ディスプレイ市場予測 |
| 2.1 | グラフィックメーター市場 |
| 2.2 | カーナビゲーション・ディスプレイオーディオ市場 |
| 2.3 | ヘッドアップディスプレイ市場 |
| 2.4 | ディスプレイミラー市場 |
| 2.5 | マルチファンクションディスプレイ市場、センターコンソールディスプレイ市場 |
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