立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第31号) 2022

［ 研究助成 (A) ］

データ駆動型運転知能と触覚的シェアードコントロールの融合に基づく人と機械の協調
Human- machine collaboration based on the integration ofdata- driven driving intelligence and haptic shared control
2211013

研究代表者

筑波大学

システム情報系

助教

齊藤裕

一

覚的シェアードコントロールの融合に基づく人[研 究 の 目 的]と機械の協調を実現することである (図 1 参
モビリティの主な手段は，1900 年頃，馬車照)。

から自動車に移ったが，現時点において継承さ[研究の内容，成果]れていないものが主に 2 つある。(1) 人の指示がなくとも馬は崖から飛び降りない馬の安全本

本課題の実施事項は，つぎの通りである。

能と知能と，また (2) 乗り手と馬の双方の意
志または環境の文脈を理解し合うなど，双方がインタラクティブに対応する能力である。現在，(1) 危険度推定に基づく目標車両速度・軌跡生成手法の構築

運転の知能は著しく進歩しつつあるが，双方が対話・インタラクティブに対応する能力は損な16 万件超のニアミス事象を含むドライブレわれたままである。本研究の目的は，ニアミス

コーダ DB と機械学習を駆使して，状況を特徴大規模データベースを活用した危険予測知識のづける情報に応じて推奨速度と危険速度を算出獲得を通じて，走行環境の文脈特徴から予測さできるドライバモデルを構築した。本課題では，れる潜在危険度を推定する学習 (AI) モデル

歩行者／自転車の飛び出し等，人間ドライバの基盤 (サーバー空間の運転知能) を確立し，(あるいは機械システム) にとって危険回避がそれをフィジカル空間で文脈センシング可能な困難である場面として死角を含む無信号交差点運転支援系に内蔵し (危険度を触覚・視覚情報通過，また駐車・停止車両追い越し場面のニアに変換し)，データ駆動型運転知能 (AI) と触ミス事象を DB から抽出した。つぎに，その潜在危険 (ハザードが顕在化していない) の下での安全マージンの指標を定量化することによって，(i) ドライバにとって受け入れ可能な結果と (ii) そうでない結果に分類することに成功している。受け入れ可能な結果であったデータのみを学習することで，直面している状況のもとでの推奨速度を算出でき (図 2 参照)，受け入れ不可能な結果であったデータのみを学習す

図1

本研究課題の全体像ることで，危険速度を算出できる。
― 1 ―

立石科学技術振興財団

SCT=TTC+V
2a(1)SCT は，「自転車が自動車への衝突を回避するうえでの時間余裕」を意味し，TTC は，「自転車がはじめて車両を認識できる時刻において，自転車と衝突予測地点 (conflict point)の間の残り距離を自転車の速度 (定速を仮定)で除した値」であり，これは衝突可能性を時間(衝突余裕時間) で表現したものである。右辺の第二項は，「自転車が制動を開始してから速図2

推奨速度と実速度の比較度ゼロに達するまでの制動時間」を意味する。
ここで，a は約 −4 m/s 2を仮定する。したがって，セイフティクッションタイム (SCT) は，衝突余裕時間 (TTC) から制動時間を差し引いた時間を意味し，ニアミスの時間的切迫度を表現したものである。セイフティクッションタイム (SCT) の算出結果は，図 4 に示される。自車速度 30 km/h のもとで道路の左端から D =1 m の側方間隔を維持したと想定し，多様な飛び出し速度 (V∈ 5, 25) を考慮す

図3るとき，セイフティクッションタイムのヒスト

想定シナリオの記述

グラム (分布) を得ることができる。横軸は，つぎに，死角を含む無信号交差点を対象に，SCT を意味し，縦軸は，その件数 (度数) をドライバではなく，歩行者／自転車の行動に視意味し，また 0.7 s の位置に破線で補助線を引点を移した。横断してくる対象が自動車への衝いている。人の単純反応時間は，一般に 0.7 s

突を回避するうえでの安全マージン (研究代表ほどであることから，その時間余裕を下回って者が独自に提案しているセイフティクッションいるイベントは，もはや自転車にとって衝突回タイムを使用) を新規に算出することで，交差避が困難であることを反映している。数値計算

点での自車の走行横位置によってどの程度の予の結果，96.5% のイベントにおいて，自転車に防安全性が向上するかについての検討を実施し許された時間余裕が 0.7 s を下回っている。また。
本課題では，図 3 で示されるように，自車速度 30 km/h の も と で 道 路 の 左 端 か ら D ∈1, 3 の側方間隔を確保しながら交差点に接近するなかで，交差点左の死角から自転車が速度V∈5, 15で横断することを仮定した。D とV は，パラメータであり，そのシナリオ空間のもとでの自転車が自動車への衝突を回避する
うえでの安全マージン (式 1 参照) を Matlabを用いてシミュレーションした。

図4― 2 ―

セイフティクッションの分布Tateisi Science and Technology Foundation

表1差検証を行った結果，モデルの説明度を表現す側方間隔の確保が自転車の時間余裕に与える効果

Ratio [%]

196.5

D [m]260.0る決定係数は，0.26 であった。この値は，決して高いものではないが，ヒヤリハットデータで329.9駆動するシステムにおいて推奨走行軌跡

た，走行車両が道路の左端から D =1 m の側(D ) を生成できるポテンシャルを確認でき方間隔を確保した場合に加えて，2 m また 3 mたことが成果の一つである。の側方間隔を確保した場合の自転車の時間余裕

本研究課題では，構築したデータ駆動運転知を同様に計算した結果は，表 1 に示される。道

能システム (機械学習モデル) を使用し，ドラ路の左端から D =2 m の側方間隔を確保する

イバを推奨走行軌跡に触覚的に誘導する触覚的場合，60% のイベントのもとで自転車に許さシェアードコントロールを開発した。触覚的れた時間余裕が 0.7 s を下回っている。また

フィードバックの創り込みが可能な操作端末をD =3 m の側方間隔を確保する場合，29.9%

備 え た シ ミ ュ レ ー タ の 整 備 計 画 に お い て，のイベントのもとで自転車に許された時間余裕

Forum 8 社製の VR 環境 (UC-win/road ソフが 0.7 s を下回っていることがわかる。このよト ウ ェ ア) に 車 両 運 動 シ ミ ュ レ ー シ ョ ンうに，走行車両が防衛的に横方向の側方間隔を(CarMaker) を 連 携 さ せ る Matlab/Simulink

確保することで，自転車の時間余裕を十分に確開発環境を整備した。なお，この整備，直接経保できる。本研究課題では，自転車の時間余裕費のすべての予算を備品・設備費外注費に計上をセイフティクッションタイムで表現し，車両した。Matlab/Simulink 開発環境の概要図は，の側方間隔 (目標車両軌跡) が自転車の時間余

図 5 に示され，また整備したドライビングシ裕に与える効果を明らかにした。

ミュレータの外観は，図 6 に示される。本研究(2) 知識ベースの人の意思決定を支援するシェ
アードコントロール技術の開発状況に応じて，どの程度の側方間隔 (D )を確保すればよいか。飛び出す対象は，車両，自転車，歩行者が存在し，自転車や歩行者の行動に関するルールベース予測は困難である。本
課題では，16 万件超のニアミス事象を含むドライブレコーダ DB に収録されるすべての自転

図 5 開発環境の整備車飛び出し場面を抽出し，自転車の安全マージンの指標 (SCT) を定量化することによって，(i) ドライバにとって受け入れ可能な結果と，(ii) そうでない結果に分類し，推奨走行軌跡(D ) を生成する機械学習モデルを新規に構築した。具体的には，その状況を特徴づける情報の集合を走行環境文脈と定義し，文脈情報と
速 度 デ ー タ を 説 明 変 数 と 定 め，走 行 軌 跡(D ) を目的変数とした重回帰モデル (線形モデル) を構築した。モデル構築のためのデー
タと検証のためのデータに分割し，一個抜き交
― 3 ―

図6

シミュレータの整備・構築

立石科学技術振興財団

課題では，人と機械の両者が制御権限を共有し転に要する能力，処理速度，応答時間等) を過ながら，トルク制御に基づいて車両を推奨走行大に見積もることから不適切なリスク認知の軌跡に誘導できることを確認している。

形成と安全マージンの確保に失敗しうる。死角を含む無信号交差点において，ハザードの予(3) リスクの回避と受容を両立できる支援イン

測とそれに応じた安全マージンの確保は期待されるが，ハザード予測，Capability と Task

タフェースの開発
運転経験の浅いドライバは，スキルまたはdemands，また速度決定に関する定量的な検討

ルールベースの意思決定は容易に可能であるが，は十分でない。本研究課題では，構築した情報知識ベースの意思決定は容易でない。過去に人可視化手法の有効性評価に向けて，まずハザーが経験した知識の学習から獲得するデータ駆動

ド予測と運転者の主観的な安全マージンの度合型運転知能は，知識ベースの人の意思決定を支いを測るテストを構築し，ドライビングシミュ援する。
「その知識情報は，如何にしてドライレータの行動データと参照することで，それらバに伝達すればよいか」という問いに対して，のスキルが速度決定に与える影響を調査した。

操作レベルでの協調の実現を図るシェアードコ

要点としては，つぎの通りである。

ントロールのみでは，十分に課題解決に至らな

a) ハザード予測のスキルを測るテストの開発

い 可 能 性 が 残 る。そ こ で，本 研 究 課 題 で は，b) 主観的な安全マージンを測るテストの開発

データベース／機械学習から得た知識情報を可c) ドライビングシミュレータ実験の実施

視化するインタフェースの設計を行った。機械ハザード予測のスキルを測るテストの開発に学習の結果は，過去の経験から「確からしい」

おいて，ヒヤリハットデータベース (HHDB)

情報を推論するものであり，推論 (ハザード，の映像を模擬した CG 映像を作成し，ハザード安全マージン，リスク) の結果を如何に可視化予測テストを新規に開発した。ハザード予測テし，伝達の媒体は何を採用すればよいかについストは，ある交通シーンの運転者視点の映像をて検討した。

ニアミス事象が発生する直前で黒い画面に切り本研究課題において，つぎの情報可視化手法

替え，その後，「次にどこで何が起こるか」とを構築した。

いう予測を回答させる手法である。黒い画面に

1．データ駆動に基づく推奨速度の提示

切 り 替 え る 方 式 は，状 況 認 識 を 評 価 す る

2．データ駆動に基づく推奨走行軌跡の提示

SAGAT (Situation Awareness Global. Assess-3．データ駆動に基づく危険速度の提示

ment Technique) と同様である。

1 と 2 は，ドライバの安全マージンを増加さ主観的な安全マージンを測るテストの開発にせることを狙うものであり，3 は，過去のデーおいて，Fuller et al. (2000) の研究を参考に，タに基づき危険速度を提示することで，通常か主観的な安全マージンの度合を測るテストを独らの逸脱を防止することを狙ったものである。

自に構築した。このテストは，異なる一定速度

これらは，整備した Forum8 社製ドライビン(10-40 km/h，5 km/h 刻み) の下でのある交グシミュレータの HUD (ヘッドアップディス

通シーンの運転者視点の映像を用いて，交差点プレイ) の機能を利用して，聴覚的アラートとを通過する直前でその映像を停止させ，そのと視覚情報を組み合わせたシステムを新規に開発

きの運転タスクの難易度を 1-10 のスケールでした。

回答してもらう手法である。シーンは，HHDBつぎに，経験の浅い運転者は，ハザードの予に収録されたヒヤリハット場面であり，駐車車測が難しいこと，Task demands (タスクの要両の存在によって死角を含む無信号交差点への求度) を過小に見積もること，Capability (運接近であった。

― 4 ―Tateisi Science and Technology Foundation

経験豊富な運転者 (免許取得後 10 年以上，て，経験豊富な運転者は，経験の浅い運転者よ

年平均走行距離 10,000 km 以上，事故歴が 2 回り客観的な安全マージンを大きく確保する傾向

未満，40 歳以下)の 16 名 (男性 6 名，女性 10(走行速度を下げる) にあった。主観的な安全名) と運転経験が浅い運転者(免許取得後 1 年マージン (タスクの難しさ) を測るテストの結以内，総合走行距離 3,000 km 以内) の 13 名

果においも，運転経験の浅い運転者は，豊富な(男性 8 名，女性 5 名) を募集し，構築したテものと比較して，主観的な難しさを低く回答すスト手法の検証と整備したドライビングシミュる傾向であり，このことは，運転経験の浅い運レータを用いて実験参加者の運転行動データを転者は，主に，Task demands を低く見積もる収集した。なお，本実験は，ハザード予測テス傾向にあることを示唆した結果である。本研究

トと主観的な安全マージンの度合を測るテスト

課題では，運転者のハザード予測とリスク認知を同日に行い，それらの 2 週間後以降にシミュのスキルが無信号交差点通過時の速度決定に与レータ実験を行った。成果報告書では，得られえる影響を明らかにし，この成果は，自動車技た結果の一部を掲載したい。

術会関東支部学術研究講演会 (2022. 3. 15) でハザード予測テストにおいて，経験豊富な運ベストペーパー賞を受賞している。

転者の方が経験の浅い運転者より有意に点数が高かく，既往研究の調査 (e. g., Crundall, 2016)[今後の研究の方向，課題]と同様の結果を得ている。
図 7 は，運転タスクの難易度の回答結果であa) 本研究では，横断してくる対象が自動車へる。オレンジ色が運転経験の浅い参加者，またの衝突を回避するうえでの安全マージンを青色が運転経験が豊富な参加者を意味し，各々算出することで，自車走行横位置が安全性の走行速度のもとでの見通しの悪い交差点通向上へ与える効果を示した。これに加えて，過時におけるタスクの難易度を示している。運データ駆動で推奨走行軌跡を生成する手法

転 タ ス ク の 難 易 度 と は，見 積 も っ た Taskを構築し，横方向の安全マージンを確保す

demand と capability の間の差を意味し，そのるシェアードコントロールを新規に開発しことは主観的な安全マージンの度合いを反映した。今後，経験の浅い参加者を募集し，そたものでもある。主観的な安全マージンを測るの有効性のさらなる検証を推進していく。

テストの開発は，Fuller et al. (2000) の研究を

b) 本研究では，情報可視化手法を新規に開発参考にしたものであるが，ヒヤリハットデータした。データ駆動に基づく推奨速度，危険ベース (HHDB) の映像を模擬した CG 映像に速度等の情報可視化であり，整備したシおいても，同様に計測できることを確認していミュレータに実装した。今後，a) と同様る。に，多くの参加者パネルを収集していき，ドライビングシミュレータ実験の結果におい統計的にその効果を評価していく。
[成果の発表，論文等]
1 ．Yuichi Saito, Fumio Sugaya, Shintaro Inoue,
Pongsathorn Raksincharoensak, Hideo Inoue, A
Context-Aware Driver Model for Determining Recommended Speed in Blind Intersection Situations,
Accident Analysis and Prevention, Vol. 163, 106447,2021.

図7

2 ．Yuichi Saito, Fumio Sugaya, Shintaro Inoue,

運転タスクの難易度― 5 ―立石科学技術振興財団

PongsathornInoue,

IEEE International Conference on Systems, Man,

Context-Sensitive Driver Model for Determining

Raksincharoensak,

Hideoand Cybernetics, pp. 1613-1618, October 17-20,

Recommended Speed in Intersection Driving Sce-2021.

narios, Proceedings of the 6th International Sympo-4 ．高地鳳真，齊藤裕一，伊藤誠，内田信行，運転者

sium on Future Active Safety Technology towardsのハザード予測とリスク認知のスキルが無信号交差

Zero-Traffic Accident, 20219046, 6 pages, 2021.

点通過時の速度決定に与える影響，自動車技術会関3 ．Yuichi Saito, Hussam Muslim, Makoto Itoh, Designof Haptic Protection with an Adaptive Level ofAuthority Based on Risk Indicators under Hands-on
Partial Driving Automation, Proceedings of the― 6 ―東支部学術研究講演会，6 pages, Online, 2022.