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居眠り運転の発生メカニズム |
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| 1. | 眠気の原因―睡眠不足 |
| 1.1 | 日本人の睡眠時間 |
| 1.2 | 睡眠時間と眠気 |
| 1.3 | 睡眠の質と眠気 |
| 2. | 眠気の原因―生体リズム |
| 2.1 | 居眠り事故の発生時刻 |
| 2.2 | 24時間リズムの眠気 |
|
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| 2.3 | 12時間リズムの眠気 |
| 2.4 | 2時間リズムの眠気 |
| 3. | 運転中の居眠り |
| 3.1 | 断眠中の行動 |
| 3.2 | 睡眠深度と睡眠段階 |
| 3.3 | 瞬間の特徴 |
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ウェアラブルデバイスへ向けた伸縮、柔軟配線の作製技術と材料設計 |
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| 第1節 | ドライバの眠気レベルの推定と眠気推移傾向 |
| 1. | 人の眠りと眠気 |
| 1.1 | 睡眠（眠り）と生体信号 |
| 1.2 | 眠気と生体信号 |
| 2. | 眠気レベル |
| 2.1 | 眠気レベルの定義 |
| 3. | 眠気レベルの推定 |
| 3.1 | 視線情報と心拍情報からの眠気レベル推定 |
| 3.2 | シートからの座面圧力変化に基づくドライバの居眠り運転検知 |
| 3.3 | 呼吸情報からの眠気レベル推定( |
| 4. | 眠気推移傾向 |
| 4.1 | 居眠り運転時の特徴的な眠気推移傾向を組み込んだ眠気レベル推定手法の提案 |
| 4.2 | 運転開始前後の生体情報を用いたドライバ覚醒度低下状態の早期予測 |
| 第2節 | ドライバ状態検知のための生体信号処理技術 |
| 1. | 瞬時心拍数 |
| 2. | 自律神経活動指標（周波数領域） |
| 3. | 心拍変動パワースペクトル |
| 4. | パワースペクトル・帯域パワー推定の実際 |
| 第3節 | マイクロ波反射計によるドライバの非接触心拍測定とストレス評価 |
| 1. | マイクロ波反射計 |
| 2. | 心拍信号解析 |
| 2.1 | 相互相関処理と心拍数の時間変化推定 |
| 2.2 | 心拍変動率とストレス評価 |
| 2.3 | 心拍変動率（HRV）の導出―最大エントロピー法の適用 |
| 3. | 車載試験 |
| 3.1 | 測定条件 |
| 3.2 | ストレス評価試験 |
| 3.3 | 高速走行中の心拍測定試験 |
| 第4節 | 多次元生理指標を用いた覚醒状態評価 |
| 1. | はじめに |
| 2. | 方法 |
| 2.1 | データ収集 |
| 2.2 | 顔表情評定 |
| 2.3 | 瞬目解析 |
| 2.4 | その他の生理指標の解析 |
| 3. | 結果 |
| 3.1 | データ取得状況 |
| 3.2 | 覚醒状態カテゴリ（顔表情評定）結果 |
| 3.3 | 覚醒状態カテゴリによる各種指標値の違い |
| 3.4 | 多次元生理指標を用いた顔表情評定値の推定 |
| 4. | おわりに |
| 第5節 | 心拍、呼吸による眠気判定と覚醒度向上技術 |
| 1. | 心拍時系列による眠気判定 |
| 1.1 | 心拍時系列による眠気判定方法 |
| 1.2 | 心拍時系列による主観的疲労感推定 |
| 1.2.1 | 実験概要 |
| 1.2.2 | 心拍変動指標による主観評価値の重回帰分析の結果 |
| 2. | 呼吸間隔時系列による眠気判定 |
| 3. | 心拍と呼吸時系列を組み合わせた眠気判定 |
| 4. | 心拍呼吸位相同期を応用した覚醒度向上技術 |
| 4.1 | 心拍呼吸位相同期とは |
| 4.2 | 心拍呼吸位相同期と酸素飽和度との関係 |
| 4.3 | 心拍同期音による心拍呼吸位相同期の誘発 |
| 4.4 | 心拍同期刺激による覚醒度向上技術の開発 |
| 第6節 | 自動車運転時の心循環評価とその活用 |
| 1. | 循環調節の基本的な仕組み |
| 2. | 自動運転で想定される活用 |
| 3. | ドライバーの体調変化モニタリング |
| 4. | 心循環調節に関わる計測・評価手法 |
| 4.1 | 心電図の周波数解析は心臓自律神経の指標になるのか？ |
| 4.2 | 循環評価時の注意点（被験者特性） |
| 第7節 | 着座センサによる入眠予兆の検知と眠気推定技術 |
| 1. | シート脈波による入眠予兆 |
| 1.1 | 入眠予兆現象とは |
| 1.2 | 居眠り運転防止シートの開発 |
| 2. | 着座センサーによる脈波の測定原理 |
| 3. | 着座センサーの測定原理 |
| 3.1 | 着座センサーの構造 |
| 3.2 | 信号処理アルゴリズム |
| 3.3 | 伝達関数による着座センサーの動特性 |
| 4. | 眠気推定方法 |
| 4.1 | 主観眠気に基づくスリープスコアによる眠気推定法 |
|
|
| 4.2 | 眠気推定関数 |
| 4.3 | 眠気推定の精度向上 |
| 第8節 | 非侵襲生体信号センシングシステムによる入眠予兆検知並びに居眠り運転警告シートの開発 |
| 1. | ホメオスタシスを制御する揺らぎに関する仮説とその解析法 |
| 2. | 時系列信号解析手法 |
| 3. | 生体信号センシングシステム |
| 3.1 | 構造 |
| 3.2 | 2信号処理法 |
| 4. | 疲労度合の簡易計算法 |
| 5. | 入眠予兆ならびに体調推定法 |
| 第9節 | 脳波によるドライバの注意散漫状態推定技術 |
| 1. | 脳波による推定の従来手法と課題 |
| 2. | 注意散漫状態推定技術 |
| 2.1 | EFRPとは |
| 2.2 | 注意散漫状態とラムダ反応の相関評価実験 |
| 2.3 | 道路環境によるラムダ反応への影響 |
| 2.4 | 注意散漫状態の推定 |
| 2.5 | 運転中の会話によるラムダ反応への影響 |
| 第10節 | ドライバへの直接的な働きかけによる居眠り予兆検知技術 |
| 1. | システムの構成 |
| 2. | 刺激のタイミング |
| 3. | 居眠りの判定 |
| 第11節 | 脳波を用いたドライバの覚醒度評価手法 |
| 1. | 覚醒度評価システム |
| 1.1 | システムの概要 |
| 1.2 | アーチファクトおよび雑音の除去 |
| 1.3 | 周波数解析 |
| 1.4 | 覚醒度評価関数 |
| 1.5 | 覚醒度低下の検知法 |
| 2. | 実験 |
| 2.1 | 運転模擬実験の概要 |
| 2.2 | 顔表情による眠気評定法 |
| 第12節 | ドライバの生体情報による運転状態の評価 |
| 1. | 自動車の使用と生体情報 |
| 1.1 | 自動車の運転状態 |
| 1.2 | 自動車の使用と生体情報の関係 |
| 1.3 | 生体情報の起源 |
| 1.4 | 生体情報による自動車使用時の評価 |
| 2. | 生体情報の計測と評価 |
| 2.1 | 眼球運動・視線 |
| 2.1.1 | 計測方法 |
| 2.1.2 | 評価方法 |
| 2.2 | 筋電図 |
| 2.2.1 | 計測方法 |
| 2.2.2 | 評価方法 |
| 2.3 | 血液循環 |
| 2.3.1 | 計測方法 |
| 2.3.2 | 評価方法 |
| 2.4 | 重心動揺・体動 |
| 2.4.1 | 計測方法 |
| 2.4.2 | 評価方法 |
| 2.5 | 脳活動 |
| 2.5.1 | 計測方法 |
| 2.5.2 | 評価方法 |
| 2.6 | 内分泌系 |
| 2.6.1 | 計測方法 |
| 2.6.2 | 評価方法 |
| 2.7 | 発汗・皮膚温 |
| 2.7.1 | 計測方法 |
| 2.7.2 | 評価方法 |
| 2.8 | 呼吸 |
| 2.8.1 | 計測方法 |
| 2.8.2 | 評価方法 |
| 第13節 | 地下高速道路でのドライバの覚醒水準評価と居眠り警告の効果 |
| 1. | 都市内地下高速道路の走行安全性における懸念 |
| 2. | ドライビングシミュレータMOVIC-T4の開発と再現性検証 |
| 3. | 本都市内地下道路における覚醒水準低下現象の評価 |
| 3.1 | 平常走行時における覚醒水準低下 |
| 3.2 | 多重衝突事故発生時の運転挙動と覚醒水準低下の影響 |
| 4. | バイオフィードバックによる居眠り運転防止対策の効果分析 |
| 4.1 | バイオフィードバックとは |
| 4.2 | 実験方法 |
| 4.3 | 実験結果 |
|
| |
 |
生体情報によるドライバの疲労、負荷の計測、推定技術と運転支援への応用 |
|
|
| 第1節 | 自動車運転の疲労評価 〜評価指標と評価のポイント〜 |
| 1. | 自動車運転の疲労評価 |
| 2. | 主観的評価 |
| 2.1 | 主観的評価の課題 |
| 2.2 | Borg Scale |
| 2.3 | 快適性 |
| 3.1 | 生理的背景 |
| 3.2 | 自律神経 |
| 3.2.1 | 心拍変動 |
| 3.3 | 循環 |
| 3.3.1 | 血液循環 |
| 3.3.2 | 体液循環 |
| 3.3.3 | エコノミークラス症候群 |
| 3.4 | 神経・筋 |
| 3.4.1 | 筋電図 |
| 3.4.2 | 筋音図 |
| 3.4.3 | 筋硬度 |
| 3.4.4 | 生理的振戦 |
| 3.5 | 循環不全と生理応答 |
| 第2節 | 血圧、心拍によるドライバ緊張状態、疲労の評価と推定 |
| 1. | ドライバ緊張状態，疲労の評価と推定の意義 |
| 2. | 血圧による評価と推定 |
| 3. | 心拍による評価と推定 |
| 4. | ステアリング型連続血流計の試作 |
| 第3節 | 指尖脈波のゆらぎ解析による心理的負担の推定 |
| 1. | 諸論 |
| 2. | 脈波のゆらぎ分析の一例 |
| 2.1 | リアプノフ指数 |
| 2.2 | 加速度脈波のLf/Hf解析 |
| 2.3 | 加速度脈波のローレンツプロット |
| 3. | リアプノフ指数による心理的負担の分析 |
| 3.1 | 装置，タスクおよび被験者 |
| 3.2 | 分析方法 |
| 3.3 | アーテァクトの処 |
| 3.4 | 測定部位 |
| 3.5 | 心理的負担の程度との相関 |
| 3.6 | 危険閾値 |
| 3.7 | 操舵による筋活動の影響 |
| 4. | まとめ |
| 4.1 | アーティファクト処理 |
| 4.2 | 測定部位 |
| 4.3 | 危険閾値 |
| 第4節 | 生体反応、体動からのドライバの疲労特性評価 |
| 1. | 実験装置 |
| 2. | 測定項目 |
| 3. | 実験条件 |
| 4. | 実験結果 |
| 4.1 | 主観評価 |
| 4.2 | 生理指標 |
| 4.3 | 体動の指標 |
| 5. | 疲労特性予測モデル |
| 第5節 | 近赤外分光法を用いた自動車運転時における疲労の計測と定量的評価 |
| 1. | 疲労運転 |
|
|
| 1.1 | 疲労の自覚症状 |
| 1.2 | 飲酒運転と疲労運転の基準値 |
| 2. | 近赤外分光法を用いた疲労の計測法 |
| 2.1 | 近赤外分光法（NIRS） |
| 2.2 | 疲労の脳活動計測法 |
| 3. | 疲労の定量的評価 |
| 3.1 | 疲労の評価基準 |
| 3.2 | 遺伝的アルゴリズム |
| 3.3 | 疲労の定量化法 |
| 4. | 自動車運転による疲労の評価実験 |
| 4.1 | 疲労評価実験 |
| 4.2 | 実験結果と考察 |
| 第6節 | 自動車運転時の脳活動計測と運転支援システムの評価 |
| 1. | NIRS による脳活動計測 |
| 2. | ドライビングシミュレータを用いた運転実験 |
| 3. | 評価指標の開発 |
| 3.1 | 酸素化ヘモグロビン（oxy-Hb）とその変化率 |
| 3.2 | NIRS 信号の分離度 |
| 3.3 | 分離度による評価 |
| 3.4 | 検定結果 |
| 第7節 | 日常的に利用できる簡易的な疲労計測技術の開発 |
| 1. | 精神的疲労の定量的な評価指標 |
| 2. | 精神的疲労とフリッカー（ちらつき）知覚閾値 |
| 3. | 一般に普及した汎用機器のみを用いた疲労検査 |
| 3.1 | 汎用ディスプレイを用いたちらつき閾値計測のための技術 |
| 3.2 | 監督者なしで自律的にちらつき閾値計測を行うための技術 |
| 4. | 簡易な疲労計測技術の実世界での利用 |
| 第8節 | 脳波計測による運転者の視覚、触覚の負荷推定とドライバ状態への影響 |
| 1. | 解析方法 |
| 2. | ドライビングシミュレータのモーション動作有無の検討 |
| 2.1 | ドライビングシミュレータの構成 |
| 2.2 | 脳波計の構成 |
| 2.3 | 皮膚コンダクタンスの測定 |
| 2.4 | 実験条件 |
| 3. | モーション作動有無の検討結果および考察 |
| 4. | 運転負荷による走行実験 |
| 5. | 実験結果および考察 |
| 第9節 | ランバーサポートを用いた運転疲労増加抑制手法 |
| 1. | 実験装置の構成 |
| 2. | 長時間運転の運転疲労計測実験 |
| 3. | 長時間運転による疲労評価実験結果と検証 |
| 3.1 | 指尖容積脈波による疲労評価実験結果 |
| 3.2 | 疲労評価結果の有意性検証結果 |
| 第10節 | ドライバの体調不良検知技術と自動停止システム |
| 1. | 運転中の発作・急病による交通事故 |
| 2. | ドライバの体調不良と運転支援システム |
| 3. | ドライバの体調不良検知による自動運転システム |
|
| |
 |
視線、瞬目解析によるドライバ状態の検知、推定技術と運転支援への応用 |
|
|
| 第1節 | 運転中における眠気と瞬目との関係 |
| 1. | 瞬目 |
| 1.1 | 瞬目の機能および解剖学的形態 |
| 1.1.1 | 中枢神経系制御 |
| 1.1.2 | 瞬目の種類 |
| 1.2 | 日常生活における瞬目 |
| 1.2.1 | 子供 |
| 1.2.2 | 成人 |
| 1.3 | 眠気に付随する自発性瞬目の変化 |
| 2. | 運転環境下での瞬目検出 |
| 2.1 | 方法 |
| 2.1.1 | 対象 |
| 2.1.2 | 課題 |
| 2.1.3 | 記録 |
| 2.1.4 | 解析 |
| 2.2 | 結果 |
| 2.3 | 考察 |
| 3. | 瞬目情報を用いた眠気推定 |
| 3.1 | 方法 |
| 3.1.1 | 対象 |
| 3.1.2 | 課題 |
| 3.1.3 | 記録 |
| 3.1.4 | 解析 |
| 3.2 | 結果 |
| 3.3 | 考察 |
| 第2節 | サッカード運動を指標とした覚醒低下の検知技術 |
| 1. | サッカード運動とは |
| 2. | 覚醒度とサッカード運動の関係評価 |
| 2.1 | 実験の概要 |
| 2.2 | 覚醒度の基準 |
| 2.3 | 覚醒度低下時の.眼球運動の特徴 |
| 2.4 | 覚醒度とサッカード指標の関係 |
| 3. | サッカード特徴量を指標とした覚醒低下検知の可能性 |
| 第3節 | 瞬目群発と単独瞬目を用いたリアルタイム居眠り検出法 |
| 1. | 生理学的知見 |
| 1.1 | 覚醒水準 |
| 1.2 | 眠気表情値 |
| 1.3 | 瞬き |
| 1.4 | 瞬目群発 |
| 2. | 画像処理による瞬き検出法 |
| 2.1 | 目追跡法 |
| 2.2 | 瞬き検出法 |
| 3. | 評価実験 |
| 3.1 | 実験方法 |
| 3.2 | 実験装置 |
| 4. | 覚醒度と瞬き特徴の関係 |
| 4.1 | 眠気表情値の解析 |
| 4.2 | 眠気表情値と瞬目特徴の関係 |
| 5. | リアルタイム居眠り検出法の評価 |
| 5.1 | リアルタイム居眠り検出法 |
| 5.2 | 居眠り検出タイミングの比較 |
| 5.3 | 映像の時間分解能と居眠り検出特性 |
| 第4節 | 画像センサによる居眠り状態評価とドライバーステータスモニターの開発 |
| 1. | 眠気状態センシング |
| 1.1 | 眠気状態のセンシング手法 |
| 1.2 | 眠気状態の評価指標 |
| 2. | ドライバーステータスモニターの開発 |
| 2.1 | 眠気状態センシング手法の選定 |
| 2.2 | ドライバーステータスモニター |
| 2.3 | 画像認識アルゴリズム |
| 2.4 | 画像センサを用いた眠気推定技術の開発 |
| 2.4.1 | 眠気時の特徴量抽出 |
| 2.4.2 | 瞬目特徴量を用いた眠気推定 |
| 2.4.3 | 眠気推定手法の評価結果 |
| 3. | 実車環境の課題と課題克服への取り組み |
| 3.1 | 光学フィルタによる不要波長光の除去 |
| 3.2 | 撮像タイミングに同期した近赤外照明のパルス発光 |
| 3.3 | 画像処理結果をフィードバックした撮像制御 |
| 第5節 | ドライバ行動の計測技術とそれに基づくドライバ内部状態推定技術 |
| 1. | ドライバ行動計測技術 |
| 1.1 | 背景と目的 |
| 1.2 | 眼球運動や表情を検出する顔画像計測 |
| 1.3 | ハンドル操作を対象とした把持・運転姿勢計測 |
| 1.4 | 加速度センサを用いた動作点計測と動作特徴の抽出 |
| 1.5 | 常時記録型ドライブレコーダの構築 |
| 2. | ドライバ内部状態推定技術 |
|
|
| 2.1 | 背景と目的 |
| 2.2 | 眼球運動と表情変化を用いた入眠時期推定 |
| 2.3 | ファジィ推論を用いた運転集中度の評価 |
| 2.4 | ドライビングシミュレータを用いた運転行動意図推定 |
| 2.5 | 運転環境の変化に適応する危険度推定 |
| 第6節 | ドライバの挙動計測と運転への集中力の評価方法 |
| 1. | 実験方法 |
| 1.1 | 実験装置 |
| 1.2 | ドライビングシミュレータ |
| 1.3 | モーションキャプチャ（3次元動作計測・解析装置） |
| 1.4 | 視線計測装置 |
| 1.5 | 実験装置の全体構成 |
| 1.6 | 装置間の同期 |
| 1.7 | 実験内容とシナリオ |
| 1.8 | 分析項目 |
| 2. | 実験結果 |
| 第7節 | ドライバの視線情報を利用した運転行動の予測手法 |
| 1. | 運転行動予測のための視線情報と車両情報 |
| 2. | 視線情報と車両情報を組み合わせた運転行動予測 |
| 2.1 | 視線と車両からの情報 |
| 2.2 | 視線情報 |
| 2.3 | 車両情報 |
| 2.4 | 運転行動予測 |
| 3. | 実験 |
| 3.1 | 実験条件 |
| 3.2 | 実験結果 |
| 3.3 | 考察 |
| 第8節 | 周辺車状況変化に対する運転者の視行動に基づく注意散漫状態と集中状態の識別 |
| 1. | 運転行動データベース |
| 2. | 周辺車状況変化に対する運転者の視行動の時間関係に基づく注意散漫状態と集中状態の識別 |
| 2.1 | 追い抜きイベントに対する視行動のタイミング |
| 2.2 | 周辺車状況の分類 |
| 2.3 | 注意散漫状態と集中状態の識別 |
| 3. | 運転者の視線遷移時における周辺車状況分析に基づく注意散漫状態と集中状態の識別 |
| 3.1 | 視線遷移区間の検出 |
| 3.2 | 周辺車状況マップの生成 |
| 3.3 | 注意散漫状態と集中状態の識別 |
| 第9節 | 超小型軽量メガネ型眼球運動計測装置の開発と安全運転支援への応用 |
| 1. | 眼球血管像を使った眼球運動計測装置 |
| 1.1 | 背景 |
| 1.2 | システムの構成 |
| 1.3 | ビデオスタビライズ制御 |
| 1.4 | ハードウエア |
| 1.5 | アプリケーションの例 |
| 2. | その他の眼球運動計測システムの事例 |
| 2.1 | 背景 |
| 2.2 | ドライバの眼球運動計測によるITS運転支援サービスの安全性の検証 |
| 2.3 | 非接触システムによるドライバの視線推定システム |
| 第10節 | 可視光線カメラによる運転者の視線・頭部姿勢情報の計測と運転支援システムへの応用 |
| 1. | 運転者の視線および頭部姿勢を計測するシステムの実用化に関する課題 |
| 1.1 | 運転時視線計測に関する課題 |
| 1.2 | 運転時頭部姿勢計測に関する課題 |
| 2. | 可視光線カメラによる視線・頭部姿勢の計測 |
| 2.1 | 可視光線カメラによる視線の計測 |
| 2.2 | 極度な頭部姿勢変化の検知 |
| 3. | 結果および考察 |
| 3.1 | 可視光線カメラによる視線計測精度 |
| 3.2 | 運転支援システムへの応用 |
| 第11節 | 脳波を用いた眼球運動の予測システムと脇見運転防止への応用 |
| 1. | 眼球運動時の脳波 |
| 1.1 | 実験内容 |
| 2. | 解析手法 |
| 3. | 実験結果 |
| 4. | 考察 |
|
| |
 |
顔画像からのドライバ状態の検知、推定技術と運転支援への応用 |
|
|
| 第1節 | 運転者の状態検知と周囲への提示による運転状態の見える化 |
| 1. | 研究の背景と目的 |
| 2. | 運転者状態検知技術の開発 |
| 2.1 | 運転者挙動の解析 |
| 2.2 | 運転者挙動の計測 |
| 2.3 | 運転者状態の評価 |
| 3. | 運転者状態提示技術の開発 |
| 4. | 社会的受容性の評価 |
| 5. | まとめ |
| 第2節 | 過覚醒気分に起因する長時間表情の検出と運転支援への応用 |
| 1. | 運転中に観測される顔表情 |
| 1.1 | 自動車内の撮像条件 |
| 1.2 | 過覚醒状態を示す顔表情とその特徴 |
| 1.2.1 | 長時間表情とその特徴 |
| 1.2.2 | 短時間表情とその特徴 |
| 2. | 気分に起因する過覚醒表情の検出法 |
| 2.1 | 顔の部分領域の抽出 |
| 2.2 | 長時間表情の数値化 |
| 2.3 | 短時間表情の検出 |
| 3. | システムパラメータの調整に関する実験 |
| 3.1 | 実験に用いた気分表情画像データ |
|
|
| 3.2 | システムパラメータの最適化 |
| 3.2.1 | 初期パラメータによる気分表情検出結果 |
| 3.2.2 | 最適化パラメータによる気分表情検出結果 |
| 第3節 | 顔面熱画像計測によるドライバの眠気評価 |
| 1. | 顔面皮膚温に基づく眠気評価の原理 |
| 1.1 | 自律神経系活動と末梢皮膚温変動のメカニズム |
| 1.2 | 顔面熱画像計測の留意点 |
| 1.3 | 顔面皮膚温変動の特性と眠気評価法 |
| 2. | 鼻部皮膚温に基づく眠気評価の実際 |
| 2.1 | 計測システム |
| 2.2 | 評価結果 |
| 3. | 顔面サーモグラフィに基づくドライバの眠気評価 |
| 3.1 | 計測システム |
| 3.2 | 評価結果 |
| 第4節 | 近赤外光を用いた肌検出と運転者の検知への応用 |
| 1. | 肌と頭髪、繊維の分光反射特性 |
| 2. | 近赤外肌検出の基本原理 |
| 3. | 肌検出システム |
| 4. | 肌検出実験 |
|
| |
 |
ドライバの心理状態の検出技術 |
|
|
| 第1節 | 運転中の行動・生体・環境情報を用いたワクワク検出とその可能性 |
| 1. | データ取得・分析環境の構築 |
| 1.1 | 車内環境計測装置 |
| 1.2 | 運転者計測装置 |
| 1.3 | データ可視化 |
| 2. | データ取得環境の実証実験 |
| 2.1 | 実験設定 |
| 2.1.1 | 実験タスクの設定 |
| 2.1.2 | 情報提示装置 |
| 2.2 | 実験 |
| 2.3 | 主観評価値（ワクワク度）の取得と時刻への対応付け |
| 2.4 | 結果 |
| 2.5 | ワクワク度推定器の試作 |
| 2.6 | 考察 |
| 第2節 | 筋電および脳波を用いた自転車の乗り心地評価システムの開発 |
|
|
| 1. | はじめに |
| 2. | 自転車走行実験 |
| 2.1 | 自転車の車両特性 |
| 2.2 | 実験条件 |
| 2.3 | 計測箇所 |
| 3. | 有用な脳波計測部位の選択 |
| 3.1 | 脳波の特徴量抽出 |
| 3.2 | 回帰分析 |
| 3.3 | 精度検証 |
| 3.4 | 結果 |
| 4. | 車体挙動と筋活動の関連性解析 |
| 4.1 | 解析手法 |
| 4.2 | 解析結果 |
| 5. | 筋電および脳波を用いた乗り心地評価 |
| 5.1 | 筋電および脳波解析手法 |
| 5.2 | 結果 |
| 6. | おわりに |
|
| |
 |
ドライバの挙動の推定と状態検知技術 |
|
|
| 第1節 | パーティクルフィルタによる運転者挙動の推定と運転意図推測への応用 |
| 1. | パーティクルフィルタ |
| 1.1 | 状態空間モデルと状態推定課題 |
| 1.2 | モンテカルロフィルタによる状態推定 |
| 2. | 顔姿勢の推定 |
| 2.1 | 目的と概要 |
| 2.2 | モデル |
| 2.2.1 | 顔姿勢の定義 |
| 2.2.2 | 簡略化した顔姿勢のモデル |
| 2.2.3 | 顔姿勢のうち3自由度を推定する状態空間モデル |
| 2.3 | 状態推定 |
| 2.4 | 実装と課題 |
| 3. | 両手挙動の推定 |
| 3.1 | 目的と概要 |
| 3.2 | モデル |
| 3.3 | 状態推定 |
| 3.3.1 | モンテカルロフィルタに基づく状態推定 |
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| 3.3.2 | 左右各手の存在判定 |
| 3.3.3 | 左右手の一貫性の保持 |
| 3.3.4 | 両手相互の隠れへの対処 |
| 3.4 | 実装と課題 |
| 4. | 足挙動の推定 |
| 4.1 | 目的 |
| 4.2 | モデル |
| 4.2.1 | 周波数と振幅が時間変化するモデル |
| 4.2.2 | 足の位置と速度を定式化したモデル |
| 4.2.3 | ペダル操作時との切り替えを含むモデル |
| 5. | 意図推測への応用 |
| 第2節 | 行動指標に基づくドライバの居眠り状態検出・予測技術 |
| 1. | 背景 |
| 2. | 実験方法 |
| 3. | 仮想事故前に仮想事故リスクが高くなる危険時点の予測方法 |
| 4. | 実験結果 |
| 5. | 考察 |
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運転行動からのドライバの状態、意図の推定技術と運転支援への応用 |
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| 第1節 | ステアリングアドミッタンスによるドライバ状態の推定技術と運転支援への応用 |
| 1. | ステアリングアドミッタンス計測手法 |
| 1.1 | ドライビングシミュレータ |
| 1.2 | アドミタンスの推定手法 |
| 1.3 | 筋電位計測によるグリップ力の評価 |
| 1.4 | コヒーレンス |
| 2. | 仮想高速道路運転実験 |
| 2.1 | 実験概要 |
| 2.2 | 実験条件 |
| 3. | 結果および考察 |
| 3.1 | アドミタンスの推定結果 |
| 3.2 | 高速道路進入部での緊張度評価 |
| 3.3 | 他車両追い越し時のアドミタンスの変化 |
| 第2節 | 車両挙動からのドライバの歩行者への気づきの推定 |
| 1. | 概要 |
| 2. | 基本となる方法 |
| 2.1 | 方法 |
| 2.2 | 結果 |
| 3. | 隠れマルコフモデルを用いた方法 |
| 3.1 | 方法 |
| 3.2 | 結果 |
| 3.3 | ドライビングシミュレータによる評価結果 |
| 第3節 | 黄信号切替時の通過・停止判断要因の分析と意図推定 |
| 1. | 先行研究の整理 |
| 2. | 方法論 |
| 2.1 | ジレンマゾーンの定義 |
| 2.2 | LRA |
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| 2.3 | 評価方法 |
| 2.3.1 | ジレンマゾーンにおける運転行動評価 |
| 2.3.2 | 意図に与える影響分析 |
| 2.3.3 | 意図推定 |
| 2.3.4 | モデルの決定力と性能評価 |
| 3. | ドライビングシミュレータ実験 |
| 3.1 | シナリオ |
| 3.2 | 条件 |
| 3.3 | 結果 |
| 4. | 意図に与える影響分析 |
| 4.1 | モデルパラメータの同定及び統計量の算出結果 |
| 4.2 | 影響分析結果 |
| 5. | 意図推定 |
| 5.1 | 意図推定結果 |
| 5.2 | モデル性能評価結果 |
| 5.3 | 運転支援の実現に向けた考察 |
| 第4節 | ドライバの運転動作の計測と渋滞予測システムへの応用 |
| 1. | 被験者実験によるデータ収集及び解析 |
| 1.1 | 実験概要 |
| 1.2 | 自由走行相とメタ安定相におけるドライバ挙動の特徴 |
| 1.3 | 走行相判別に適する特徴量の検討 |
| 2. | 機械学習法による走行相判別結果とその考察 |
| 2.1 | 機械学習法を用いたメタ安定相検出モデル |
| 2.2 | 入力信号の選定 |
| 2.3 | 各手法の構成 |
| 2.4 | シミュレーション結果と考察 |
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アルコールの検知技術と 飲酒運転防止への応用 |
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| 第1節 | 光電容積脈波式血中アルコール濃度の計測技術 |
| 1. | 光電容積脈波を利用した非侵襲血中成分計測法 |
| 2. | パルス・アルコメトリによる血中アルコール濃度計測 |
| 2.1 | アルコールの光吸収波長，およびアルコール混合溶液における濃度推定 |
| 2.2 | ヒトを対象としたアルコール負荷試験による血中アルコール濃度の推定 |
| 3. | 今後の実用開発のための技術的課題 |
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| 第2節 | 皮膚表面からのアルコール検出技術 |
| 1. | エタノールガスの可視化システムの構築 |
| 1.1 | エタノールガス可視化計測システムの特性評価 |
| 2. | エタノールガス可視化計測システムの高感度化 |
| 2.1 | エタノールガスの高感度可視化計測 |
| 3. | 手掌部より放出されるエタノールガスの可視化計測 |
| 3.1 | 手掌部での皮膚エタノールガスの可視化計測 |
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脳波による運転者認証とその評価 |
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| 1. | 脳波による認証 |
| 1.1 | 従来研究 |
| 1.2 | 脳波センサー |
| 1.3 | 脳波データの前処理と特徴抽出 |
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| 1.4 | 識別 |
| 2. | 仮想運転環境 |
| 2.1 | 経路トレース |
| 2.2 | 簡易運転シミュレータ |
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