情報処理学会 インタラクション 2024
IPSJ Interaction 2024

1B-632024/2/28

ドライビングシミュレータを用いた
ワインディングロード走行における運転技能の分類システム
佐藤能英瑠†1

鳥居武史†1

概要：ドライビングシミュレータを用いてワインディングロードを走行した際の運転技能の分類システムを作成し，分類精度を検証した．運転の愉しさを考慮した運転技能の分類システムにするため，交差点や右左折での安全行動などではなく，山道などワインディングロードでの車両の単独走行を対象とした．解析区間を車両のヨーレート変化に基づくカーブ区間毎に設定し，時間，車両のヨー角加速度，前後加加速度データを用いたカーネル密度推定画像を作成した．カーブ毎に，熟練者群の画像と評価対象の画像の平均類似度を求め，平均類似度が閾値より大きい場合に熟練者と分類することとし，実験で得られた走行データから分類精度を検証した．その結果，テストコースの走行データにおいて，72.9％の正解率を得ることができた．本システムは，熟練者の走り方との類似度を評価することで，熟練者，非熟練者を分類できる可能性を示した．

が追加可能であり，拡張性が高い．Assetto Corsa は，サー1. はじめにキット走行を想定した運転訓練サービスや，ディーラーでドライバは，自ら自動車を運転する状況において，運転の新車試乗や新機能の体験，安全講習などに活用されてお技能を維持，向上させることで，安全な運転ができ，かつり，実車に近い運転体験ができることで知られている．

運転を愉しむことができる．また，多様な交通参加者がい本研究では，DS を用いてワインディングロードを走行る中で，ドライバが運転技能を向上することができれば，した際の運転技能の分類システムを作成し，分類精度を検事故は減少し，安心して移動を愉しむことができる交通社証した．運転の愉しさを考慮した運転技能の分類システム

会につながる．運転技能を向上させるためには，現状の運にするため，交差点や右左折での安全行動などではなく，転技能の状態をできるだけ正確に把握する必要があると考山道などワインディングロードでの車両の単独走行を対象える．とした．評価指標には，加速度や角速度などの複数の車両

ドライビングシミュレータ（DS）は，自動車関連の検証

データと時系列情報を含む画像によって，ステアリング操を効率よく行なえるシステムとして知られている．DS は，作とペダル操作の両方を評価する指標を用いた．車両をス車両やコース，気候，交通環境などを同じ条件で繰り返しムーズに操作するためには，ステアリング操作とペダル操走行することができるため，統制した実験に適している．

作の組合せが重要と考えたためである．

データ計測においても，シミュレーションソフト上で計算している値を記録することで，操舵角やアクセル開度など

2. 関連研究の運転操作情報や，加速度や車速などの車両情報を簡単に2.1 運転技能に関する研究計測することができる．また，効率よく検証が行なえるた

運転技能に関する指標は様々な研究が行なわれている．

め，条件選定などの実車の事前検証に適しており，自動車高周波数帯域に修正操舵成分があるとみなし，操舵角の周の開発や研究において，幅広く活用されている．

波数特性に着目した研究や[1]，操舵角標準偏差や総操舵量

ドライバが運転操作を行なう DS を想定した構成は，スに着目した研究がみられる[2]．一般ドライバの日常的な運テアリング，ペダル，シート，モニタ，PC，シミュレーシ

転を評価する手法では，事故リスクの高い運転に着目し，ョンソフトが一例となる．シミュレーションソフトとして運転傾向を評価することも検討されている[3][4]．機械学習

は，自動車の制御から交通環境までさまざまな要素を再現を用いた手法として，カーブ区間で得られた走行データか可能な SCANeR Studio や CarMaker といったソフトが知らら，AdaBoost によって熟練者と非熟練者の運転特性を抽出れている．これらのソフトは汎用性が非常に高い一方，扱し，抽出された特徴量を用いて運転技能の分類モデルを構うには幅広い専門知識を必要とする．扱いやすいシミュレ

築し，分類する手法が提案されている．この際，データ前ーションソフトとしては，Assetto Corsa といったレースゲ処理として，横方向と前後方向の加加速度を合成した合成ームが活用できる．用途は車両の単独走行における運転操ジャークにより，熟練者，非熟練者を分類することが示さ作の計測などに限られるが，ソフトの操作に専門知識をほれている[5]．この加速度の時間変化である加加速度は，ドとんど必要としないため扱いやすく，車両モデルやコースライバの運転傾向を明らかにする上で重要な要素となり得†1 株式会社ＳＵＢＡＲＵ

技術研究所© 2024 Information Processing Society of Japan457

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ることも示されている[6]．

1B-632024/2/28(2) カーネル密度推定画像の作成

2.2 DS を用いた運転に関する研究

カーネル密度推定は，各観測点に対して得られたデータ安全性の観点から実車では検証が難しい自動運転シスを用いて，未だ観測されていない点におけるデータの密度

テムフェイル時のドライバの挙動に関する研究や[7]，省燃を推測するための手法である．例えば，（x, y, z）というデ費運転の習熟のための支援システムに関する研究など[8]，ータが記録された場合，（x, y）を 2 次元でマッピングし，DS はドライバの特性把握や技能習熟の研究に活用されてz の大きさを色の濃淡で示す．濃い色の領域は値 z が大きいる．また，道路形状の研究において，低コストなシミュい部分となる．本研究の場合，複数の車両データを組み合レーションソフトとして Assetto Corsa と rFactor2 といったわせて解析するため，任意の 3 変数の関係を 2 次元分布でレースゲームが活用できると提案されている[9]．

表現可能なこの手法を採用した．x 軸と y 軸は 1～100 マスで設定し，z は白黒の濃淡を表す 0～255 の範囲の値となる

3. 実験ようにした．y 軸の範囲は外れ値を除去して，空白の領域

DS を用いたワインディングロード走行において，運転が大きくならないよう設定した．細かな車両挙動の違いが技能を熟練者，非熟練者の 2 値に分類をする評価指標を用出やすい，x：時間，y：ヨー角加速度の二乗，z：前後加加いて運転技能の分類システムを作成した．実験で得られた速度の二乗を 1～10 で正規化した値，の組み合わせとした．

走行データから分類精度を検証した．

作成例を図 2 に示す．

3.1 運転技能の分類システム
特定のコースにおける 1 周分の走行データで運転技能を分類するシステムを構築した．分類結果は熟練者，非熟練者のいずれかのラベルを出力するように設定した．
3.2 評価指標
次の手順で評価を行なった．
(1) 解析区間の設定（カーブ分割）

熟練者 3 名

複数のカーブを含む特定のコースを走行した走行デー
タに対して，閾値以上のヨーレートが連続している区間をカーブ区間として分割した（図 1）．異なるドライバでも同じ区間をカーブ区間として分割できるように閾値を調整した．カーブ区間を評価対象としたのは，ワインディングロードでは運転技能の差がカーブ区間に表れやすいと考えたためである．

非熟練者 3 名

ヨーレート（rad/s）

図 2

熟練者と非熟練者の画像作成例(3) 類似度の算出
熟練者群の複数のカーネル密度推定画像に対して，評価対象のカーネル密度推定画像との類似度の平均をカーブ毎に求めた．カーブ毎の類似度の平均を合計し，カーブ数で割った値を平均類似度とした．平均類似度の算出例を図 3に示す．
時間（s）

類似度は SSIM（Structural SIMilarity）による値を用いた[10]．SSIM は，画素値の変化，コントラストの変化，構造ヨーレート（rad/s）の変化の 3 つの評価軸の積を用いて画像の類似度を評価する手法である．本手法により得られるカーネル密度推定画像間の類似度の値が，主観的な評価とも概ね一致したことから，採用した．
熟練者は共通した走り方をしており，作成される画像は熟練者同士で類似すると考え，平均類似度の値が一定より大きければ，熟練者と判定することにした．
時間（s）

図 1

ヨーレートによるカーブ分割例© 2024 Information Processing Society of Japan458

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カーブ1

熟練者データ
熟練者1の1試行目
熟練者1の2試行目
熟練者2の1試行目
熟練者2の2試行目
熟練者3の1試行目
熟練者3の2試行目

評価対象者
1試行目
↑↑
↑
↑
↑

平均類似度A
カーブ2

熟練者群
熟練者1の1試行目
熟練者1の2試行目
熟練者2の1試行目
熟練者2の2試行目
熟練者3の1試行目
熟練者3の2試行目

3.4 実験手順

類似度
0.681
0.755
0.829
0.703
0.822
0.755
0.758

評価対象者
1試行目
↑↑
↑
↑
↑

平均類似度B
カーブ3

1B-632024/2/28

熟練者データ
熟練者1の1試行目
熟練者1の2試行目
熟練者2の1試行目
熟練者2の2試行目
熟練者3の1試行目
熟練者3の2試行目

実験参加者に，「同乗者が安心する運転を心がけて下さい」と教示し，練習走行後，計測走行を複数周行なった．実験
参加者は，予め熟練者，非熟練者のいずれかのラベルに分類した．熟練者は，自動車会社において車両開発に携わる

類似度
0.716
0.612
0.769
0.745
0.663
0.619
0.687

エンジニアでドライビングスキルと評価能力を高める訓練を定期的に積んだ者とした．非熟練者は特殊な訓練や日常的な車両評価業務を行なっていない自動車会社内の一般社

評価対象者
1試行目
↑↑
↑
↑
↑

平均類似度C員とした．概要を表 1 に示す．株式会社ＳＵＢＡＲＵの倫

類似度
0.765
0.769
0.612
0.652
0.781
0.651
0.705

理審査委員会の承認を得て実験を実施した．
表 1

平均類似度 = （平均類似度 A＋B＋C） / カーブ数

図 3コース

熟練者

非熟練者

テストコース

15 名

16 名（48 試行）（48 試行）

平均類似度の算出例

3.3 実験設計
シミュレーションソフトは Assetto Corsa を使用した．コースは自動車会社内にある複数カーブを有するテストコー

実験参加者一覧

4. 結果
4.1 平均類似度算出カーブの選定

スを使用した．全長約 1.7 km で，熟練者の走行データを基作成した画像をカーブ毎に観察したところ，カーブによ準とし，14 カーブに分割した（図 4）．車両モデルはセダっては熟練者，非熟練者に関わらず，ばらつきがある場合ンタイプの市販車を再現したものを使用した．実験環境をや，逆にほとんど同じような画像になる場合がみられた．

図 5 に示す．

これは，熟練者であっても安定して走行することが困難な※数字はカーブ番号

142123945NA6
図 4711

し，マン・ホイットニーの U 検定の結果，有意水準 5%で有意差が見られたカーブを解析対象として選定した．平均8コースの概要ブであったことが考えられる．そこで，熟練者群と非熟練者群の取得した画像の平均類似度を各カーブにおいて比較

13NA

1

カーブや，運転技能に関わらず同じように走行できるカー10類似度算出カーブとして選定したカーブを表 2 に示す．
表 2

平均類似度算出カーブとして選定したカーブ

コース

選定カーブ番号

テストコース1, 2, 3, 5, 6, 9, 10, 12, 13（全 14 カーブ中 9 カーブ）

4.2 走行データの分類結果
走行データからカーネル密度推定画像を作成し，熟練者群との選定カーブにおける平均類似度を算出した．熟練者の平均類似度を算出する際には，同一ドライバの類似度を含まないようにした．熟練者と非熟練者の平均類似度の分布を箱ひげ図にして図 6 に示す．また，平均類似度による熟練者と非熟練者の 2 値分類における ROC 曲線を図 7 に
図 5

実験環境示す．予測精度の指標である AUC は 0.774 であった．ROC
曲線の左上の隅（図 7 の紫点）からの距離を指標とし，もっと距離が短くなる平均類似度 0.685（図 7 の緑点）を閾

© 2024 Information Processing Society of Japan459

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値とした．平均類似度 0.685 より大きい値を熟練者，0.685

5. 考察

以下を非熟練者と判定することにした．分類精度を表 3，
表 4 に示す．

熟練者群との平均類似度が閾値より大きい値の場合，熟練者と判定することで，テストコースの走行データにおいて 72.9%の正解率を得ることができた．これは，熟練者は共通した走り方をしており，作成される画像は熟練者同士で似ていたためと考えられる．
実際に非熟練者であるドライバのうち，非熟練者と判定平均類似度したドライバの割合である特異率が再現率に比べ低くなっているのは，非熟練者の中には熟練者に近い走行をするドライバが含まれていたことが影響している可能性がある．
今回のデータ取得方法では予め正しく非熟練者のラベル付けをすることは困難であったことから妥当な結果だったと考えられる．

6. まとめ図 6

DS を用いたワインディングロード走行における運転技

非熟練者

熟練者

熟練者と非熟練者の平均類似度の分布能の分類システムを作成し，分類精度を検証した．その結果，テストコースの走行データにおいて 72.9％の正解率を得ることができた．本システムは，熟練者の走り方との類似度を評価することで，熟練者，非熟練者を分類できる可能性を示した．
今後の課題は以下の通りである．

再現率

DS は実験条件を統制できる反面，車両振動などによるノイズが実車とは一致しない面がある．実車に適用する際には，ノイズを考慮した評価指標の改良を行なう必要がある．



評価対象のコースにおいて複数の熟練者が走行したデータが必要なため，多様なコースに対応できていな
い．熟練者が走行していないコースでも評価できるよ

偽陽性率

図 7

う汎用化する必要がある．

熟練者と非熟練者の 2 値分類における ROC 曲線
表 3

テストコース走行時の混同行列
実際は正

実際は負予測が正

36

14

予測が負

1234

参考文献
[1]

[2]

[3]

表 4

テストコース走行時の分類精度

項目割合

[4]

正解率

72.9%

[5]

適合率

72.0%

再現率

75.0%

特異率

70.8%

偽陽性率

29.2%

F値73.5%© 2024 Information Processing Society of Japan

[6]

[7]

磯村有宏, 原徹, 他. ドライバのハンドル操作におけるヒューマンファクタ. 自動車技術会論文集. 1994, 27 (1), p. 122126.
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to model aggressive driving behaviors. CHI '14: Proceedings of theSIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems.
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金子敬行. テレマティクスを活用した自動車保険. IATSS
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鈴木裕也，安部正人，山門誠，狩野芳郎．ドライビングシミ
ュレータを用いた自動運転システムフェイル時のドライバ挙動に関する研究．自動車技術会 2016 年秋季大会学術講演会

460

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講演予稿集，2016，p. 461-465．
平岡敏洋, 野崎敬太, 高田翔太, 塩瀬隆之, 川上浩司. エコド
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Vol. 15, No. 2[9] Santiago Higuera de Frutos, María Castro. Assessing sim racing
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[10] Wang, A. C. Bovik, H. R. Sheikh and E. P. Simoncelli, "Image
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[8]© 2024 Information Processing Society of Japan461