平成 28 年 2 月 10 日

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・通信工学専攻
コンピュータサイエンスコース 成見研究室

1431059 嶋田貴行

1 はじめに近年，日本国内の自動車需要は伸び悩んでおり，特に若者を中心に自動車を運転する機会は減っている．しかし自動車の運転経験が不足するドライバーが増加すると，事故へと繋がる恐れがある．また教習を終えて免許を交付されて以降，運転の練習は個人毎に任せられてしまっており，運転技術に対して客観的に評価をしてもらう機会も無いため，自分の運転技術がどの
図 1 DRiNORi の動作の流れようなものであるかを自覚しにくい上に目標も定めにくい．
一方，運転に慣れている人の中には，自分の運転技術を過信して無謀な運転を繰り返したり，同乗者への気遣いの無い荒い運転をする者も少なからずいる．

は点数の変化を自分の運転の変化と結びつけ，成長を確認しやそこで本研究では， ドライバーの運転技術に対する客観的すくなるメリットがある．また高得点を取るという目標が娯楽評価の提示を行うことで，ドライバーの技術の向上を支援した性に繋がり，継続的に使用するモチベーションが生まれると考り，同乗者への配慮の意識を植え付けられるような Android ア

えた．採点は運転シーン毎に行い，それぞれのシーンの点数にプリの開発をおこなった。また Android アプリを採用するこついても表示を行う．とによって，誰でも手軽に使えること・継続して使いやすいこと，という 2 つのメリットも得られている．

2 既存研究・技術
2.1 縦 G・ジャークによる乗り心地評価
王らは，参考文献 [1] において，加減速時の進行方向への加速度（縦 G）及びその変化（ジャーク）を利用して，被験者の評価の対象は乗り心地であり，これはユーザーが一人でDRiNORi を使用するときでも同乗者を意識することができると考えて採用した．またエコドライブと異なり，電気自動車や燃料自動車などの次世代自動車にも共通する指標である．

3.2

動作の流れ

DRiNORi がどのような流れで動作するのかは，図 1 に示した．

主観評価との関連を調べて乗り心地指数を定式化した．このとき行われた実験では，直線道路上で急加減速と一般加減速を意図的に行って被験者の主観評価を得ている．またその後，定式化した指数を使った運転支援システムを開発した [2]．
本研究では，左右方向の G 及びそのジャークを評価することで，右左折について評価を行っている．また乗り心地の評価基準となるデータは公道を一般走行する中で収集し，交通の実情

4 シーン判定と採点方法
この章では，シーンの判定方法と採点方法について，そしてそれらの設定のために行った事前調査について解説する．

4.1

事前調査

シーンの判定と採点基準を設定するため，公道における実走行データを収集した．データの詳細は以下の通り．

を反映させている．

• 総走行距離：約 214km

3 開発したアプリの詳細本研究で開発したアプリの名称は DRiNORi と名づけた．以• 車種：不定• ルート：不定下ではこの名称を使用して解説を進める．

• 被験者：男女各 3 名ずつ，年齢は 20 代から 40 代

3.1 仕様• 取得データ：加速度（縦横 G），回転角速度，GPS 情報

開発対象は AndroidOS 搭載端末（以下 Android 端末）であ4.2シーンの判定基準設定る．これは現行ほぼ全ての Android 端末に加速度センサーな事前調査で得られた GPS 情報を元に，正しくシーンが判定どのセンサー類が搭載されており，開発環境としてもこれらされる加速度と回転角速度の閾値を設定した．加減速の場合のセンサーを用いるための API が充実していることから選択

は，GPS の速度情報を図示しながら，減速と加速が正しく判定した．

される加速度の閾値を設定していった．左右方向についても，評価の方法には採点方式を採用した．これにより，ユーザーGPS の経緯座標を元に同様の手続きを行って閾値を定めた．

5.2

被験者実験

2 名の被験者に対して，同一車両で同一のルートを 2 回続けて走行してもらった．1 回目は採点をするということ以外は伝えず，2 回目は採点基準を説明した．この実験により，採点基準を知ることで点数がどのように変化するかを検証した．結果は以下のようになった．

• 被験者 1：1 回目 79 点→ 2 回目 75 点
• 被験者 2：1 回目 76 点→ 2 回目 68 点
2 名の被験者に共通する感想として，「2 回目は意識をしすぎて逆に運転が荒くなってしまった」というものがあった．一般にある技能を試行するとき，意識をするだけですぐに結果が向上することはあまりない．学習ツールとしては簡単に点数が上げられてしまっても意味が無いため，今回の結果は学習ツールとしての有用性を示唆している．一方で有用性をよりはっきりさせるためには，更に継続的に使用した場合の結果を検証する必
図2

加速のタイミング例（上：適切，下：遅い）

要がある．

6 まとめと今後の課題
4.3 採点基準の設定
DRiNORi の採点基準には，シーンごとの G の最大値，ジャー

本研究では実走行データを元に採点基準を定めた運転採点アクの最大値を使用している．G とジャークの大きさは，乗りプリを開発した．またこのアプリで実際にカーブを走行した心地に深く関係することが既存の研究によって示されているデータを採点させたとき，意図したケースを正しく採点でき（[1],[3] 等）．これらの値を評価するに当たっては事前調査で収た．被験者実験では，1 回目より 2 回目の走行の方が点数が下集したデータを用い，シーン毎の平均値と標準偏差を算出してがった．小手先のテクニックでで点数を上げられないことは学利用した．

習ツールとして有用性はあるが，長期的に使用した時の変化をまた右左折シーンではブレーキとアクセルのタイミングも評検証する必要はある．

価対象としている．ブレーキはカーブに入る手前で終了してい今後の課題としては，初心者への対応，採点シーンの拡充，るかを評価する．ブレーキを踏みながらハンドル操作を開始す

結果表示の詳細化など，学習ツールとしての更なる機能の充実

ることは後輪を滑らせる原因となることもあり，特に雪道などがある．また継続的に使用することで点数が上げられ，実際に路面摩擦が低下している場合には大変危険な操作となる．一方

乗り心地の良い運転を身につけることが出来るかどうかは改めアクセルのタイミングでは加重移動の滑らかさを評価する．加て検証する必要がある．そして消費電力の考慮や過去のデータ

重移動が滑らかな運転は，一般に乗り心地がよく，車体に対すの記録機能など，実用上の問題を解決した上で，アプリを公開る負荷も小さいとされている [4]．図 2 に示すように，アクセしたいと考えている．

ルのタイミングが適切で，加重移動が滑らかな場合，G 全体の参考文献

大きさとしては一つの山を描く．一方アクセルのタイミングが遅い場合，横 G と縦 G が分離して 2 つの山を描く．加重移動[1] 王 蜂，佐川 貢一，猪岡 光： 自動車の加減速と乗り心地の関が滑らかに行われるアクセル踏み込みのタイミングは横 G が係に関する研究 ，人間工学 36 巻 4 号 pp.191-200 (2000).

ピークに達した付近であり，その差を評価している．

[2] 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5 実験結果5.1 カーブの採点
実際に右左折シーンを採点したときに，よい点数と悪い点数だったものを比較した．点数がよかった方では横 G のピーク用部門誌） 122 巻 7 号 pp.730-735 (2002).

[3] 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).にあわせて加速を開始しており，G の最大値も平均と比較して[4] BRIDGESTONE： 荷重移動を有効に使おう！ ，小さかった．一方点数が悪かったものは，カーブの進入時点で入手先 (https://ms.bridgestone.co.jp/hp/bsms c-

減速を継続しており，カーブが終了してからアクセルを踏み込

ontents?coid=279) (2016.2.9)

んでいた．加速度の最大値も平均を大きく超えていた．これにより，想定した乗り心地の良い・悪い運転を適切に評価できていることが示せた．