2021.2.4 _卒業研究発表_20INO02
先進自動車研究所 令和２年度報告資料

消費者視点からの自動運転／運転支援の定量評価法に関する研究
Research on quantitative evaluation methods for AD/ADAS
from a consumer perspective

1731021 井上 哲
1731052 富田一輝

Kanagawa Institute of Technology, Vehicle System Engineering Dept., AD/ADAS Lab.

1

目次
1.
2.
3.
4.

背景
目的；ADAS/AD性能評価の考え方
実験・評価方法
実験結果及び考察
4.1 主観評価結果
4.2 カメラ画像認識による横変位計測方法の確立
4.3 コース維持の安定性評価
4.4 オーバーライド時の車両挙動と安心感
4.5車線逸脱防止機能 LDPの収束性
4.6 主観評価からの定量目標値の提案

5. まとめKanagawa Institute of Technology, Vehicle System Engineering Dept., AD/ADAS Lab.

2

1. 背景；昨年までの振り返りアイマークレコーダによる
前方視点分布 計測

公道での市販車の運転支援システム（レーントレース機能）の評価を実施．
→前方視点分布を計測し，インパネインジケータの確認頻度などで，システムに対する信頼感の傾向がでることがわかったが，システム性能を消費者視点から定量的に評価するまでは至らなかった．
HUD無✓ 視点；メーター頻度多い
独①車

HUD有

HUD有

表示が細かくて見難い表示が適切✓ 視点；メータと前方
日②車✓ 視点；前方頻度多い
独③車

Kanagawa Institute of Technology, Vehicle System Engineering Dept., AD/ADAS Lab.

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2. 目的AD/ADAS性能評価の考え方 等

１．自動運転／運転支援システム搭載車の消費者視点からの安全性，安心感に関する評価方法と定量評価指標を確立する．
２．自動走行性能の評価だけでなく，ドライバ～機械の遷移状態の性能にも着目した評価を実施する．
A) SW操作時などの運転負荷／安全性
B) 機械～人間の遷移状態の安全性／安心感／解りやすさ
C) 本来性能，性能限界のレベルFig.1 3-tranditional passes between driver and ADAS/AD
Kanagawa Institute of Technology, Vehicle System Engineering Dept., AD/ADAS Lab.

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3. 実験・評価方法 3.1 実験車両，パネラ，評価コース
・独車2台(A,B),米国車1台(C),日本車2台(D,E).
・熟練ドライバ3名(a,b,c), 初心者ドライバ 2名(d,e)
・評価コース；圏央厚木インタ-大井松田インタ間（操舵トルクはJARIテストコースで計測）

Kanagawa Institute of Technology, Vehicle System Engineering Dept., AD/ADAS Lab.

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3. 実験・評価方法 3.2 評価項目と評価用シートの作成
昨年までの評価項目を整理し，全49項目に亘る評価用シートを作成 (5段階評価)
KAIT①SW操作などの運転負荷／安全性・主観評価，SW操作ミス頻度（操作仕事率／量）②遷移状態の安心感／わかり易さ
・前方注視点状況データ，インジケータ確認頻度③本来性能，性能限界
・コース維持性能（カメラ白線認識での横変動量）
・オーバーライド時の車両挙動と安心感（操舵トルクと横変位量，操舵角等）
・LDP ( Lane Departure Prevention ) の収束軌跡
・コーナートレース維持性能の限界の見極め

ADAS公道評価シート
2020._._.

作成

KAIT
・車両
・評価コース東名（県央厚木～大井松田往復）評価，全走行距離；__km

・パネラー
・日付

No.

対象

1

S/W操作系

評価項目

評価結果

具体的内容
5段階評価

評価コメント

備考
ｼｰﾝ・計測・定量値案等

1-0-1. 使いやすさ
1-0-2. 操作ミスはないか
1-0-3. すぐ慣れるか
1-0-4. ブラインドタッチできるか
2

本来性能
2-1.

LKA

2-1-1. トレース性

真ん中を走るかどこまでのコーナーRまで制御可能か？
コーナー制御の連続性

2-1-2. 人間との干渉

オーバーライドのしやすさ

コレクション
修正にこたえてくれるか
修正はしやすいか2-1-3. 直進安定性

ｱﾝｼﾞｭﾚｰｼｮﾝでのふらつき有無・程度
路面での動かされ2-2.

LDP
車線逸脱防止機能

2-1-4. インフォメーション

作動状態がわかるか

2-1-5. 保舵アラート

時間、表示

2-2-1. わかりやすさ

操舵トルク，車両挙動

2-2-2. 戻し機能

正確さセンターへの収束性

2-3.

BSM

2-3-1. 高速道路（後方並走車両等） 見やすさ
解りやすさ
タイミング

2-4.

Auto-L/C

2-3-2. 市街地

交差点右左折時の歩行者，自転車

2-4-1. 始動～終了までの受容性

何秒L/Cか？
車間タイミング動き

2-4-2. 終了時のｲﾝﾌｫﾒｰｼｮﾝ
2-4-3. 他車に与える影響
2-4-4. 様々なシーンへの対応

2-5.

ACC

2-5-1. スピードコントロール

減速のスムーズさ（Gの出し方収め方）のスムーズさ

止まり方・ショック
加速のスムーズさ（Gの出し方収め方）2-5-2. 車間制御

安心感
安定性，応答性，収束性
車間設定

2-5-3. 流れに沿った走り

ｸﾙｰｽﾞ設定と車間制御設定のﾌｨｯﾄ感

2-5-4. コーナー減速有無，スムーズさ

2-5-5. 追従→左折遷移時の有無，怖さ

予期せぬ加速2-5-6. 人間との干渉・HMI

インフォメーションの解り易さ
SW操作のし易さ

3

性能限界
3-1.

機能ダウン頻度
3-1-1. LKA
3-1-2. LDP
3-1-3. BSM
3-1-4. A-L/C
3-1-5. ACC&クルーズ

3-2.

全般的な走行中機能への信頼性

4

HMI

5

ドライバ総合感想
5-1.

6

4-1.

解りやすさ

4-2.

HUD

安心感（心拍，筋電，アンケート等）

5-2.

前方視，周辺確認レベル（視点計測）

5-3.

運転操作負荷5-4.

合流，渋滞などシーン遷移時の対応挙動

基本性能
6-1.

操縦性

6-2.

安定性

直進性，まっすぐ走るか，

6-3.

加速・ドラビリ

操舵フィーリング，コーストレース性，修正のしやすさ加速性能，コントロール性，ハンドル＆アクセルの運転のしやすさ

6-4.

ブレーキ

6-5.

乗り心地

6-6.

NV

操舵・アクセル・ブレーキの全体的コントロール性能，等
路面取られ・流れ，横風安定
前後ショック，チップイン加速など
効き，応答性，コントロール性
上体・頭の動かされボデーコントロール性

ショック

7

その他
Auto parking 未評価（縦列，車庫入れ）

1:poor, 3;acceptable, 4;good, 5;excellent

評価シート
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4. 実験結果・考察

4.1 主観評価結果（LKA, LDP性能）

・レーントレース系機能(LKA.LDP)の主観評価では，下記の有意差を抽出できた．
(良）独A車 > 独B車 ≅ 日D車 > 日E車 > 米C車 （劣）LDP

5オーバーライドのしやすさ

5

修正にこたえてくれるか5

修正はしやすいか5

ｱﾝｼﾞｭﾚｰｼｮﾝでのふらつき有無・程度

5→ 左表の赤の項目の定量化に挑戦．
LKA・LDP性能（55点満点）45
40

11項目合計点

LKA

真ん中を走るか路面での動かされ5作動状態がわかるか

5

保舵アラートの時間、表示

5

操舵トルク、車両挙動の分かりやすさ

5正確さ

510

センターへの収束性

5555
（満点例）

0

各5段階評価 合計（３；許容レベル）

許容レベル

3530
25
20
15

SKYLINE
日Ｄ車

C200
独A車

RAV4
日E車

TESLA
米C車

AUDI
独B車

各項目でのパネラ5名の平均点を上記11項目の合計点で評価
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4. 実験結果・考察 4.2 カメラ画像認識による横変位計測方法の確立
・Webカメラ画像認識アルゴリズムを作成し，前方近距離の白線位置を検出．
・これによる車線中心とフード中央の車両中心の偏差を計測．
・評価区間での横位置偏差の頻度分布をグラフ化して，車線維持性能を定量評価．

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4. 実験結果・考察

4.3 コース維持の安定性評価

・A,B,D車は，1𝜎 < ±20𝑐𝑚→主観評価も良いレベル
・Eは，不安定の評価→ 1𝜎 = ±34𝑐𝑚と一番悪い・Cは， 1𝜎 = ±5.3𝑐𝑚と大変良いが，「左によって怖い」とのコメント→データにも傾向有り
独 B車

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(操舵力/車両横挙動)

4. 実験結果・考察 4.4 オーバーライド時の車両挙動と安心感
・操舵オーバーライド時の主観評価から，操舵トルクと車両横変位の関係を計測．
・オーバライド時 操舵トルク大きく困難．
・制御解除後の車両横変位の変動が大きく怖い・オーバライド時，操舵トルクがスムーズで適切．
・自動→人間への遷移時 車両横変位量小さく安心．

米C車

独A車
＊JARI（日本自動車研究所）テストコースにて計測．

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10(操舵力/車両横挙動)

4. 実験結果・考察 4.4 オーバーライド時の車両挙動と安心感
・操舵トルク／車両横挙動の定量値は，オーバーライド時の安心感を良く表現．
- 人間～機械の関係；米C車→ON/OFF的→怖い，独A車→人間意志を連続的に受入れる→安心・オーバライドトルクが 約３Nmと大きくOR困難．
・制御解除後の変動がトルク/横変位共に大きい．
・怖い・オーバライドトルクが 約２Nmで適切．
・制御解除中の変動がトルク/横変位共に小さい．
・安心感 大．

Steering Torque (Nm)Steering Torque (Nm)

3.0 Nm

米C車

1.9 Nm

独A車

Distance from center in lane (mm)Distance from center in lane (mm)

車線中心

車線中心

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（操舵仕事率）

4. 実験結果・考察 4.4 オーバライド時の車両挙動と安心感
・操舵仕事率（操舵トルク×操舵速度）で見ても，米C車は，独A車に比べ，オーバーライド時の負担が大幅に大きいことが解る．操舵仕事量（グラフ総面積）は，約2.2倍．
→「安心～怖い」の主観評価を表現する定量値としても有効．
108 Wh米C車
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49 Wh

独A車
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4. 実験結果・考察 4.5 車線逸脱防止機能(LDP)の収束軌跡
・A,B車；車線中心に収束．
・E車は，収束せず反対車線まで行くことがある．
収束も悪い．
・C車は，強く戻すだけで車線中心に収束しない．

独A車

独B車

米C車

日E車

LDP_C車_Tesla
3
米C車
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4. 実験結果・考察

4.6 主観評価からの定量目標値の提案

・レーントレース系機能(LKA.LDP)に関し，主観評価の許容値（33；3×11項目）から各定量目標値を考察．
→下記の客観的な指標を提案できた．

米C車

独A車

・直進安定性；横変位変動量（𝟏𝝈） < ±𝟐𝟎𝒄𝒎・オーバライド操舵トルク< 𝟐. 𝟎 𝑵𝒎・オーバライド操舵仕事量< 𝟓𝟎𝑾𝒉・LDP車線中央への収束時間< 𝟒𝒔𝒆𝒄

米C車

日E車

米C車
独A車

米C車
独A車
独B車
米C車

日E車
独B車

日D車
独A車

米C車

日E車

独A車

独A車

独A車
独B車
米C車

米C車
独A車

日E車

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5. まとめ
１．本研究では，ADAS/ADの消費者視点からの安全性，安心感に関する主観評価を，49の評価項目に纏め，客観的傾向を示すことができた．
２．カメラによる画像認識と車両挙動を併せた計測技術を構築し，ADAS/ADの本来性能だけでなく，人間～機械運転の遷移領域における安心感も定量評価指標で示すことが可能になった．
３．以上の結果から，ADAS/ADでのドライバの安心感は，レーントレースの様な自動運転性能だけでは達成できず，人間～機械運転の遷移領域の性能が大きく寄与することが分かった．
→今後，本評価法をADAS/AD定量評価方法として提案していく．
Kanagawa Institute of Technology, Vehicle System Engineering Dept., AD/ADAS Lab.

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