平成 27 年度

修士論文

自動車運転技術の乗り心地を採点評価
する Android アプリの開発

電気通信大学 情報理工学研究科 情報・通信工学専攻
コンピューターサイエンスコース

1431059

嶋田貴行

主任指導教員

成見 哲

指導教員

佐藤 証

成見研究室

教授

教授

平成 28 年 1 月 29 日

概要
近年，日本国内における自動車利用者は減少傾向にあり，特に若い世代において顕著である．またたとえ自動車を保有していても運転する機会が少ないという場合もあり，今後これらのような世代が増えていくと，運転経験の浅いドライ
バーが全体の中で大きな割合を占めるようになってゆく．運転経験の不足は運転中の状況判断などで悪い影響を及ぼすことがあり，最悪の場合事故へと繋がる可能性もある．一方で自動車の運転が好きでほとんど毎日乗っているというような人の中でも，無謀な運転をする者は多い．この場合多くは自身の運転技術を過信しており，万が一事故になった場合に重大なものになる可能性が高いといえる．
そこで本研究では，ドライバーの運転経験に関係なく，一定基準の穏やかな運転を目指せるように，運転技術の採点を行うアプリ「DRiNORi」を作成した．プラットフォームには若者を中心に幅広い世代に浸透したスマートフォン（Android）を選択し，ほとんど全ての Android 端末に搭載される加速度セン
サーを中心とした各種センサーを用いることで，スマートフォンを自動車内に静置するだけで採点することができるようになっている．採点基準を設定するに当たっては，被験者から不特定の車種・ルートで走行した際の走行データを収集し，前後左右にかかる加速度及びジャークの大きさ，さらに操作のタイミングを測定して最適化した．
評価実験の結果，加速・減速・右折・左折の操作について，タイミングも含めた採点が適切に行われていることが確認できた．一方で公道での 2 名による被験者実験においては，何も伝えずに走行した場合と採点基準を伝えて走行した場
合だと，後者の方が点数が悪くなるという結果になった．採点基準が分かっているからと言って，必ずしも点数が上げられる訳ではなく，穏やかな運転をする技
術を習得することの難しさが判明した．今後は緊張感を与えない等，心理的作用の小さい方法で検証を行う必要がある．また採点できる運転操作の種類を増やし，さらに各項目についての細かな情報をユーザーに提供できるような機能をつけていくために，減速にかける時間の長さやアクセルもブレーキも踏んでいない
状況の判断などが必要である．

1

目次
はじめに

4

背景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4

1.1.1

国内自動車販売需要の低下と運転経験の減少 . . . . . . . . .

4

1.1.2

ドライバー教育の現状. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4

1.1.3

ドライバーの運転技術への過信 . . . . . . . . . . . . . . . .

4

目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5

関連製品・研究・技術

6

2.1

エコ運転診断アプリ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

62.2

生体反応を利用した運転評価 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

6

2.3

加速度とジャークを用いた乗り心地評価 . . . . . . . . . . . . .

7

2.4

自動車保険等への応用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8

アプリの設計方針・機能

9

3.1

対象プラットフォーム . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9

3.2

採点対象：乗り心地 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9

3.3

フィードバック機能：採点方式 . . . . . . . . . . . . . . . . . .

10

3.4

アプリの機能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

12

3.4.1

メインモード：実車モード . . . . . . . . . . . . . . . . . .

12

3.4.2

暫定モード：シミュレーションモード . . . . . . . . . . . .

12

アプリの動作概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

12

3.5.1

データの取得機能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

12

3.5.2

運転シーンの判定機能. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

13

3.5.3

運転シーンの採点機能. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

13

3.5.4

開発環境 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

14

アプリの名称とロゴイメージ . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

15

センサーデータの取得と処理

16

4.1

加速度の値 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

16

4.2

ジャイロセンサーの値 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

18

4.3

GPS の位置情報 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

20

1
1.1

1.2
2

3

3.5

3.6
4

2

シーンの判定及び採点方法

21

事前調査 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

21

5.1.1

端末による取得データの有効性の調査 . . . . . . . . . . . .

21

5.1.2

走行データの収集と解析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

21

5.2

シーンの判定条件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

22

5.3

右左折シーンの判定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

23

5.4

加減速シーンの判定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

24

5.5

採点基準となる指標 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

26

5.6

右左折シーンの採点基準 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

26

5.7

右左折シーンの得点計算方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

29

5.8

加速シーンの採点基準 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

31

5.9

加速シーンの得点計算方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

31

5.10 減速シーンの採点基準 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

32

5.11 減速シーンの得点計算方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

33

5.12 総合得点の計算方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

34

5
5.1

評価実験

36

6.1

右左折シーンの判定精度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

36

6.2

被験者実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

37

6.3

実験結果：被験者 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

40

6.4

実験結果：被験者 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

41

6.5

実験結果考察 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

42

まとめと課題43

7.1

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

43

7.2

今後の課題 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

43

7.2.1

対象シーンの拡充 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

43

7.2.2

初心者ドライバーへの有用性の検証 . . . . . . . . . . . . .

43

7.2.3

より細かい結果の表示. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

44

7.2.4

アプリの公開 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

44

6

7

3

1 はじめに1.1 背景1.1.1 国内自動車販売需要の低下と運転経験の減少
特に若い世代において，日本国内の自動車需要は鈍化傾向にある．この背景には運転免許保有者数の低下，若者世代の自動車に対する価値観の変化，公共交通機関の発達など，さまざまな要因が挙げられる [1]．自動車検査登録情報協会 [2]によれば，国内の自動車保有台数は実際に横這い状態が続いている．これらの要因により，運転経験が減少することでドライバーの質は低下し，ドライバー当たりの事故率上昇へと繋がる恐れも考えられる．

1.1.2 ドライバー教育の現状
近年に限らず，免許はあるが運転はほとんどしていないという「ペーパードラ
イバー」という問題がある．完全に運転をしなければもちろん問題にはならないが，ほとんど運転しないにも関わらずいわゆるゴールド免許の優良ドライバーとして扱われている．運転教習を修了し，初めて免許を交付されて以降の運転技術の向上は全て個人の裁量に委ねられており，この経験量を無視して優良ドライバーとして扱うことは問題の一つとなり得る．運転技術に対して客観的かつ定量的な評価基準を設け，各ドライバーが自分の技術レベルを認識することは，交通安全上重要なことである．

1.1.3 ドライバーの運転技術への過信
運転経験不足の場合のみならず，運転経験が豊富な場合でも問題となるのは，
自分の運転技術を過信することである．本当に熟練したドライバーは自分の苦手な状況や見落としがちな点をよく理解しており，そこを補いながら注意して走行するものであろうが，無謀な運転を意識的に，場合によっては無意識にしてしまっているドライバーも少なからず存在する．これらのドライバーは歩行者や同乗者など周囲の人々への配慮が足りなかったり，自分自身の運転を客観的に理解できていない場合が考えられる．たとえ事故が起きていなくても，歩行者や周りの車両，そしてなによりドライバーに命を預けて乗っている同乗者へ恐怖心を与えてしまうことはあってはならないことである．そこでこのようなドライバー

4に対しても運転の荒さを自覚させ，他者への配慮ある穏やかな運転を心がけさせることは大変重要なことになる．

1.2 目的以上で述べた背景を踏まえて，本研究では以下の 3 項目を目的としたスマートフォン向けアプリケーション（以下アプリ）を開発する．

• 初心者ドライバーの技術向上を支援すること• ドライバーに対して運転技術の指標となるものを与えること• 周囲の人々，特に同乗者に対して配慮ある運転を心がけさせること
このアプリでは運転技術を乗員にかかる力（加速度）等から分析し採点することで，ユーザーに対して定量的な技術レベルを提示する．また採点の仕組みにより運転体験に対して娯楽性を与え，継続的なアプリ使用と運転体験を促し，学習ツールとしても効果的にはたらくように工夫する．

5

2 関連製品・研究・技術
2.1 エコ運転診断アプリ
自動車会社等から，既に運転技術を評価するアプリケーションがいくつか公開されている．
日産自動車と横浜市が共同で行うプロジェクト，「ヨコハマモビリティプロ
ジェクト ZERO[4]，[5]」において，東京スマートドライバーにより乗り心地を診断するスマートフォンアプリ「TOKYO SMART DRIVER 乗り心地診断」がプロジェクトの一環として提供されている．これは運転の乗り心地を加減速時の加速度から判定し，採点・ランキング付けをするアプリである．乗り心地と称しているものの，採点項目はエコドライブ*1 を目標としたものであり，実際に「E1グランプリ エコ運転診断」という名称で，先のアプリと配色を変更しただけのものが公開されている．」
その他にもトヨタ自動車のサービス「T-Connect[6]」より，「車の妖精 エコド
ラおやじ」他数種類の運転診断アプリが公開されているが，これらも全てエコドライブに主眼をおいたものである．
本研究においてもスマートフォンというプラットフォームは共通しており，「誰でも・どこでも・簡単に使える」ことを実現するが，上記の既存アプリに共通するような，エコドライブという観点では評価をしない．特にこれらのエコドラ
イブ診断アプリは，進行方向を前としたときの前後方向にかかる加速度を測定しているか，あるいは加速度は使用せず GPS の位置情報から得た速度データの変動のみで評価を行っているため，アクセル・ブレーキの操作のみが診断される．
一方 DRiNORi においては左右方向の加速度も測定し，ハンドル操作をした場
合についても評価を行う点が大きく異なる．

2.2 生体反応を利用した運転評価
岡本らの研究 [7] では，被験者を自動車に乗せ走行し，走行中の被験者の胸鎖乳突筋の筋電位を計測する実験を通して乗り心地との相関を調べ，筋電位から乗り心地の評価を行う手法を確立させる試みを行っている．また石原らは，鼻部の*1 燃費のよい運転のこと

6表面温度を検出する眼鏡型デバイスを作成し，乗り物酔いを検知する試みを行った [8]．これらの他にも生体反応を用いた運転評価は試みがいくつもあるが，生体反応という特殊なデータを用いる必要がある以上，一般的な装置や道具で評価を行うことは難しく，またドライバー以外の乗員が必ず必要になる．すなわち，
この方法では，個々の乗員に対して適切な運転の仕方を提示できる可能性がある
一方で，ドライバーが一人で自分の運転技術を向上させる方法で用いることはできない．
本研究ではまず誰でも使用できることが目標の一つであり，さらにアプリの対象ユーザーはあくまでドライバーである．ドライバーが同乗者へ配慮するための意識と技能を身に付けるためのツールを目指している点は異なってくる．
一方でこれらの研究結果によれば，乗員に対して大きな加速度が加わった場
合にストレスが大きいことを示す生体反応が得られることは共通して示されている．

2.3 加速度とジャークを用いた乗り心地評価
王らは進行方向成分の加速度と加速度の時間微分（ジャーク）の値から乗り心地指数を求める方法を提案し [9]，自動車走行中の乗り心地指数を，多色 LED ラ
ンプを用いて，ドライバーに対して色を使って視覚的に示しつつ，指数が一定値を下回った場合に警告音を発する装置を作成した [10]．この装置で用いられるのは単体の加速度センサー・コンピュータ・LED ランプ・発音装置のみであるから，スマートフォンを代用しての設計も可能である．しかしこのシステムも進行方向に対して横方向への加速度・ジャークは評価対象になっていない．また事前実験や評価実験で用いた環境は交通状況の実情を反映したものではなく，乗り心
地のみを追求した評価方法とシステムになっている．またこのシステムは実時間的に評価するのみであり，走行全体の評価はユーザーにとって意識しにくい．
すでに述べたように，本研究では左右方向の加速度も測定対象としている．また，乗り心地のみを追求するわけではなく，実際の交通状況を反映させた評価基準を設定する．さらに実時間的な評価ではなく，走行終了後に全体をまとめた採点結果を提示することで，点数の向上を目標として設定できるユーザビリティを
実現した．

7

2.4 自動車保険等への応用
社会的にエコドライブや安全運転に対する関心が高まる中，自動車保険商品を扱う保険会社の中には，自動車の運転状況を計測し，運転の安全性によって保険料を変更するという商品を提供しているところも出てきた [11]．運転技術の評価を保険料に反映させることで，顧客に対して安全運転への意識を植え付けることができ，事故も減少する可能性がある，新しい保険の形としてビジネスモデルを展開している．
本研究では娯楽ツールとしての側面を持たせたアプリとすることも目標の一つ
であり，ユーザーがプレッシャーを感じることの無いように機能面で配慮した．
一方でこの保険商品の試みは，自動車運転技術を評価することに，ビジネス的価値が存在することを示唆している．

8

3 アプリの設計方針・機能
3.1 対象プラットフォーム
本研究で作成するアプリは，AndroidOS*2 向けとした．若者を中心に幅広い
世代に普及した Android 端末を対象とすることで，誰もが手軽に体験できるア
プリを目指した．また現行の Android 端末には，ほぼ全ての端末に加速度センサーを含む各種物理センサーが搭載されており，必要な機能を個人単位で得られやすいこともその特徴である．同様に普及の進む iOS*3 搭載の端末 iPhone*4 については，開発環境やアプリの公開条件の敷居が高いこと，作成に時間的な制約があることを考慮して，今回は対象外とすることにした．

3.2 採点対象：乗り心地
本研究では採点対象に「乗り心地」を採用した．Liu らによれば，人は加速度とその変化であるジャークによって自動車の乗り心地を判断するという [3]．本研究でもそれに倣って，加速度とジャークを用いた乗り心地判定を行う．
採点対象を決定するに当たって，選択肢は複数あった．単に「上手さ」とした
場合，上手さに対する印象は人それぞれ異なると考えた．交通の流れに乗っている・加速度が穏やかである・スピードを出して走ることができる等さまざまな可能性があり，これを一定の基準でくくることは適切でないと考えた．次に「安全運転」とする場合も考えられるが，周囲の状況を視覚的に捉えなければ安全性について十分に議論することは難しいと考えた．また「安全」という言葉に対する優等生的なイメージが，一部の危険な運転をするドライバーに対してアプリを使用するモチベーションを削いでしまい，最も使ってもらいたいドライバー層に敬遠されてしまう可能性も考慮した．「穏やかさ」についても同様の議論ができ，また必ずしも穏やかであることが常によい運転であるとも限らないため却下した．最終的には「乗り心地」を採用し，同乗者への心配りの印象・ニュートラル
な言葉のイメージを与えることを狙った．さらに乗り心地の評価については先行研究も数多くあるため参考になる資料も多く，その普遍的重要性がすでに認め*2 Android : https://www.android.com/*3 iOS : http://www.apple.com/ios/*4 iPhone : http://www.apple.com/iphone/9図1

採点カラオケのスコア画面（株式会社第一興商の「LIVE DAM」）

られていると考えた．
以上の議論のように運転技術を評価するには様々な見方がある．本研究でも採点対象を乗り心地としているものの，実際に採点している基準が科学的な「乗り心地」とは一致しない場合がある．乗り心地というのは刺激が小さいほどよいという感覚であるから，乗り心地がよい運転を目指すことで交通の流れを妨げる恐れもある．したがって本研究では，後述するように実際の走行データを平均して用いるなど，交通の実情に配慮した上での基準設定を行っている．ユーザーへの印象付けの意味で乗り心地という語を採用した側面も大きいことを，ここで断っておきたい．

3.3 フィードバック機能：採点方式
本研究ではユーザーに対して自動車の運転技術についての評価をフィードバッ
クする方法として，採点方式を採用している．アプリは運転中に走行データを取得し，減速・加速・右左折等の運転シーンを判定しながらそれぞれの運転操作に対して採点を行う．運転が終了したときに，運転シーンごとの採点結果と総合的な採点結果を提示する．
運転技術を評価し，ドライバーにフィードバックする方法としてはいくつか考

10

えられた．たとえばある一定値以上の大きさの力が乗員に加わった場合に，ドラ
イバーに対して音声などで注意を促す方法などがある．この場合はその場です
ぐに自分の運転の良し悪しを判断できるが，統計的な情報を見ることが出来ない
ため，継続しても評価の変化がユーザーには感じられにくい．また一定の閾値を定めてしまうことにより，よいまたは悪いの二通りの判断しかできない．端末の画面上にゲージや色などを用いて視覚的にかつ閾値を用いずにリアルタイムな評価を提示し続ける方法も考えられるが，走行中に端末画面を注視させること
は道路交通法第 71 条五の五に違反させることになる．特に今回運転技術の採点という条件において，採点対象となるのは自動車の動きを変化させているとき，すなわちアクセル・ブレーキ・ハンドル操作等を行っているときであるから，視覚的に提示することでより危険が高まることは明らかである．そこで DRiNORi
では運転終了後に提示する形で，採点方式を採用することとした．
特定の技能に対して自動的に採点する試みは広く行われており，今回特記しておきたいのは「採点カラオケ」についてである（図 1）．近年はカラオケ用の音
楽配信マシンのメーカー各社が客の歌を採点する機能のついた製品*5 を開発し，人気を博している．この採点カラオケの普及により，一人でカラオケに行き採点
カラオケを楽しむ「一人カラオケ」が流行してきており，その証拠に一人カラオ
ケ専門店*6 なる店舗も開店した．これにより，今まで人前で歌うのが恥ずかしいといっていた人にも一人でカラオケを楽しむ手段が生まれ，新しい客層を開拓できたと言える．採点カラオケの開発により，これまでの「大人数でワイワイ」というカラオケの楽しみ方のほかに，「一人で採点」という選択肢が生まれたのである．この例をもってしても，採点という仕組みがユーザーにとって娯楽性の高
いものであることは明らかであり，新しいユーザー層を生み出すほどのインパクトがあったことがわかる．採点方式を採用することで，これまで運転行為に対して消極的な姿勢であった人が，より積極的に運転を体験するようになる可能性は十分にある．
またこの採点カラオケの特徴として，音程・安定性・リズムなど，項目ごとにそれぞれの点数が提示されることが挙げられる．ユーザーはこの結果を元に自分の苦手な点を把握でき，次に気をつけるべき点が明確になる．よって DRiNORiにおいても，加速・減速・右左折など，運転シーン毎に採点結果を提示すること*5 第一興商 LIVE DAM STUDIUM（http://www.livedam.jp/）等*6 ワンカラ：https://1kara.jp/

11

で，ユーザーが苦手を認識できるようにすることを目指した．

3.4 アプリの機能
3.4.1 メインモード：実車モード想定する主な使用方法は，実際の車に DRiNORi をインストールした Android端末を持ち込んで運転の採点をすることである．ユーザーは運転走行を開始する
前に DRiNORI のアプリを起動し，運転中の振動でずれたりすることの無いよ
うに固定して静置する．アプリを採点モードにした後に走行を開始し，走行終了
後にアプリの採点モードを終了させることで結果を見ることができる．ただし，

GPS の受信環境がよい状況でなければ採点は行われない．
3.4.2 暫定モード：シミュレーションモード
実験の段階で使用したオープンソースのドライビングシミュレーター
「TORCS*7 」での走行データに対して採点するモードも暫定的に搭載されている．図 2 はそのプレイ画面の一例である．ユーザーは著者によって改造した

TORCS for DRiNORi をローカルネットワーク上に接続された PC 上で起動
し，DRiNORi をインストールした Android 端末をこの PC と同一のネット
ワーク上に無線 LAN で接続する．TORCS for DRiNORi で Android 端末に接続したあとは，実車モードと同様に DRiNORi アプリを採点モードにして走行を開始するとシミュレーター上のデータを Android 端末に送信して採点を行うようになっている．

3.5 アプリの動作概要
DRiNORi の動作の流れをまとめたものを図 3 に示した．
3.5.1 データの取得機能
DRiNORi ではアプリが実行される Android 端末のセンサーデータを取得して使用する．DRiNORi で使用するセンサーは 3 軸の加速度センサーと，同じ
く 3 軸のジャイロセンサーであり，それ以外に GPS の位置情報を利用する．これら 3 つのモジュールは現行の Android 端末にはほぼ全てに搭載されており，*7 TORCS : http://torcs.sourceforge.net/

12

図 2 TORCS のプレイ画面

AndroidOS の開発元である Google によるアプリケーションも，これらの利用を想定して作られたものがほとんどである．
加速度センサーからは走行時に発生する前後及び左右方向への加速度（それぞれ縦 G，横 G）を取得し，ジャイロセンサーからは転回*8 時の回転角速度，GPSの位置情報からは経緯座標・移動速度・移動方角を取得している．

3.5.2 運転シーンの判定機能
DRiNORi は，各種センサーからのデータを取得しながら，リアルタイムに運転状況を判定する．各運転シーンには進入条件や脱出条件が設定されており，それらを満たすかどうかで判定を行う．

3.5.3 運転シーンの採点機能判定されたシーンに該当する期間のデータを使用して，採点を行う．採点は 1回 1 回のシーンに対して行われる．走行が終了すると，シーン毎に採点結果を集約し，さらにそれを集約して総合結果を算出する．算出された採点結果は，最終的にユーザーに対して視覚化されて提示される．

*8 方向転換時の，自動車が向きを変えながら走行している状態のこと

13

図3

アプリの動作の流れ

3.5.4 開発環境
Android アプリを開発するに当たって，Google 社によって提供される Android Studio*9 を使用した．Android Studio は Android アプリの開発に必要な SDK 等が初めから含まれている開発環境である．Android アプリは一般にはプログラミング言語の Java によって記述される必要があるため，Java SE

Development Kit*10 をインストールして用いた．開発用 PC の OS には Linux
ディストリビューションである Ubuntu 14.04*11 を使用した．

*9 Android Studio : http://developer.android.com/sdk/index.html*10 Java SE : http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html*11 Ubuntu Japanese Team : https://www.ubuntulinux.jp/home

14

図4

DRiNORi のロゴイメージ

3.6 アプリの名称とロゴイメージ
本研究で作成するアプリには「DRiNORi（読み：ドリノリ）」という名称をつけた．以下ではこの名称を用いて記述する．「DRi」は英単語 ”Drive” から，「NORi」は日本語の 乗り心地 から取って付けたものである．またロゴイメー
ジには図 4 を採用した．
このロゴでは自然を表すグリーンをバックに，大地を流れる川のイメージで水色を配色してドライブの楽しさを表現している．またこの水色は O の文字を示
すカラフルなタイヤを後輪とする自動車の車体の輪郭でもある．更にタイヤの配色と，男女に見立てた i の文字で性別・経験・興味を問わず様々な人を対象とすることを示し，初心の気持ちを白い文字で表した．

15

4 センサーデータの取得と処理
この章ではセンサー等によって取得したデータをどのように処理し，扱っているかについて記述する．

4.1 加速度の値
DRiNORi では加速度の値を分析して採点を行う．そのため，端末に搭載された加速度センサーから値を取得して用いる．

Android では SDK に加速度センサーを含む各種センサーから値を取得する
API が含まれており，加速度センサーを搭載した全ての端末で同様の手続きで

図5

低い周波数の振動（上）と高い周波数の振動（下）の感じ方の違い

16センサー値を取得することができる．この API はセンサー値が更新されたことをイベントとして受け取る形で使用する．このセンサー値を更新する頻度は端末によって差があり，頻度を指定する機能はあるものの，その設定が効かない場
合もあり，動作の安定性に不安が残った．したがってセンサー値を蓄積しておき，センサー値が更新される間隔よりも小さいサンプリング周波数で蓄積した値の平均を出力させる機能を手動で記述する必要があった．

図6

元の信号の周波数とサンプリング周波数の不適切な組み合わせによる信号の破壊の例17

こ の 周 波 数 を 決 定 す る に 当 た っ て ，Janeway の 論 文 [12] を 参 考 に し た ．

Janeway はこの中で，人が振動を感覚するときには，加えられた振動の周波数によって感じる刺激が変化することについて言及している．Janeway によれば，ある程度小さい周波数の振動の場合，人はその振動を加速度の変化を刺激とするものとして感じとり，ある程度の周波数を超えるとその振動を振幅を刺激するものとして感じとるようになるという．これを模式的に示したのが図 5 である．この境界になる周波数が 6Hz であることを Janeway は実験により示した．
路面状況や車体特性を無視して人の運転操作だけに注目したとき，これに起因して 6Hz を超えるような振動が生じないことは明確である．また今回の研究では加速度とジャークによる乗り心地の評価を行うため，振動の振幅に注目する必要は無い．したがって，加速度のサンプリング周波数は 6Hz の 2 倍に当たる 12Hzで決定した．ある周波数の信号をサンプリングによって記録するためには，最低でも対象信号の 2 倍のサンプリング周波数が必要である（図 6）．実装では，加速度センサーを扱う Java のクラス内にセンサーデータを蓄積する配列を設け，12Hz でループする外部の運転シーン判定クラスから public メソッドを呼び出
し，1/12 秒間の平均値を出力させるように記述している．図 7 にはこの処理を加えない場合と加えた場合の差を示した．
また DRiNORi で必要とする加速度の情報は，進行方向成分とそれと垂直になる横方向成分のみである．以下ではこれらをそれぞれ「縦 G」，「横 G」と呼び，総称して単に「G」と呼ぶ．地球上で静止した加速度センサーには常に重力による力がかかる．この重力による加速度成分（重力ベクトルと呼ぶ）を利用して，地面と水平な平面を検出することにより，端末の設置条件に自由度を与えることができる．ただし進行方向は，検出した水平面のうち端末の上部が向いている方角であることとする．すなわち，坂道などでは適切に検出することが今のところできない．DRiNORi を起動し，端末を静置した状態でボタンを押すと，そのときの重力ベクトルにしたがって G の方向ベクトルを算出する．この方向ベクトルに従った成分を分析対象とする．

4.2 ジャイロセンサーの値
ジャイロセンサーとは端末の回転を検出するセンサーであり，rad/s の単位で値を得ることができるものである．DRiNORi ではジャイロセンサーの値を運転シーンの判定に用いる．DRiNORi の起動した端末は，自動車の中に固定して静

18

図7

加速度取得時の流れ 処理を加えない場合（左）と 12Hz で出力させる場合（右）置される必要がある．したがって，車体の転回以外の回転が端末に起こることを想定しない．すなわち，自動車が左右に転回している時にのみこのセンサーの値が絶対値を持つ．DRiNORi では転回時の方向も判定するが，これは横 G のデータによって判断できる．したがってジャイロセンサーの値は単に 3 軸成分から大きさを計算して使用している．また今回のアプリではジャイロセンサーの値の変化量までは見ないため，設計の単純化のために，加速度センサーと同じ19

ように 12Hz でサンプリングする方法を取った．

4.3 GPS の位置情報
GPS は人工衛星からの時刻情報の含まれた電波信号を利用して，地球上の位置を取得するシステムである．時刻情報は 1 秒間隔で発信されているため，位置を取得出来るのも 1 秒間隔になる．また Android の GPS 位置情報向け APIには，位置情報だけでなく移動速度・移動方位を取得する機能が含まれており，
これも利用する．GPS による位置情報・移動速度・移動方位は走行ルートのト
ラッキングに使用する．

20

5 シーンの判定及び採点方法
シーンの判定及び採点基準等については，事前調査によって得られた走行デー
タを用いることで条件を設定しておこなっている．以下ではその事前調査の詳
細・条件の種別・実際に設定した数値の情報等について解説する．

5.1 事前調査
5.1.1 端末による取得データの有効性の調査
Android 端末により走行データが十分に取得できるかどうかを確認するために，縦 G と横 G をグラフ化する機能をつけた．この機能により，実車走行中に走行と連動したデータを十分取得できることを確認した．

5.1.2 走行データの収集と解析
実際の交通状況の下で自動車がどのような走行をしているかを調べるために，
アプリに走行データを保存する機能を備え，被験者の協力の下で走行データを収集した．これらのデータは，運転シーンの判定条件及び採点基準を設定するのに利用した．
被験者は 20 代から 40 代，男性 3 名・女性 3 名の計 6 名．これらの被験者に対して車種・走行ルートを問わず走行してもらった．総走行距離はおよそ 214km．
被験者には走行データを取得することを事前には伝えず，特別に意識をしない普段どおりの運転をしてもらうようにした．走行データを取得していたことは走行後に被験者に伝えており，実験データとして使用することについては了承を得ている．また被験者には著者も含まれている．走行地域は比較的地形が平坦な，
埼玉県上尾市を中心とした半径 20km 程度の地域である．
データを収集した後，走行データの位置情報を元に右左折点を目視で判断し，その点で右左折が正しく判定されるシーン判定パラメータを設定した．また速度情報を元に，加減速点を判断するパラメータを設定した．その後各シーンにおける最大加速度・最大ジャークの平均値および標準偏差値を算出し，これらを元に採点基準を設定した．

21

5.2 シーンの判定条件
シーンを判定するための条件を以下の区分で設定する．条件はセンサーから得られた数値について，閾値を設定する方法で判定される．

1. 進入条件
2. 脱出条件
3. 継続猶予条件
4. 棄却条件
1. 進入条件
進入条件は，シーンが開始したことを示すための条件である．この条件に設定された閾値を上回ったとき，自動車の走行状況がシーンに入ったものと判断する．

2. 脱出条件
脱出条件は，シーンが終了したことを示すための条件である．この条件に設定された閾値を下回ったとき，自動車の走行状況がシーンから外れたものと判断する．

3. 継続猶予条件
継続猶予条件は，ノイズや運転操作のぶれ等によって，本来はシーンが継続すべき状況であるにも関わらず，一時的に脱出条件を満たしてしまった場合を想定

図8

シーンを判定する際の例

22

表1

右折時のシーン判定に用いたパラメータ

運転シーン

加速度 (m/s2 )回転角速度 (rad/s)

進入条件

0.6 以上1.8 以上

脱出条件

0.2 以下

1.2 以下時間 (s)

継続猶予条件

1 以下

棄却条件

3 以下
表2

左折時のシーン判定に用いたパラメータ

運転シーン

加速度 (m/s2 )回転角速度 (rad/s)

進入条件

0.6 以上2.3 以上

脱出条件

0.2 以下

1.2 以下時間 (s)

継続猶予条件

1 以下

棄却条件

2 以下

したものである．もし脱出条件を満たしたとしても，この条件に設定された時間の間に脱出条件からシーン内へと戻れば，シーンが終了したとは判断しない．

4. 棄却条件
棄却条件は，シーンが終了したときにその一連の走行データをシーン内であったと判断するかどうかの条件である．この条件を満たさなければ，一連のデータ
はノイズとしてみなして棄却する．
これらを実用したときの例を図 8 に示した．

5.3 右左折シーンの判定
走行データには GPS による位置情報が含まれており，その情報をプロットしたものと実際の地図を見比べながら，右左折時のシーン判定条件の設定を行った．各条件に対して適用する走行データの種類を以下に示す．

• 進入条件 → 横 G の大きさ，回転角速度の大きさ• 脱出条件 → 横 G の大きさ，回転角速度の大きさ• 継続猶予条件 → 時間
• 棄却条件 → 継続時間
23

図 10

図 9 GoogleMap で示した実際の走GPS により取得した実際の位

置情報の例

行経路の例

棄却条件にはシーンが継続した時間を設定し，継続時間が短すぎるものを棄却することとした．
図 9 及び図 10 には，それぞれ実際の走行経路を GoogleMap により示したものと GPS の位置情報により経緯座標をプロットしたものを示した．このデータは実際に収集したデータの中に含まれるものである．図 10 には，シーン判定処理によって右左折をしたと判定された地点を示す点を打ち込んである．収集した全てのデータについて地図と GPS による位置情報の見比べをし，なるべく右左折の再現度が高くなるように運転シーンを判定するためのパラメータを決定
した．決定したパラメータの情報は表 1，表 2 に示した通りである．

5.4 加減速シーンの判定
加減速時のシーンの判定条件設定は，GPS による速度のデータを用いて行った．加減速時のシーン判定条件及びパラメータは以下の通りである．

• 進入条件 → 縦 G の大きさ
24

図 11 GPS により取得した実際の速度情報の例• 脱出条件 → 縦 G の大きさ
• 継続猶予条件 → 時間
• 棄却条件 → 継続時間，速度の変化量
棄却条件には速度の変化量も採用した．坂道などで重力成分が縦 G として検出されてしまい，誤判定が行われるのを防ぐ目的がある．
図 11 に，走行開始からの経過時間と速度の関係の例を示した．速度データのグラフ上で色が変化している範囲が，加減速・右左折の各シーン判定に対応する．収集した全てのデータについて速度データグラフを作成し，グラフの上昇・下降と加減速シーンがなるべく一致するようにパラメータを決定した．決定したパラメータは表 3，表 4 に示した通りである．

25

表3

加速のシーン判定に用いたパラメータ

運転シーン

加速度 (m/s2 )進入条件

0.6 以上

脱出条件

0.4 以下時間 (s)

継続猶予条件

3 以下

棄却条件

4 以下
表4

速度変化量 (km/h)

10 以下

減速のシーン判定に用いたパラメータ

運転シーン

加速度 (m/s2 )進入条件

0.6 以上

脱出条件

0.4 以下時間 (s)

継続猶予条件

3 以下

棄却条件

4 以下

速度変化量 (km/h)

10 以下

5.5 採点基準となる指標
DRiNORi の採点基準を設定するに当たって，事前調査のデータから以下のデータを抽出した．

1. 各シーン中の G の最大値の平均値
2. 1 の標準偏差3. 各シーン中のジャークの最大値の平均値
4. 3 の標準偏差
ただし 2 及び 4 の標準偏差は通常のものと異なる算出方法で得られたものである．これについては次項以降で詳説する．

5.6 右左折シーンの採点基準
図 12，図 13 に，右左折シーンの最大 G 別の度数分布図を示した．シーンの出現回数は，右折 84 回・左折 86 回である．この図によればこの分布はピークの左右で分布に差があり，小さい方に偏って分布していることがわかる．そこで標

26

30

最大横Gの分布
階級幅 0.2 m/s*s25

出現度数(回)

20

15

10

5

0
0

0.5

1

1.5

2
2.5
最大横G(m/s*s)

30

3

3.5

4

最大横Gの分布
階級幅 0.2 m/s*s25

出現度数(回)

20

15

10

5

0
0

0.5

1

1.5

2
2.5
最大横G(m/s*s)

3

3.5

4

図 12 最大加速度の分布（上：右折時，下：左折時）

準偏差については過大側と過小側のそれぞれについて区別して求めた．これを算出する計算式は以下のようになる．
複数の要素 x1 , x2 , · · · からなる母集合 X について，その要素の相加平均をxavr とする．このとき 2 つの集合 Xl と Xs を以下のように定義する．
Xl = {x|x ∈ X かつ x ≥ xavr }Xs = {x|x ∈ X かつ x ≤ xavr }
27

(1)
(2)

50

最大横Gの分布
階級幅 0.2 m/s*s

出現度数(回)

40

30

20

10

0
0

0.5

1

1.5

2
2.5
最大横G(m/s*s)

3

3.5

4

図 13

最大加速度の分布（右左折統合したデータ）

表5

右左折時の最大横 G の平均値と標準偏差運転シーン

最大横 G の平均値

過大側標準偏差

過小側標準偏差

右折

1.732

0.702

0.567

左折

1.899

0.713

0.663

このとき，集合 X の過大側標準偏差 sl 及び過小側標準偏差 ss を以下のように
定義する．

1 ∑
2
(x − xavr )
Nl
x∈Xl
1 ∑
2
(x − xavr )
s2s =
Ns

s2l =

(3)
(4)

x∈Xs

ただし Nl ，Ns はそれぞれ Xl ，Xs の要素数である．
このようにして求めた標準偏差を表 5 に示した．
同様に，ジャークの最大値別の度数分布図を図 14，図 15 に示した．ジャークについても G 同様に分布の偏りがあったため，過大側と過小側で標準偏差を求めた．その値は表 6 に示した通り．
またシーン進入時に減速行動を継続したままでないか，また横 G がピークに

28

30

横Gの最大ジャークの分布
階級幅 0.02 m/s*s25

出現度数(回)

20

15

10

5

0
0

0.05

0.1

0.15
0.2
0.25
最大横G(m/s*s)

30

0.3

0.35

0.4

横Gの最大ジャークの分布
階級幅 0.02 m/s*s25

出現度数(回)

20

15

10

5

0
0

図 14

0.05

0.1

0.15
0.2
0.25
最大横G(m/s*s)

0.3

0.35

0.4

最大ジャークの分布（上：右折時，下：左折時）なるタイミングで加速を開始しているか，の 2 点についても計測している．

5.7 右左折シーンの得点計算方法
右左折シーンの得点 P は，以下の手順で計算される．
各変数を以下のように定める．

29

50

横Gの最大ジャークG分布
階級幅 0.02 m/s*s

出現度数(回)

40

30

20

10

0
0

0.05

0.1

0.15
0.2
0.25
最大横G(m/s*s)

0.3

0.35

0.4

図 15 最大ジャークの分布（右左折統合したデータ）

表6

右左折時の最大ジャークの平均と標準偏差運転シーン最大ジャークの平均値

過大側標準偏差

過小側標準偏差

右折

0.146

0.0986

0.0560左折

0.153

0.09790.0507• Gmax = シーン中の最大横 G• Jmax = シーン中の最大ジャーク• gavr = 表 5 の平均値
• javr = 表 6 の平均値
• sg = 表 5 の標準偏差• sj = 表 6 の標準偏差• tbrake = シーン開始後まで減速が続いた時のその継続時間• taccel = シーン中に加速を始めたときの時刻• tpeak = 最大横 G を記録した時刻
次に点数の要素を以下のように計算する．

• 最大 G 点 Pg = 15 × (gavr − Gmax )/sg30

表7

加速時の最大縦 G の平均値と標準偏差

運転シーン

最大縦 G の平均値

過大側標準偏差

過小側標準偏差

加速

1.367

0.522

0.427

表8

加速時の最大ジャークの平均と標準偏差運転シーン最大ジャークの平均値

過大側標準偏差

過小側標準偏差

加速

0.122

0.07730.0554• 最大ジャーク点 Pj = 15 × (javr − Jmax )/sj
• 減速タイミング点 Pb = −12 × tbrake ただし最小でも-15 点• 加速タイミング点 Pa = 15 − |tpeak + 1 − taccel | ただし最小でも-15 点
最後にこれらを合算して，

P = Pg + Pj + Pb + Paとなる．

5.8 加速シーンの採点基準
加速シーンにおける最大縦 G 及び最大ジャークの平均値とその標準偏差は，
表 7，表 8 に示した通り．加速シーンの出現回数は 361 回．

5.9 加速シーンの得点計算方法
加速シーンの得点 P は，以下の手順で計算される．
各変数を以下のように定める．

• Gmax = シーン中の最大縦 G• Jmax = シーン中の最大ジャーク• gavr = 表 7 の平均値
• javr = 表 8 の平均値
• sg = 表 7 の標準偏差• sj = 表 8 の標準偏差31表9

減速時の最大縦 G の平均値と標準偏差

運転シーン

最大縦 G の平均値

過大側標準偏差

過小側標準偏差

減速

1.647

0.556

0.412

表 10

減速時の最大ジャークの平均と標準偏差運転シーン最大ジャークの平均値

過大側標準偏差

過小側標準偏差

減速

0.126

0.07470.0453

次に点数の要素を以下のように計算する．

• 最大 G 点 Pg = 15 × (gavr − Gmax )/sg
• 最大ジャーク点 Pj = 15 × (javr − Jmax )/sj
最後にこれらを合算して，

P = Pg + Pjとなる．

5.10 減速シーンの採点基準
減速シーンにおける最大縦 G 及び最大ジャークの平均値とその標準偏差は，
表 9，表 10 に示した通り．減速シーンの出現回数は 313 回．
また，減速シーンの最大 G については，シーン進入時の走行速度や脱出時の到達速度，シーン開始から終了までの速度の変化量等との相関がある可能性があった．そこで抽出された減速シーンから，各シーンの最大縦 G についてのデータをまとめ，速度と縦 G の大きさとの関係を調べた．図 16，図 17，図 18，にはシーン進入時の速度・到達速度・シーン中の速度の変化量を散布図にしたものを示した．これによれば，シーン進入前速度と速度の変化量については，弱いながらも正の相関関係があることが分かった．すなわち減速を開始する前の速度が速
いほど，また速度の変化量が大きいほど，きつい制動で減速する傾向があることが分かる．これら 2 つの関係は図 19 に示した．傾き 1 の直線上に並ぶ点は，停止目的の減速行動を示している．それ以外の分布については相関関係は弱いよ
うに見え，区別する必要があるように思えるが，今回の開発では都合上停止目的

32

4近似直線 f(x)3.5

縦G(m/s*s)

3

2.5

2

1.5

1

0.5
10

20

30

40
50
60
70
減速開始前速度(km/h)

80

90

100

図 16 シーン進入時速度と最大加速度の散布図と近似直線 f (x) = 0.0130x +1.21 相関係数 R = 0.316の減速と単なる減速は区別しないものとして扱う．この 2 つの相関関係により先の最大 G との相関関係が説明できる．得点計算においては図 16 の近似直線を考慮して，この式によって算出できる値を平均値として使用することとした．

5.11 減速シーンの得点計算方法
加速シーンの得点 P は，以下の手順で計算される．
各変数を以下のように定める．

• Gmax = シーン中の最大縦 G• Jmax = シーン中の最大ジャーク• gavr = f (x) = 0.0130x + 1.21

ただし x は減速量 (km/h)• javr = 表 10 の平均値
• sg = 表 9 の標準偏差• sj = 表 10 の標準偏差
次に点数の要素を以下のように計算する．

33

4近似直線 f(x)3.5

縦G(m/s*s)

3

2.5

2

1.5

1

0.5
0

図 17

10

20

30
40
到達速度(km/h)

50

60

70

到達速度と最大加速度の散布図と近似直線 f (x) = −0.00182x + 1.67

相関係数 R = −0.0453• 最大 G 点 Pg = 15 × (gavr − Gmax )/sg
• 最大ジャーク点 Pj = 15 × (javr − Jmax )/sj
最後にこれらを合算して，

P = Pg + Pjとなる．

5.12 総合得点の計算方法
ユーザーのシーン毎における総合得点は，全てのシーンの採点結果の相加平均によって求める．またユーザーの総合得点は全てのシーンの総合得点を相加平均したものである．得点に上下限はないが，おおむね 0 点から 100 点の間に収まるように設計されている．

34

4

近似直線 f(x)3.5

縦G(m/s*s)

3

2.5

2

1.5

1

0.5
10

図 18

20

30

40
速度変化量(km/h)

50

60

70

シーン中の速度変化量と最大加速度の散布図と近似直線 f (x) =0.0121x + 1.30 相関係数 R = 0.2637060

速度変化量(km/h)

50

40

30

20

10
10

20

30

図 19

40

50
60
70
減速開始前速度(km/h)

80走行速度と減速量の関係

35

90

100

6 評価実験
6.1 右左折シーンの判定精度
特に初心者ドライバーの特徴として，ブレーキを踏みながらカーブに進入した
り，カーブを抜けた後にアクセルを踏み込むタイミングが遅れたりすることがある．そこで DRiNORi の採点機能にはその点を考慮した得点計算法を実装している．ここではその精度について評価した結果を述べる．
図 20 には，採点結果がよかった左折シーンのデータを示した．縦軸は正の方向が加速・右折を示し，負の方向が減速・左折を示す．この左折シーンでは，横G が増大してピークを迎えたころに加速を開始していることがグラフから読み取れる．これにより，縦横あわせての G の大きさは極端な変化をせず，横 G の減少に合わせて縦 G が上昇することで，なめらかに変化をしていることが分かる．また左折が始まる時点では加減速の操作はされておらず，安定した状態でカーブに進入している．これらの情報から判断するに，この左折は評価が高くなるべきシーンであると判断できる．

1.5

1

加速度(m/s*s)

0.5

0

-0.5

縦G
横G
Gの大きさ
横Gのピーク
加速の始まり

-1

-1.5
-5

-4

-3

-2

-1

0
時間(s)

1

2

3

図 20 得点の高かった左折のデータ (112.00 点)

36

4

5

3

2

加速度(m/s*s)

1

0

-1

縦G
横G
Gの大きさ
横Gのピーク
加速の始まり

-2

-3
-6

-4

-2

0

2

4

6

8

時間(s)

図 21

得点の低かった左折のデータ (9.86 点)

一方図 21 には，採点結果が悪かった右折シーンのデータを示した．この右折シーンでは減速をしながらカーブに入っており，さらに完全に右折が終了したころに加速をしていることがわかる．G 全体としては右折の終了時に激しく上下する結果となっている．また図 20 に比べてそれぞれの最大 G の大きさも大きい．したがってこの右折は評価が低くなるべきシーンであると判断できる．
以上により右左折シーンにおいて G やジャークの大きさだけではなく，アクセル・ブレーキ操作のタイミングも含めた採点が出来ていることが確認できた．

6.2 被験者実験
2 名の被験者に対して，同一経路で同一車両により走行をしてもらい，その走行を採点した．実験条件は以下の通り．

• 経路： 埼玉県上尾市内の一般道およそ 4km 右折 4 回・左折 4 回（図 22）• 車種： ダイハツ工業株式会社製「ムーヴ」ターボつきグレード（図 23）• 端末：

SHARP 製 AQUOS SERIE SHL25 (図 24)• 手順： まず被験者に対して走行経路を確認させるため，被験者を同乗さ37

図 22 被験者実験用走行経路

せて著者の運転により一度経路を走行した．このとき採点をしている様
子を確認させ，次いで被験者の走行を採点する旨を伝えた．次に被験者の一回目の走行として「いつも通りの運転で」という主旨のみを伝えて走行してもらい，その結果を採点した．その後 2 回目の走行前に，「どのくらい大きな力がかかっているか，どのくらい急に力が変化しているか，曲がるときにブレーキを踏みながら曲がっていないか，カーブを抜け切る前にアクセルを踏み始めているか」を判断基準にしていることを伝えて走行してもらい，その結果を採点した．終了後は被験者に 1 回目と 2 回目の走行で意識が変化した点について尋ね，また運転の自己評価をしてもらった．

38

図 23

使用車両

図 24 AQUOS SERIE SHL25

39

図 25

被験者 1 の 1 回目の走行結果

図 26

被験者 1 の 2 回目の走行結果

6.3 実験結果：被験者 1
走行 1 回目： 79.37 点，走行 2 回目： 74.67 点

1 回目よりも，採点基準を伝えた 2 回目の方が点数が下がるという結果になった．被験者への質問では，「1 回目は緊張していて慎重になっていたが，2 回目では意識をしすぎて逆に荒くなったように思う．」との回答を得た．実際採点結果
は全てのシーンについて同程度減点されており，荒くなったという被験者の感想を裏付ける結果となっている．

40

図 27

被験者 1 の 1 回目の走行結果

図 28

被験者 1 の 2 回目の走行結果

6.4 実験結果：被験者 2
走行 1 回目： 76.25 点，走行 2 回目： 68.73 点

1 回目よりも，採点基準を伝えた 2 回目の方が点数が下がるという結果になった．被験者への質問では，「2 回目はコースをしっかり把握できたので，少し無理のある運転になったかもしれない．またカーブ中のペダル操作に意識を向けすぎて，カーブ前の減速が遅れることがあった．」との回答を得た．採点結果で
は，加速の点数が良化しているものの，減速が減点されているため，本人の自覚と一致する．また特に左折において減点幅が大きく，ブレーキの遅れによる影響が出たものと考えられる．

41

6.5 実験結果考察
被験者両名共，採点基準を伝えたほうが点数が悪くなるという結果になった．
経路への慣れと意識しすぎることによって逆に荒くなってしまうということが理由として考えられる．一方で，各シーンの点数の傾向は被験者それぞれに特徴的に現れており，ドライバー毎の運転の特徴を捉えることはできている点は評価できる．
以上より，必ずしも意識的に運転操作を変化させることが乗り心地を向上させることに繋がるとは限らないということが分かった．一方で継続的にアプリを使用して，監視されているという感覚が薄れた状況でどのような結果がでるのかについては，改めて検証する必要がある．

42

7 まとめと課題
7.1 まとめ本研究では，複数名の協力者の下自動車の走行データを収集し，それらを利用して運転技術の採点を行うスマートフォンアプリケーションを作成した．採点
基準には走行データの平均値や標準偏差を用い，道路交通の実態に即した採点基準を追求した．また初心者ドライバーの特徴でもある，減速しながらのカーブへの進入，カーブからの立ち上がりで加速が遅れるという状態を判断して採点する
ことに成功した．評価実験の結果，採点基準を伝えるとより点数が下がる結果になった．しかし被験者からその理由として挙げられたのは，実験を行うという心的負担のかかる環境自体に起因するものであり，より心理的な負担の無い効果的な方法を検討し，検証する必要があると考えられる．また継続的に使用したとき，ドライバーにどのような変化が起こるかを検証する必要もある．

7.2 今後の課題
7.2.1 対象シーンの拡充
現状では加速・減速・右折・左折の 4 通りについて採点することができるが，これ以外にも停止・発進・巡航・カーブなどの運転シーンが想定できる．これらを細分化して採点しよりドライバーの特徴を捉えた採点をできるようにする必要がある．そのためには加速度などの大きさだけでなく，継続時間やシーンの間隔などを指標として使用できるようにしなければならない．

7.2.2 初心者ドライバーへの有用性の検証
今回の研究において，収集したデータは普段運転をよくする被験者のものばかりであった．したがって初心者ドライバーのデータを加味し，採点基準を再設定する必要があるかもしれない．初心者の運転として想定される状況を正しく評価している検証結果は得られたものの，実際に初心者の運転を採点し，さらに精度を高める必要がある．

43

7.2.3 より細かい結果の表示
現状では最終的な評価を提示する方法として，シーンごとの得点をチャート図にしたものと，総合得点を数値で表示したもののみを表示している．現状でも内部的には右左折時のアクセルのタイミングなどを計測しており，タイミングが遅い・早い，さらにどの程度理想からずれているかなどは計算されている．このような情報をさらに解析し，ドライバーの特徴として点数以外にも提示することで，ユーザーに対して自身がどのようなドライバーであるのかを理解する助けができると考えられる．したがってこれらの情報を解析する方法，さらに適切に提示する方法を考える必要がある．

7.2.4 アプリの公開
現在開発された DRiNORi はプロトタイプの段階であり，消費電力の考慮・ス
リープ中の採点・ユーザー登録・過去の採点記録の閲覧など，実装されていない機能が多数ある．これらの機能はユーザーが実用する際には重要になる要素であり，これらを実装することはアプリケーションを公開するに当たって必要な作業であると言える．これらの実装が完成し，アプリケーションとしての体を為し次第公開をしていきたいと考えている．

44

参考文献
[1] 廣 田 利 幸（ ト ヨ タ 自 動 車)：『 若 者 の ク ル マ 離 れ 』に つ い て- 国 土 交
通省 (online)，入手先（http://www.mlit.go.jp/common/000121708.pdf）(2015.07.15).
[2] 自 動 車 検 査 登 録 情 報 協 会：自 動 車 保 有 台 数 の 推 移 (online)，
入 手 先（https://www.airia.or.jp/publish/statistics/ao1lkc00000000z4-

att/03 1.pdf） (2015.01.01).
[3] C. Liu, D. C. Gazis, T. W. Kennedy : ” Human judgement and analytical derivation of ride quality ” , Transportation Science, Vol.33, No.3,
pp.290-297 (1999) .
[4] 横浜市温暖化対策統括本部：Yokohama Mobility Project Zero（YMPZ） 横浜市 (online)，入手先（http://www.city.yokohama.lg.jp/ondan/ympz/）(2015.07.21).
[5] 日 産 自 動 車：ヨ コ ハ マ モ ビ リ テ ィZERO -

Nissanプ ロ ジ ェ ク ト

Global(online)，入 手 先（http://www.nissan-

global.com/JP/TECHNOLOGY/OVERVIEW/ympz.html）(2015.07.21).
[6] T-Connect

ア プ リ カ タ ロ グ(online)，

入 手 先（https://tconnect.jp/appcatalog/app sp/index.html） (2016.01.04).

[7] 岡本 裕司，中野 公彦，大堀 真敬，多加谷 敦，須田 義大，堀 重之： 筋
電位測定による自動車の乗り心地評価 ，生産研究 62 巻 3 号 pp.267-270(2010).
[8] 石原夏華，谷中俊介，小松崇之： 鼻部表面温度を用いた乗り物酔い検出
デバイスの提案 ，エンタテインメントコンピューティングシンポジウム（EC2015），(2015).

[9] 王 蜂，佐川 貢一，猪岡 光： 自動車の加減速と乗り心地の関係に関する研究 ，人間工学 36 巻 4 号 pp.191-200 (2000).

[10] 王 蜂，佐川 貢一，石原 正，猪岡 光： 乗り心地向上を目的とする自動車運
転システム”，電気学会論文誌Ｄ（産業応用部門誌） 122 巻 7 号 pp.730-735(2002).
[11] ソ ニ ー 損 保：や さ し い 運 転 キ ャ ッ シ ュ バ ッ ク 型 ｜ 自 動 車 保 険 は ソ
45

ニー損保 (online)，入手先（http://www.sonysonpo.co.jp/auto/cashback/）(2015.07.21).
[12] Janeway R.N.: Vehicle Vibration Limits To Fit ThePassenger, SAE(1948).

46

謝辞
本研究を進めるにあたって，ご指導頂いた主任指導教員の成見哲教授ならびに指導教員の佐藤証教授に感謝申し上げます．また事前調査としてデータを収集することを快く引き受けてくださった J ネットレンタカー北上尾駅前店の店長天野氏，並びにたくさんのデータを提供してくださった従業員の皆様，そして検証
実験の被験者を引き受けていただいた 2 名の方々にも心より感謝申し上げます．

47