判断・操作統合型運転行動モデルに基づく革新的運転行動支援の創出― 平成 23 年度（本報告） タカタ財団助成研究論文 ―ISSN 2185-8950

研究代表者

鈴木 達也

研究実施メンバー

研究代表者

名古屋大学 工学研究科 教授

鈴木 達也

研究協力者

名古屋大学 工学研究科 助教

田崎 勇一

報告書概要平成 22 年度はハイブリッドシステムモデルによる前方車追従行動のモデリングを行い，これを用いたモデル予測型運転支援システムを構築し，ドライビングシミュレータ上で検証を行った．平成 23 年度はまず、より現実に即した検証を行うため，小型電気自動車に提案した運転支援システムを搭載し，屋外において検証実験を行った．結果として，ドライバの判断・操作特性を考慮した個人適合型の運転支援が可能となることを実車走行にて確認し，技術的優位性を検証した．今後はより多くの被験者を対象とした検証実験が必要となってくる．次に，提案した運転行動モデルを用いて，カーナビやエアコン等の車内機器操作による運転時の判断能力低下を定量的に評価する手法する手法の確立を目指した．
具体的には，平成 22 年度に提案した運転行動モデルを改良した Probability Weighted

ARX (PrARX) モデルを新たに提案し，モデル中のパラメータから算出可能な判断エントロピーに注目することで，基本運転動作の切り替えに現れる判断のあいまいさを定量化する手法を開発した．ドライビングシミュレータの運転席上に設置したいくつかの異なる
車内機器を操作しながら前方車追従を行ったデータをもとに判断エントロピーを計算し，これによって各機器の操作が運転時の判断特性におよぼす影響を定量的に評価することが可能となった．この評価手法は車内機器のレイアウト設計等、さらなる工学的応用につながる可能性を秘めている．

1

目次

第1章

序論

7

1.1

研究背景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

1.2

本年度の研究目的と概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

81.3

本報告書の構成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8

個人適合型運転支援システムの実車検証

9

運転行動モデルを用いたモデル予測型運転支援システム . . . . . . . . .

9

2.1.1

PWARX モデルとその同定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9

2.1.2

モデル予測型運転支援システム . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

10

2.1.3

アシスト量最適化問題 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

11

実験車両の概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

13

2.2.1

計測デバイス . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

13

2.2.2

制御系 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

14

2.2.3

車両制御デバイス . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

15

実験内容 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

18

2.3.1

走行環境 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

18

2.3.2

実験手順 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

18

2.4

実験結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

20

2.5

運転行動モデルの同定結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

21

2.5.1

モデルパラメータ推定結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

21

2.5.2

走行データのモード分類. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

22

2.5.3

普通自動車上の運転行動モデルとの比較 . . . . . . . . . . . . . .

22

運転支援効果の検証 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

22

車内機器操作時の判断特性変化の定量評価

28

第2章

2.1

2.2

2.3

2.6
第3章

2

3.1

はじめに . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

28

3.2

運転行動のモデル化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

29

3.2.1

PrARX モデル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

29

3.2.2

モード切り替えの曖昧さを示すエントロピ . . . . . . . . . . . . .

29

3.2.3

エントロピを用いた判断特性評価手法 . . . . . . . . . . . . . . .

31

実験条件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

31

3.3.1

実験装置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

31

3.3.2

走行環境 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

35

3.3.3

運転行動のモデル化結果. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

36

3.3.4

エントロピを用いた判断特性評価 . . . . . . . . . . . . . . . . . .

38

3.3

第4章

4.1

結論

42

まとめ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

42

謝辞
参考文献

3

図目次

4

2.1

モデル予測型運転支援システム . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

10

2.2

モデル予測制御の流れ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

11

2.3

COMS の概観 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

13

2.4

ブレーキペダル駆動モーター. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

15

2.5

COMS の構成図 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

16

2.6

走行環境 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

18

2.7

実験結果の一例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

20

2.8

小型電気自動車 (KdB −車間距離). . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

24

2.9

小型電気自動車 (車間距離−相対速度) . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

24

2.10

小型電気自動車 (相対速度−ペダル操作量) . . . . . . . . . . . . . . . .

24

2.11

普通自動車 (KdB −車間距離) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

25

2.12

普通自動車 (KdB −加速度) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

25

2.13

運転支援時 (KdB −車間距離) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

26

2.14

運転支援時 (車間距離−相対速度) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

26

2.15

運転支援時 (KdB −加速度) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

26

2.16

運転支援下の走行データ抜粋 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

27

2.17

運転支援下の走行データ抜粋 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

27

3.1

モード切り替え確率とエントロピの関係 . . . . . . . . . . . . . . . . . .

30

3.2

HMI のレイアウト . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

31

3.3

DS の構成図 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

33

3.4

DS の運転席 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

34

3.5

統合制御プログラムのコントロール画面 . . . . . . . . . . . . . . . . . .

35

3.6

前方車の速度パターン . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

36

3.7

通常時走行データ（被験者 A） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

38

3.8

通常運転時の走行データ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

39

3.9

A/C 操作時の走行データ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

40

3.10

AUDIO 操作時の走行データ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

41

3.11

NAVI 操作時の走行データ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

41

5

表目次

6

2.1

COMS の諸元 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

14

2.2

COMS の構成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

17

2.3

PWARX モデルパラメータ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

21

2.4

SVM パラメータ推定結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

21

3.1

DS の構成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

33

3.2

二次タスク . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

36

3.3

η （被験者 A） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

37

3.4

θ（被験者 A） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

37

3.5

エントロピ計算結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

39

3.6

アンケート結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

40

第1章

序論
1.1 研究背景
従来の運転支援システム開発は平均的な運転者に合わせて設計されてきた．しかし今後，より自動車交通の安全性を向上させると共に自動車交通利用者や社会が受容できる運転支援システムの開発が重要となっており，個々の運転者に適合したシステム開発が求められる．この実現のためには，運転者の行動の種々の特性を解析し，その特性をベースに運転支援システムを開発・設計すること，つまり車を「人間−機械系」として総合的に捉えることが一つの方策になる．
個々のドライバに適合した運転支援システムを開発するためには，ドライバの運転行動を解析し，モデル化することが不可欠である．しかし，現状で実現されている運転支援シ
ステムの多くはドライバの個人特性を明示的に考慮しているとは言い難い．この最も大きな要因は，ドライバの個人特性を定量的に反映したモデルが十分に整備されていない点に起因していると考えられる．
これに対し本研究では，人間の自動車運転行動はいくつかの基本的な運転動作とそれらの切り替え則によって成り立っているという仮説に基づき，連続/離散ハイブリッドシス
テムとして運転行動を表現する方法を提唱し，その有効性を検証してきた [1][2]．運転行
動モデルのパラメータは，実際の運転データをもとにシステム同定を通じて決定される．
これにより，個々の運転者の特性を捉えた運転行動のモデリングおよび解析が可能となる．さらに，同定された運転行動モデルを用いて運転者の将来の運転操作を予測し，これに合わせた最適な支援を行うモデル予測型運転支援システムの構築が可能となる．これにより， ドライバが危険だと感じる瞬間

や”加速を行いたいと感じる瞬間”を車両モデル

が素早く感知し，ドライバにとって適切な支援を行うことが可能となる．
一方，自動車内において運転者は運転行動という一次的なタスク（作業）に加え，車内機器の操作などの二次的なタスクを行う．人間が同時に処理することができる認知情報の量（認知リソース）には限りがあるため，二次タスクを行うために認知リソースが消費されることで一次タスクである運転行動に使用される認知リソースが減少し，その結果安全7

第 1 章 序論な運転を行うための判断能力が低下し，漫然運転が引き起こされる恐れが生じる．車内機
器のヒューマン・マシン・インタフェース（HMI）や運転支援システムの設計においては
このような二次タスクによる判断能力の低下を定量的に考慮に入れることが重要となる．

1.2 本年度の研究目的と概要
昨年度はハイブリッドシステムモデルによる前方車追従行動のモデリングを行い，これを用いたモデル予測型運転支援システムを構築し，ドライビングシミュレータ上で検証を行った．本年度はより進んだ実地検証を行うため，小型電気自動車に運転支援システムを搭載し，屋外において検証実験を行う．
また，車内機器操作による運転時の判断能力低下を定量的に評価する手法の確立を目指す．具体的には，昨年度において提案した運転行動モデルの一種である PrARX モデルのパラメータから算出可能な判断エントロピーに注目することで，基本運転動作の切り替えに現れる判断のあいまいさを捉える方法を提案する．ドライビングシミュレータの運転席上に設置したいくつかの異なる車内機器を操作しながら前方車追従を行ったデータをもとに判断エントロピーを計算し，これによって各機器が認知リソースにおよぼす影響の度合を比較検討する．

1.3 本報告書の構成
本報告書は，以下のように構成される．第 2 章では，運転行動モデルに基づく運転支援
システムの実車検証について，使用した小型電気自動車の構成および実験結果について述べる．第 3 章では，運転行動時の判断能力を走行データをもとに定量的に求める方法について述べ，これを用いて異なる車載機器の操作が判断能力の低下を引き起こす度合いを比較検討する．第 4 章において，まとめと今後の課題を示す．
記法: 本稿ではスカラ量をイタリック体で，ベクトル量を太字のイタリック体で表記する．
また，(·)T は転置を表す．

8

第2章

個人適合型運転支援システムの実車
検証
本章では，小型電気自動車上に実装された個人適合型運転支援システムについて述べ，
その実験結果を示す．初めに 2.1 節において運転行動モデルのハイブリッドシステム表現
およびモデル予測制御に基づく運転支援システムの設計論について大まかに述べる．次に2.2 節では，小型電気自動車の特徴，構成を説明する．最後に 2.3 節において実験の条件，
手順および結果について説明する．

2.1 運転行動モデルを用いたモデル予測型運転支援システム
本内容については昨年度の研究報告書において詳しく述べているので，ここでは概要を述べるにとどめる．

2.1.1 PWARX モデルとその同定
PWARX モデルは離散的な状態遷移と連続的なモデル (ARX モデル) を組み合わせたモデルで，ハイブリッドシステムの中でも代表的な表現手法の一つである．ここでは前方車追従運転行動のモデリングに焦点を絞って説明する．まずモデルの出力信号 y （＝人間の運転操作）は車両の加速度と定義する．また，入力信号 u（＝人間の知覚情報）は

u = [u1 , u2 , u3 ]T の 3 次元ベクトル値信号とし，各成分 u1 , u2 , u3 はそれぞれ KdB（危険度指標．昨年度報告書参照），前方車との車間距離，前方車との相対速度とする．

PWARX のモード数は一般には任意であるが，ここでは 2 モードに限定して説明する．
この場合時刻 k の出力信号は次式で与えらえる．

{
θ1T xk + ekyk =
θ2T xk + ek

if η T xk ≥ 0otherwise

(2.1)

9

第 2 章 個人適合型運転支援システムの実車検証

Assist optimizer based on MILP
Given

Objective function

Sensory Informationand parameters

J

Driver model

Vehicle models

Physical and
Logical constraints

Assistance＋

Human
Driver＋Operation

図 2.1

Environment
and vehicles

Sensory information

Constraints

モデル予測型運転支援システム

ここで yk は時刻 k における出力信号，xk は回帰ベクトルを表す．回帰ベクトルは前時刻
Tの入力信号と出力信号および定数を連結したものであり xk = [uT
k−1 , yk−1 , 1] で与えられる．また，ek はノイズ項である．
本研究では，k-means クラスタリング手法に基づく PWARX モデルのパラメータ推定
法 [3] を採用する．これにより，収集された入出力時系列 yk , uk (k = 0, 1, 2, . . . ) をもとに PWARX モデルのパラメータが自動的に得られる．

2.1.2 モデル予測型運転支援システム
図 2.1 にモデル予測型運転支援システムの全体図を示す．本システムは，各制御周期において後述するアシスト量最適化問題を計算し，得られたアシスト量を運転者のペダル操
作に足し合わせることで運転支援を実現する．
一般にモデル予測制御とは，プラントモデルをもとに最適な制御入力の時系列を計算し，その先頭要素のみを実際にプラントに印加するという手続きを所定の制御周期でくり返す制御手法である [4]．モデル予測制御の処理の流れを図 2.2 に示す．環境情報を

t, t + 1, · · · と 1 ステップごとに観測できるとし，現時点の時刻を t とする．まず，現時
刻 t において前方車の速度，自車の位置，速度，加速度といった環境情報を計測し，後述
する最適化問題を解くことにより N ステップ先までの最適アシスト量を求める．得られた N ステップのアシスト時系列のうち，現時刻に相当する yas [t] だけを次のサンプル時
刻 t + 1 まで実際に系に加え続ける．1 ステップ後の時刻 t + 1 において環境情報を再び観測する．このとき，観測値はモデルの不完全さや外乱などの影響のため，時刻 t で予測10

2.1 運転行動モデルを用いたモデル予測型運転支援システム(a) 時刻 t における信号
図 2.2(b) 時刻 t0 = t + 1 における信号モデル予測制御の流れした値とは必ずしも一致しない．そこで，時刻 t + 1 を新たな始点として，t + 1 より N
ステップ先にわたる最適アシスト量を再計算する．このように，モデル予測制御はステッ
プごとに予測区間，制御入力区間をスライドし，最適化問題を解くことにより，制御入力を求める手法である．

2.1.3 アシスト量最適化問題
本節では，アシスト量を決定する最適化問題を定式化する．アシスト量最適化問題はおおまかに以下のような形をとる．

Given
ut , yt ,find
ut+1 , · · · , ut+N ,yt+1 , · · · , yt+N ,as+ytas+ , · · · , yt+N,
as−ytas− , · · · , yt+N

which minimize
J=

t+N
∑[

2

ω1 ζk2 + ω2 (u3,k − û3 )2 + ykas− + ykas+

2

]
(2.2)

k=t

subject to(PWARX モデル)，(アシストに関する制約)，(自車モデル，前方車モデル)

11

第 2 章 個人適合型運転支援システムの実車検証
ここで y as+ , y as− はそれぞれ加速アシストおよび減速アシストを表す．この最適化問
題は，KdB, 車間距離，相対速度，加速度の現在値（初期値）を入力値とし，ドライバモデ
ルや自車モデルなどを用いることで数ステップ後までの出力 (自車加速度) を予測し，ステップごとの最適アシスト量 (m/s2 ) を求める．
ここで，評価関数について説明する．ζ は危険度指標を表しており，TTC（Time To

Collision）と呼ばれる指標の逆数を用いている（ζ = u3 /u2 ）．N は最適化の対象となる時間区間の長さを表す．右辺の第 1 項は減速アシストに関するコストであり，危険度を低減する効果を持つ．第 2 項は加速アシストのコストであり，相対速度 u3 を極力目標値 û3に近づける効果を持つ．最後に第 3 項と第 4 項はアシスト量それ自体を節約するためのコストである．ω1 および ω2 は重みであり，ω1 に比して ω2 が大きい場合は，より相対速度を目標値に近付けようとする効果が強まり加速アシストが働きやすくなり，逆に ω2 が小さい場合は危険度を重視し減速アシストが優位となる．
アシスト信号は加速度信号として運転者の操作により生じる自車加速度に加算される．
したがってアシストが加えられた車両の加速度は，次のように表される．

yttotal = yt + ytas− + ytas+(2.3)

式 (2.1) で表されたドライバモデルには論理条件が含まれており，また TTC は非線形関数であるが，一連の近似を伴う変形を適用することにより混合整数二次計画問題（MIQP）と呼ばれる最適化問題に帰着できる．MIQP に対しては優れたソルバが開発されているので，これらを用いて効率的に計算が可能である．

12

2.2 実験車両の概要

2.2 実験車両の概要
本研究では，トヨタ車体製の小型電気自動車 COMS[5] を改造した車両を用いる．ベースとなっている COMS の車両概観を図 2.3 に示し，その主な諸元を表 2.1 に示す．COMS
は電気モーター駆動であるためトルク性能が高く，加速度が急峻となるが，モータは定格300W 程度のものを使用しているため最高速度は 50km/h と低く，カテゴリーは原動機付自転車に分類される．次節以降では搭載した機器，その構成について述べる．構成の概要
は図 2.5，表 2.2 に示す．

図 2.3 COMS の概観

2.2.1 計測デバイス
環境情報計測デバイス
車両前方に，前方車との車間距離の計測を行えるようレーザーレンジファインダ（LRF）
が設置されている．また，左右後輪にロータリーエンコーダが取り付けられており，自車の速度を計測可能である．

13

第 2 章 個人適合型運転支援システムの実車検証
表 2.1

COMS の諸元

主要諸元表

COMS AK10E-PDAM

車両総重量

365[kg]

最高速度50[km/h]

最小回転半径2.60[m]

全長

2250[mm]

全幅995[mm]

全高

1600[mm]

軸距1280[mm]駆動方式

後輪インホイール直接駆動

制動方式

前：油圧式

後：油圧＆機械式

操作量計測デバイス
ブレーキペダル，アクセルペダル，ステアリングにそれぞれ取り付けられたポテンショ
メータより運転者の操作量を取得できる．加えてブレーキペダル，アクセルペダルには踏力センサによる操作量の取得も可能である．

2.2.2 制御系
統合制御プログラム (PC1)
プログラマブルロジックコントローラ（PLC）やその他デバイスとのデータの受け渡しを担う．USB を介してレーザレンジファインダ (LRF) の情報を取得する．また，PLCとは Ethernet でつながっており，計測された車両，ドライバ情報を取得する．また，PC2より受け取った最適アシスト量を実現するために PLC に値を送信する．送信された信号は PLC よりブレーキペダル駆動モータ，アクセル，ステアリングモータへ出力される．
これら一連の処理は 10[msec] ごとに行われる．

入出力プログラム (PLC)
計測デバイスから得られたデータの入力と，PC1 から受け取ったアシスト量に応じた値の車両制御デバイスへの出力を担う．PLC の A/D 変換機能によりブレーキペダル，ア
クセルペダル，ステアリングポテンショメータのアナログ電圧値を取得し，高速カウンタ
機能によりタイヤエンコーダ情報の収集を行う．また，PC1 より受け取った最適アシス
ト量を，DA 変換機能により，アクセル信号出力回路，ブレーキペダル駆動モータドライ
バ，ステアリングモータドライバに指令値を出力することでアシストを実現する．また，

14

2.2 実験車両の概要
各モータドライバ等へのスイッチ入力は，リレー回路を用いる．

最適アシスト量計算プログラム (PC2)最適化計算を行う PC2 は，RS-232C を用いて PC1 から環境情報を取得し，加減速，あるいは操舵のアシスト量についての最適化問題を解き，その最適解を PC1 へ送信する．
なお，PC1 とのデータの受け渡しは 200[msec] 毎に行われる．

2.2.3 車両制御デバイス
減速アシスト機構
アシスト量に応じたトルク指令が車両前方に取り付けられたブレーキペダル駆動モータに送られる．するとモータ軸に取り付けられたプーリがワイヤを巻きとり，その結果レ
バーが物理的にブレーキペダルを押し下げる．トルク指令を 0 とすると，モータが脱力しバネの力によりレバーが押し戻され，その結果ブレーキペダルがリリースされる．

図 2.4 ブレーキペダル駆動モーター

15

第 2 章 個人適合型運転支援システムの実車検証
Measuring Device(Car Information)
RS232C

Inertia Measuring UnitGPS
Laser Range Sensor

USB

ControledDeviceRecord / Control
DevicePC 1Control
ProgramPC 2
MILP
SOLVER
RS232C

Right Tire Encoder

Accelerator
Brake Pedal
Drive Motor

高速カウンタLeft Tire Encoder

Ethernet

Measuring Device(Driver Information)
Potentiometer(Brake pedal)
Potentiometer(Accelerator)

PLC
A/D

Brake pedal
D/A

Steering Motor
Steering

Potentiometer(Steering)

図 2.5 COMS の構成図

加速アシスト
アシスト量に応じたトルク指令がアクセル信号出力回路に入力され，左右後輪のインホ
イールモーターに送られることで加速アシストを行う．

操舵アシストステアリングに取り付けられたモータにトルク指令を送ることで操舵アシストを行う．
なお，本研究では加減速のアシストのみを目的とするので操舵アシストは使用しない．

16

2.2 実験車両の概要

表 2.2 COMS の構成

情報統合，車両制御用

最適アシスト量演算用

下位制御用

PC1

PC2

PLC

Windows 7

Windows XP

professional

professional

Core2 Duo P8600

Core2 Duo E8500

2.40GHz

3.16GHz

メモリ

2.00GB RAM

1.99GB RAM

接続デバイス

レーザ測域センサ

OS

CPU

ポテンショメータ（アクセルペダル）
ポテンショメータ（ブレーキペダル）
ポテンショメータ（ステアリングハンドル）
ロータリエンコーダ（右後輪）
ロータリエンコーダ（左後輪）
車両 ECU
モータドライバ（ブレーキペダル駆動用）
モータドライバ（ステアリングハンドル駆動用）

17

第 2 章 個人適合型運転支援システムの実車検証

図 2.6 走行環境

2.3 実験内容
2.3.1 走行環境
本研究では，図 2.6 に示す長辺約 100m，短辺約 70m の片側一車線の長方形のコースを使用する．車間距離や相対速度を容易に取得できる直線部のみをデータとして使用する．

LRF の性能制約上，後方車は車間距離が 30m 以内となるよう走行する．また，前方車には 4 人乗り普通乗用車を用い，時速 5〜30km 程度の速度で走行する．

2.3.2 実験手順
まず運転支援なしの通常状態で前方車追従を行いドライバモデルを構築する．その後運転支援システムを搭載して運転を行い，運転支援の効果を考察する．以下に実験の手順を示す．

1. 実車説明・実験内容説明
2. 平常走行

18

2.3 実験内容
3. 運転行動モデル構築
4. 運転支援下で走行
上記の実験手順の具体的な実施内容を順に記載する．

実車説明・実験内容説明
被験者に実車の操作，実験環境と走行手順について説明し，実験内容を理解してもらう．

平常走行
運転支援システムを搭載しない車で 10 分間程度の前方車追従を 2 回行う．前方車は，前節で記述した速度範囲で走行する．

運転行動モデル構築
走行データを用い，平常時の運転行動モデルを構築する．

運転支援車走行
運転支援システムを搭載した車で走行に慣れた後，10 分間の前方車追従走行を 2 回行
う．前方車は，前節で記述した速度範囲で走行する．

19

第 2 章 個人適合型運転支援システムの実車検証

図 2.7

実験結果の一例

2.4 実験結果
図 2.7 に，運転支援システムを搭載した小型電気自動車の走行時系列データを示す．各軸のラベルが示すデータの意味を下記に示す．

KdB

u1

KdB[dB]（危険度指標．昨年度報告書参照）

Range

u2

車間距離 [m]Rangerateu3

相対速度 [m/s]

Pedal

20

ペダル操作量 [-]+Assistyas+

加速アシスト量 [m/s2 ]−Assisty as−

減速アシスト量 [m/s2 ]Accelerationy total

自車加速度 [m/s2 ]2.5 運転行動モデルの同定結果
表 2.3

PWARX モデルパラメータ

モード数

Mode

θj1 (KdB)

θj2 (車間距離)

θj3 (相対速度)

θj4 (出力再帰項)

θj5 (定数項)

4

Mode1

-0.0390-0.1106

0.2137-0.0538

0.0087Mode2-0.0331-0.04630.27070.08070.0336Mode3-0.0573

0.1058-0.0575-0.0371-0.0592

Mode4-0.0692-0.0067

0.05750.0912-0.0428Mode1-0.0390-0.1106

0.2137-0.0538

0.0087

Mode2,3,4-0.0224-0.02240.09050.06480.00042

表 2.4 SVM パラメータ推定結果

Modes

η1

η2

η3

η4

η5

Mode[1]-[2,3,4]

7.85

14.24

-3.99

-18.27-13.60Mode[1,2]-[3,4]

6.56

1.08

-0.01

0.00

0.50

Mode[1,2,3]-[4]

9.97

10.81

0.69

11.96

4.68

2.5 運転行動モデルの同定結果
2.5.1 モデルパラメータ推定結果収集した走行デー タを用いて PWARX モ デルを同定した．初めにモ ード数 4 の

PWARX モデルのパラメータを求め，次にこの内モード 2,3,4 を 1 つにまとめることでモード数を 2 に削減したモデルのパラメータを求めた．その結果を表 2.3 に示す (小数点5 位以下切り捨て)．表中の θj1 , θj2 , θj3 , θj4 , θj5 はモード j (j = 1, 2) のパラメータ θj の各成分を表す．
表 2.3 における各パラメータについて説明する．まず θj1 ，θj2 ，
θj3 の各パラメータは

PWARX モデルの KdB，車間距離，相対速度の係数をそれぞれ表しており，出力に与えるゲインの大きさに相当する．θj4 は出力の再帰項のパラメータであり，人間の応答の速さを表している．一般に，θj4 の値が小さいほど反応速度が速いことを意味する．各モード内で θj1 ，θj2 ，θj3 の値を比較した場合，総じて θj3 ，すなわち相対速度に対する係数が最も大きくなることが多い．これは運転行動の中で，ドライバが相対速度を注視している事を裏付けている．
次に，表 2.4 にモード数を 4 とした場合におけるモード分離平面のパラメータ η の推定結果を示した．この結果において特筆すべき点は，危険モードとそれ以外のモードの分離
面で η2 ，η4 ，すなわち車間距離，加速度の係数が大きい値をとっている．つまりドライバ
が危険と感じる要素にはそれら二つが大きく関わっている事を示している．

21

第 2 章 個人適合型運転支援システムの実車検証

2.5.2 走行データのモード分類
モード数 4 の PWARX モデルを用いて改めて走行時系列データの各点が属するモード(1〜4) 毎に色分けしプロットすると図 2.8-2.10 のようになる．走行データは多変量であるため，図毎に異なる 2 変数を軸に選びプロットした．KdB の平均値の大きい順にモード 1(赤)，モード 2(緑)，モード 3(青)，モード 4(黄) と定義した．これらの図から，運転者がどのような状況で運転動作（モード）を切り替えているのか見ることができる．特に，モード 1 では危険度指標 KdB が大きく，負の加速度が生じていることから，運転者が追突の危険を感じて強くブレーキ操作をしているモードであると解釈できる．

2.5.3 普通自動車上の運転行動モデルとの比較
上の図 2.11，2.12 は，筆者らの選考研究により得られた普通自動車での走行データに基づくモデリング結果である．まず，データ分布に着目すると，車間距離の領域に大きな違いがみられるのが図 2.11 と図 2.8 を比較して分かる．またモードの分割面に着目すると，
図 2.12 と図 2.8 から，図 2.12 ではモードの分割面が KdB の値によって大きく分かれているのに対して，図 2.8 では加速度の値によって大きく分かれている．このような結果が生じた理由には，小型電気自動車では運用速度域が 30[km/h] 程度と普通自動車と比べて低速であり，その結果前方車との車間距離も短くなることがある．そして電気自動車の大きな特徴である高トルク応答性により加速度が急峻に変化することであると考えられる．
これらより小型電気自動車におけるモードが分割には KdB のみならず加速度までもが大きく関わってくることが分かった．

2.6 運転支援効果の検証
前節で得られた運転行動モデルをもとにモデル予測型運転支援システムを構築し，運転支援下における走行時系列データを収集した．以下にその結果を示す．
図 2.15 を図 2.10 と比較すると，運転支援下の方が小さな KdB 値をとるデータ点数が多いことが分かる．これは加速アシストが前方車との速度差が大きくならないように働き，また，減速アシストが車間が短くなり危険な領域に入る前に働いたことによる結果であると言える．
また，時系列のデータを見ると，図 2.16 では加速アシストが働いている同時刻に相対速度の減少が見られ，また，図 2.17 では減速アシストが運転者がブレーキペダルを踏むのとほぼ同時刻に働いており，その直後，危険回避モード（モード 1）から脱出できている．これらより，最適な量のアシストがドライバモデルより予測された運転行動に基づいて働いていると言える．ゆえに本研究で用いた小型電気自動車でも個人に適合した運転支22

2.6 運転支援効果の検証
援システムの効果が確認された．

23

第 2 章 個人適合型運転支援システムの実車検証

20

Range

15

10

5

0
−100

−50

0

50

100

KdB
図 2.8 小型電気自動車 (KdB −車間距離)
5RangeRate

0

−5

−10
0

5

10

15

20

Range
図 2.9

小型電気自動車 (車間距離−相対速度)32Accel.

1

0

−1

−2

−3
−100

−50

0

50

KdB

24

図 2.10 小型電気自動車 (相対速度−ペダル操作量)100

2.6 運転支援効果の検証

100

Range

80
60
40
20
0
−100

−50

0
KdB

50

100

図 2.11 普通自動車 (KdB −車間距離)3

Acceleration

2
1
0
−1
−2
−3
−100

−50

図 2.12

0
KdB

50

100

普通自動車 (KdB −加速度)25

第 2 章 個人適合型運転支援システムの実車検証

20

Range

15

10

5

0
−100

−50

0

50

100

KdB
図 2.13運転支援時 (KdB −車間距離)

5RangeRate

0

−5

−10
0

5

10

15

20

Range
図 2.14 運転支援時 (車間距離−相対速度)3

Acceleration

2
1
0
−1
−2
−3
−100

−50

0

50

KdB
26

図 2.15 運転支援時 (KdB −加速度)100

2.6 運転支援効果の検証

図 2.16 運転支援下の走行データ抜粋 1

図 2.17 運転支援下の走行データ抜粋 2

27

第3章

車内機器操作時の判断特性変化の定量評価
3.1 はじめに自動車に搭載される車載インターフェースは，車両の多機能化に伴い増加傾向にある．ユーザの利便性が向上する一方，ドライバが受け取る情報量や機器操作が増えたことによる不注意事故の増加が懸念されており，車載インターフェイス（Human-MachineInterface: HMI）の運転行動への影響評価手法が求められている．従来，アンケート調査[6] や視界遮断法 [7]，Lane Change Test 法 [8] などが用いられているが，これらは機器そのものの評価には有効であるものの，運転中に使用した場合の運転行動への影響評価としては不十分であり，実際の運転行動の観測に基づく評価を相補的に用いる必要がある．

Probability-Weighted ARX(PrARX) モデルは，一連の運転行動を複数の単純な動作と判断によるそれらの切り替えとして表現しつつ，ドライバの判断における確率的な曖昧さを表現可能なモデルである．本章ではこの点に着目し，運転中に HMI 操作を行うこと
で引き起こされる運転行動中の判断特性の変化を，PrARX モデルにおいて定義されるエントロピを用いて評価する手法を提案する．
本研究では，まず被験者に機器操作を行わせながら，その際の運転データを収集する．
次に，その運転行動を PrARX モデルを用いてモデル化し，通常運転時よりどの程度判断が曖昧になっているかを定量的に評価する．提案手法により，HMI 操作が運転の判断特性に与える影響を，客観的かつ定量的に評価することが可能となることから，判断に影響を与えにくい HMI 設計への応用が期待される．

28

3.2 運転行動のモデル化

3.2 運転行動のモデル化
3.2.1 PrARX モデル
前章で導入した PWARX モデルでは回帰ベクトル空間がいくつかの領域に分割され，各領域に異なる連続ダイナミクス（モード）が対応することで，いわば確定的なダイナ
ミクスの切り替わりが表現される．一方で本章で用いる PrARX(Probability-weighted

ARX) モデル [9] では，複数の連続ダイナミクスの重み付合成によって，モードの滑らかな切り替わりが表現される.

PrARX モデルの出力は次式で与えられる．
yk =

s
∑

Pi (xk )θiT xk

(3.1)

i=1

PrARX モデルは s 個の ARX モデルが確率 Pi によって重みづけされる形となっている．
Pi はモード i が選択される確率を表し，以下のようなソフトマックス関数によって与えられる.

exp(ηiT x)
Pi (x) = ∑sT
j=1 exp(ηj x)(3.2)

ηs = 0
確率 Pi はパラメータ η によって決定され, 多項ロジスティック回帰モデルにおける出力と同じ形式となっている. このように，PrARX モデルは多項ロジスティック回帰モデルと PWARX モデルを融合した形となっている．

PrARX モデルのパラメータは，以下の誤差関数  を最小にする θ ，η を求めることによって得られる．

1 ∑kyk − ŷk k2 ,
N
N

=

k=1

ŷk =

s
∑

(3.3)

Pi (xk )θiT xk

i=1

この目的関数はモデルによって推定された出力 yˆk と実際に観測された出力 yk との誤差のノルムの二乗和を表している. この最適化問題を最急降下法等を用いて解くことが可能
である.

3.2.2 モード切り替えの曖昧さを示すエントロピ
PrARX モデルにおいては，モードの切り替え条件が確率的な曖昧さを持つ．この確率的な曖昧さの指標として，エントロピを導入する．エントロピは，情報科学や熱力学の分29

第 3 章 車内機器操作時の判断特性変化の定量評価

図 3.1 モード切り替え確率とエントロピの関係

野で用いられる情報源の不確かさの尺度であり，エントロピが大きいほどその情報源は不確かである．本章で扱う PrARX モデルでは，観測されたあるデータ点が，モード i のダ
イナミクスに従う確率 Pi を用い，次式のように PrARX モデルにおけるエントロピ H を
定義する．

H=−

∫ (∑
D

)
Pi (x) log2 Pi (x) dx

(3.4)

i

ただし D は回帰ベクトル空間中の有界な領域である．このエントロピ H を用いること
で，モデルのモード切り替えに関する曖昧さを評価することが可能となる．
図 3.1 はモード切り替え確率とエントロピの関係を模式的に示した図である．回帰ベク
トルを 1 次元とし，モード数は 2 とする．図の上段は横軸を回帰変数 u としたモード切り替え確率密度関数 P1 を示し，図の下段は同じく横軸を u にとり，エントロピの積分項−Σi Pi log Pi を示したものである．モード切り替え確率の変化が緩やかであるほど，これに応じてエントロピ積分項の山の裾野が広がり，その結果エントロピの値自体も大きくなることが見て取れる．

30

3.3 実験条件

図 3.2

HMI のレイアウト

3.2.3 エントロピを用いた判断特性評価手法
PrARX モデルのエントロピを用いることで，運転行動中のドライバの判断特性を定量的に評価する手法を提案する．ドライバが認知・判断に対して負荷を受けている場合，そうでない場合に比べて認知・判断能力が低下し，選択する動作モードが確率的にばらつき，
曖昧になると考えられる．解析の手順としては，まず所望の条件にて観測した運転データにもとづいてドライバの運転行動を PrARX モデルとしてモデル化し，動作・判断の数理表現を抽出する．次に，同定したモデルのエントロピを求めることで，判断の曖昧さを評価する．車内機器操作を頻繁に行う等，走行中に二次タスクによる外乱を伴う場合，同様な走行状況であっても，ブレーキを踏む，加速を行う等の動作の切り替えがばらつくことになり，それに伴ってドライバモデルのエントロピも上昇すると考えられる．また，ドラ
イバにとって高負荷な二次タスクであれば，よりエントロピが高くなると期待されることから，運転行動データのみを基に，ドライバに対する HMI 等操作時の負荷の定量的な評価が可能となる．

3.3 実験条件
3.3.1 実験装置
本章で示すデータの取得には，ドライビングシミュレータ（以下 DS）を用いた．一般に，DS とは実際に道路を走行するのではなく，視覚情報，加速度情報および音情報を疑似的に創り出し，その仮想世界で走行する装置のことをいう．そのため実車では行えない

31

第 3 章 車内機器操作時の判断特性変化の定量評価
ような危険，もしくは特殊な条件での走行データの収集を行なうことが可能となるが，一方で，実際にアシスト系を運用する場合は，シミュレータだけではなく，実車を用いて安全性の検証などを十分にすべきである．
本研究で使用する Driving Simulator (DS) のシステム構成を図 3.3 に示す．本システ
ムは，3 面スクリーンによる前方 180◦ の視覚呈示が可能な運転環境シミュレータであり，
以下のような特徴を持つ．

• 3 面，180◦ スクリーンによる広い画像呈示• 3 面ミラーと後面による広い画像呈示• 実車インパネを使用することによる実車の再現• 反力呈示可能なステアリング• 油圧システムのブレーキを持つペダル操作系• 5.1ch サラウンドシステムを使用した音響• 物理シミュレータを使用することによる実車の挙動の再現
そして，シミュレータに使用している PC の役割はそれぞれ• PC1：制御系 (車両ダイナミクスの計算部)• PC2：スクリーン表示演算用• PC3：最適アシスト量演算用となっている．また，それぞれの PC は Interface 社製 Memolink によってデータの受け渡しが可能となっている．制御系と表示演算系の構成の詳細を表 3.1 に示す．制御系に用いている接続デバイスは，ステアリング，アクセル，ブレーキ，スピーカである．シート
は三菱自動車エンジニアリング社から購入した実車のものを運転席内に設置した．ステア
リングは市販のものを用いており，左右にそれぞれ 450◦ 回転する．アクセル, ブレーキはステアリングとセットになっているものを用いている．インパネ内には速度メータが設置されており，PC1 により制御することでドライバは実際の走行速度を知ることができる．ただし，本実験では速度メーターを使用していない．
以下に，それぞれの PC の詳細な構成とその働きを述べる．

制御系 (PC1)制御系の PC には，統合制御プログラムが実装されており，車両のダイナミクス計算やスピーカからエンジン音の出力，USB を介してのステアリング，アクセル，ブレーキ操作
情報の収集を行う．自動車への入力装置としてステアリング，アクセル，ブレーキをシートとともに持ち込みコクピットを形成している (図 3.4 参照)．

32

3.3 実験条件

Memolink

MILP
SOLVER
図 3.3 DS の構成図

表 3.1 DS の構成

OS
CPU
メモリ

制御系 (PC1)

表示演算用 (PC2)

最適化演算用 (PC3)Windows XP

Windows XP

Windows XP

professional

professional

professional

Core2 DUO E8500

Core i7 950

Pentium 4

3.16GHz

3.07GHz

3.00GHz

3.00GB RAM

3.00GB RAM

グラフィックNVIDIA GeForceボード

GTX 295

接続デバイスステアリングプロジェクタ × 3

アクセル（前方 3 画面）

ブレーキ
スピーカ
速度メータ

CarSim
車両ダイナミクスは CarSim(ver 5.15) と呼ばれる車両運動ダイナミクス計算ソフト
ウェアを用いている．CarSim には様々な入力があり，これを自由に変えることでその条件を満たす車両の挙動をシミュレーションすることができる．またタイヤを 1 本ずつ独立に計算しているため，歩道への乗り上げ等も CarSim を用いることによって忠実に再現し
ている．

33

第 3 章 車内機器操作時の判断特性変化の定量評価

図 3.4

DS の運転席（注：画面ははめ込み合成）

統合制御プログラム

CarSim とその他デバイスのデータの橋渡しのために C++Builder にて作成した．
CarSim とは共有メモリでつながっており，CarSim は統合制御プログラムが共有メモリに書き込んだ情報を基に車両ダイナミクスを計算する．その計算結果は共有メモリに書き込まれ，統合制御プログラムがメモリンクを用いて表示系の PC，および速度メータ制御用の PC に送信する．またこのプログラムは対向車などの他車の制御もしており，図 3.5に示すコントロール画面により他車の位置・速度等の制御を行なっている．エンジン音はCarSim の計算結果であるエンジン回転数に応じて統合制御プログラムが DirectX を用いてエンジン音を生成し，スピーカより出力する．

スクリーン表示演算用 PC(PC2)
前方スクリーン映像の計算に PC を１台 (PC2) 割り当て，表示系プログラムを用意した．仮想街環境の 3 次元モデル，車両の 3 次元モデル，各 3 次元モデルに描くテクスチャ
画像をあらかじめ用意しておく．表示系プログラムは，Memolink を通して PC1 から受け取ったシミュレーション結果を基に，現時刻における 3 次元モデルを組み立てる．組み立てた 3 次元モデルを基に，前方スクリーンに投影する映像を作成し，プロジェクターを通して前方スクリーンに表示する．

34

3.3 実験条件

図 3.5

統合制御プログラムのコントロール画面

最適アシスト量計算用 PC(PC3)
運転支援量の最適化計算を行う．RS-232C を用いて PC1 から環境情報を取得し，最適化問題を NU-OPT を用いて解き，PC1 へとその解を転送する．ただし本章の実験では運
転支援を行わないため，PC3 を用いない．

車内操作機器
今回使用する車内機器としては，ダッシュボードにカーナビ，エアコン，オーディオ（以下，それぞれ NAVI，A/C，AUDIO）の 3 種類を用意し，図 3.2 の位置にそれぞれ設置した．

3.3.2 走行環境
走行環境には直進のみの高速道路環境を用い，環境内には自車，および前方車を配置した．なお，本実験では車線変更は考慮しない．前方車は，事前に作成された複数の速度パターンからランダムに選択し，走行する．前方車の速度パターンの一例を図 3.6 に示す．
被験者には，一次タスクとして前方車追従を行ってもらう．この際，「前方車と離れすぎず，しかし追突しないように」との指示を与える．同時に，被験者には二次タスクとして
表 3.2 に示すような機器操作の指示を画面上に表示し，車内機器の操作を行ってもらった．一回の走行実験中につき一種の機器操作を行い，5 分間走行しながら，繰り返し操作してもらう．21 人の被験者それぞれに，DS に慣れるための練習走行の後，機器操作を伴わない通常走行，3 種の車内機器それぞれの操作を伴う走行，と計 4 回の実験を行った．
ただし，慣れによる影響を排除するため，被験者ごとに，操作する機器の順序を変えて行った．各実験の間に休憩時間を確保し，休憩時間にはアンケートの記入してもらった．

35

第 3 章 車内機器操作時の判断特性変化の定量評価
表 3.2

二次タスク

表示内容

A/C

エアコンの温度を 22 度 (or26 度) にしてください
外気 (内気) に変更してください
エアコンの風量を 2 段階，減ら (増や) して下さい

AUDIO

音量を 10(15,20) にしてください

AM(FM) ラジオの CH3(1) を選んでください
FM(AM) ラジオに切り替えてください
NAVI

地図を２段階，詳細 (広域) 表示にしてください
自宅を目的地に設定してください140

Velocity of forward vehicle

120
100
80
60
40
20
0
0

50

100

150

200

250

300

350

time

図 3.6

前方車の速度パターン

アンケートは文献 [6] に述べられているユーザビリティ項目，安全項目，あわせて 26 個の質問からなり，各設問 5 点満点で評価をする．

3.3.3 運転行動のモデル化結果
先述のドライビングシミュレータ環境を用いて，20〜50 代の運転免許保持者 21 名の協力を得て実験を行った．例として被験者 A の取得データを図 3.7 に示す．図の横軸は時間であり，図の縦軸は上から順に，KdB，車間距離，相対速度，ペダル操作量を表している．次に，実験で得られたデータを用いて PrARX モデルのパラメータ同定を行った．こ
こでは，PrARX モデルの入出力変数を前章と同様に定義し，モード数を 2 とした．例として，被験者 A のモデル化の結果得られたパラメータの値を表 3.3, 3.4 に示す．本章では36

3.3 実験条件
表 3.3 η （被験者 A）

η1

η2

η3

η4

η5

usual

3.67

-68.8

-74.6

-28.9

0.04

A/C

2.33

-42.7

-43.0

-5.73

-2.75

AUDIO

10.9

-45.9

-31.9

-20.5

-6.77

NAVI

8.91

-54.2

-14.4

-12.1

-1.24

表 3.4

usual

θ（被験者 A）

mode

θj1

θj2

θj3

θj4

θj5

1

-0.05

0.32

0.44

1.06

0.02

2

0.00

-0.07

0.27

0.86

0.01

判断特性を反映する η の違いに着目するため，パラメータ θ については通常走行のみ示した．パラメータ θj1 〜θj4 は，それぞれ PrARX モデルの入力である KdB，車間距離，
相対速度，再帰項に対する係数であり，各々の入力から出力に対するゲインの大きさを意
味する．θj5 は定数項である．パラメータ η1 〜η4 は，PrARX モデルのモード確率を決定するベクトル η の，それぞれ KdB，車間距離，相対速度，再帰項に対する係数であり，η5は定数項である．
運転行動の時系列データの各点における PrARX モデルのモード確率を図 3.8〜3.11 に示す．図中の三角はモード 1 の確率が 0.1 を下回る（モード 2 の確率が 0.9 を上回る）点，
丸は逆にモード 1 の確率が 0.9 を上回る（モード 2 の確率が 0.1 を下回る）点を示す．また，四角はそれ以外の，中間的な確率を示す点である．
モード 1 の確率が大きな値を示す領域では KdB が大きく，かつ加速度が負の値を示している．したがって，モード 1 は運転者が危険を感じブレーキを踏んでいる状況，即ち危険を回避しているモードだと考えられる．同様に考えると，モード 2 は加速，あるいは巡航しつつ追従しているモードだと考えられる．さて，モード 1 とモード 2 がそれぞれ高確率となる領域が重なり合う領域，つまりモード確率が反転する領域に着目する．この領域における確率の変化が緩慢であるということはドライバが同じ状況であっても場合によって異なる操作をしていることを意味しており，認知，判断の明確さが低下していることを示している．図 3.8〜3.11 の四角で示された点群（確率が曖昧になる領域）の広がりに注
目すると，車内機器操作なしの場合で曖昧な領域が一番小さくなっていることが視覚的に確認できる．

37

第 3 章 車内機器操作時の判断特性変化の定量評価

KdB

100
0
-100
0

50

100

150

200

250

300

0

50

100

150

200

250

300

0

50

100

150

200

250

300

0

50

100

150
time

200

250

300

Accelaration
Range Rate

Range

40
20
0
10
0
-10
20
0
-20

図 3.7

通常時走行データ（被験者 A）

3.3.4 エントロピを用いた判断特性評価
最後に，各ドライバの運転行動の PrARX モデルのエントロピを用いた判断特性の評価を行う．式（3.4）におけるエントロピの領域 D は，取得したデータの分布から KdB：

−60〜60，車間距離：0〜1208[m]，相対速度：−20〜20[m/s]，加速度：−20〜20[m/s2 ] のように定めた．例として被験者 5 人の各機器操作時のエントロピと，被験者 21 人全員の平均値と標準分散を表 3.5 に示す．機器操作を伴う 63 試行中の 55 試行において，機器操作を伴わない試行よりもエントロピが上昇することが確認された．また，エントロピの平均値を見ると，(通常走行) < (A/C 操作時) < (AUDIO 操作時) < (NAVI 操作時)となっており，機器操作が運転行動に加わるとエントロピの値が増加することがわかる．

AUDIO と NAVI のエントロピは A/C のエントロピよりも高いが，これはボタンの操作
回数が A/C よりも多く，また，機器の配置を A/C に有利であったことから，結果としてエントロピが増加したと考えられる．
一方で，表 3.6 は安全項目とユーザビリティ項目についてのアンケートの得点の平均値と分散である．安全項目とユーザビリティ項目の平均値を見ると，共に(NAVI 操作時) < (AUDIO 操作時) < (A/C 操作時)

38

3.3 実験条件

10

Accelaration

5
0
−5
−10
−15
−100

−50

0
KdB

50

100

図 3.8 通常運転時の走行データ
表 3.5

エントロピ計算結果

subject

usual

A/C

AUDIO

NAVI

A

1.02

1.78

1.88

1.90

B

1.50

1.57

1.98

3.12

C

1.24

2.09

2.80

2.79

D

1.27

1.57

1.76

2.45

E

1.54

1.66

2.09

1.84

average

1.24

1.67

1.76

1.83

standard deviation

0.35

0.38

0.45

0.55

となっており，エントロピの値が大きくなるにつれて安全項目とユーザビリティ項目のア
ンケートの得点は下がる傾向が見られた．以上のように，本章で提案する評価手法により，直観的な操作の負荷や，主観的なアンケート結果とも符合する評価結果が得られた．

39

第 3 章 車内機器操作時の判断特性変化の定量評価

10

Accelaration

5
0
−5
−10
−15
−100

−50

0
KdB

50

100

図 3.9 A/C 操作時の走行データ

表 3.6

40

アンケート結果

safety

A/C

AUDIO

NAVI

average

42.3

35.9

34.3

standard deviation

10.1

9.57

7.67

usability

A/C

AUDIO

NAVI

average

38.6

33.7

31

standard deviation

12.4

8.94

9.72

3.3 実験条件

10

Accelaration

5
0
−5
−10
−15
−100

−50

0
KdB

50

100

図 3.10 AUDIO 操作時の走行データ

10

Accelaration

5
0
−5
−10
−15
−100

−50

0
KdB

50

100

図 3.11 NAVI 操作時の走行データ

41

第4章

結論
4.1 まとめ本研究では個人の運転特性に適合した運転支援システムの実現に向けて，ハイブリッド
システム理論にもとづいた運転行動解析およびそれを応用した運転支援システムの構築を行った．はじめに，昨年度の研究においてドライビングシミュレータ上で検証を行った運転支援システムを小型電気自動車に搭載し，屋外の走行実験を通じてより現実の走行環境に近い状況で検証を行った．実験の結果，普通自動車と小型電気自動車の運転モデルを比較すると，その速度域や加速性能の違いが運転行動モデルのパラメータの違いとなって現れることが明らかとなった．また，適切なタイミングで加減速支援が作動することを確認
し，実車環境においても開発した運転支援システムの有効性がある程度確認された．今後
は運転支援の快適性評価や，操舵支援を含むより高度な運転支援への発展を見据えて開発
および実験を重ねていく必要がある．
次に，車内機器操作などの二次的タスクが運転行動に及ぼす影響を定量的に評価するため，運転者の判断に含まれるあいまいさを運転モデルから抽出する手法の開発を行った．
具体的には，運転操作の切り替わりを確率的に表現する PrARX モデルを用いて運転行動のモデリングを行い，モデルのパラメータを元に算出されるエントロピの値によって，運転操作の切り替え判断にどの程度のあいまいさが含まれるかを測る方法を示した．実験の結果，機器操作時は通常走行時と比較してエントロピの値が増加することが明らかとなった．今後の課題としては，提案手法に，アンケート評価や横方向軌跡のずれなどの従来手法を加えた総合的な評価指標の確立，機器の種類や配置の変更に伴うエントロピへの影響の詳細な解析などがあげられる．

42

謝辞
本研究を遂行するにあたり，名古屋大学の稲垣伸吉講師，三重大学の早川聡一郎准教授には有益な助言を数多く頂いた．また，運転シミュレータの開発や実験遂行などの実質的な作業においては名古屋大学の奥田裕之研究員，伊神範光氏，近藤悠太氏らの貢献が大きい．
最後に，本研究のために貴重な研究資金を御提供頂いたタカタ財団に深い感謝の意を表
する．

43

参考文献
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of IEEE Int. Conf. on Syst. Man and Cyber, 2005.
[2] 三上晃司, 奥田裕之, 鈴木達也, 田崎勇一, 伊佐治和美, 津留直彦. ハイブリッドシステ
ム論による前方車追従行動におけるモデル予測型アシスト制御の実現. 計測自動制御
学会産業論文集, Vol. 9, No. 5, 2010.

[3] Ferrari-Trecate, G.and D.Mignone, and M.Morai. Moving horizon estimation forhybrid systems. In IEEE Transactions on Automatic Control, 2002.
[4] 大嶋, 小河. モデル予測制御−１−基礎編：発展の歴史と現状. システム／情報／制御,
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[6] 溝渕佐知ほか. 表示操作系ＨＭＩの評価手法の研究（第 4 報). 2010.
[7] 日本自動車工業会. 画像表示装置ガイドライン 3.0 版. 2004.
[8] 大谷亮ほか. 機器操作負荷の推定法としての二重課題法の検討-車線変更テストを対象として. 自動車技術論文集, No. 6, pp. 235–240, 2007.

[9] 田口峻, 鈴木達也, 早川聡一郎, 稲垣伸吉. 確率重みつき複数 ARX モデルの同定と運転行動解析への応用. 計測自動制御学会論文集, Vol. 45, No. 8, pp. 414–421, 2009.

44