講演番号076

文献番号20206076

ドライバ行動変容分析を用いた運転支援システムの負荷低減効果に関する考察－全車速域 ACC と LKA 利用ドライバを対象とした実路走行評価－梶川 忠彦 ）有賀 義之 ）

1大石 遊 ）

1

1染谷 栄一 ）2

A Study on the Driver Workload Reduction Effect of a Driving Support System by Analyzing Driver Behavior
Change- An Experiment on Actual Expressway Targeted Drivers who routinely use full speed range ACC and LKATadahiko Kajikawa

Yoshiyuki Ariga

Yu Oishi

Eiichi Someya

This study had real users try the driving support system, which consists of full-speed range ACC and LKA, to verify the system’s effectivenessin reducing the driver workload while cruising along an actual expressway in a condition similar to their daily driving experience. The result
showed that the subjects felt about 60% reduction of the driver workload and paid more attention to the surrounding situation than the vehicle
ahead, while using the system compared to when it was inactivated. Assistance to acceleration, braking, and steering actions were suggested tofacilitate cognitive tasks and positively affect the drivers’ sense of safety.
KEY WORDS: Human engineering, Workload, Driving support, Driver behavior Change, Actual Driving Experiment(C2)
1．ま え が きテムの影響だけでなく，環境要因やドライバの内的要因（ドラ全車速追従追従 ACC と LKA による運転支援システムは(1)(2)NHTSA/SAE が定義する自動運転レベル 2.0 に該当する

イバ特性，ドライバ状態）の影響も受けている．日常の運転環．近境における運転支援システムの影響を判断するためには，実年，市販車への導入が進んでおり，日本では，各メーカーがほ際のユーザーを対象に，日常運転環境に近い状況をなるべくぼ高速道路上に限定した利用を推奨しているため，高速道路再現しつつも，認知，判断，操作といった人間の行為モデルとにおける長距離ドライブや渋滞時の運転負荷低減を期待され照らし合わせた要因分析が行えるような実験統制を注意深くている．

計画する必要がある．

運転支援システムにより実際にドライバが日常の運転中にまた，近年，認知科学の分野では，人間の脳の処理プロセス享受する運転負荷低減効果とはどのようなもので，どのようは自動的で処理が速い「システム 1」と，意識的で処理の遅いな手法で明らかにできるのであろうか．ヒューマンファクタ「システム 2」の状態があるといわれている ． Rasmussen の(3)

(6)

(7)

ーズの観点に立った場合，人間中心設計プロセスに即して ，SRK モデル も同様に，人間のシステムに対するパフォーマン

まず，運転支援システムを日常利用しているドライバの視点

スは自動化段階も知識ベースの段階もあり，熟達状況によりから，ドライバが運転中に受ける運転負荷がどのようなもの変わってくるとされている．つまり，システムが実際に利用さかを明らかにする必要がある．そして，現在の運転支援システれる環境下では，利用する本人も認識していないような人とムが運転負荷をどの程度低減する効果があるのかを計測し，システムのインタラクションが発生していることも考慮に入

さらにドライバにどのような行動変容をもたらしてるのかをれる必要がある．そのような無意識的な認知行動変容を対象実際の日常運転シーンから評価するプロセスが必要になる．にする場合，質問紙評価など自らが言語化できているものの具体的な評価手法は，運転時の疲労に関しては，長時間運転な評価だけでは不十分であり，人の自然な利用行動を客観的に(4)ど 実際の運転シーンを想定した中で様々な指標で評価する(8)

観察したデータを解析する必要がある ．

研究が行われている．一方，運転支援システムによる効果に関

本研究では，全車速域 ACC と LKA の運転支援システムを対しては，作動時と手動運転時におけるタスクのメンタルワー

象に，運転支援システムが，日常の運転においてドライバにも(5)クロードを分析するような手法が行われている ．

たらす運転負荷低減効果と運転行動変容を明らかにすることドライバが日常運転シーンで行う運転行動は運転支援シスを目的とする．実際のシステムユーザーであるドライバを対1) (株)U’eyes Design（224-0001 神奈川県横浜市都筑区中象に，運転支援システム利用時と非利用時のドライバ行動比川 1‐4‐1）

較を，実運転状況にきわめて近い実路走行環境で，ウェアラブ2) (株)ADK マーケティング・ソリューションズ(105-6312 東ル端末を用いたアイトラッキングと心拍計測，行動観察，主観京都港区虎ノ門 1 丁目 23 番 1 号)

評価といったドライバに負担が少ない計測手法を用いて行っ公益社団法人自動車技術会

2020 年秋季大会学術講演会 (2020 年 10 月 21 日～ 23 日 )発行日 ( 公開日 ) 2020 年 10 月 16 日
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た．得られた結果から，１)運転時にどのような運転負荷を感じているのか，２）運転支援システム利用により，どの程度運転負荷低減を感じているのか，３)運転支援システム利用によりどのようなドライバ行動変容があるのかについて考察した．

ンズを着用していないことを条件とした．
これら４つの観点から，最終的に 20 代～60 代の男女 10 名（運転熟練度低：4 名，中：3 名，高：3 名）を選定した．
2.3.走行コースと実施方法
現在市販されている運転支援システムは高速道路での運転

2．実 験 方 法支援を目的としているため，高速道路での実施とした．コース

2.1. 実施環境

選定においては，平日休日日中の実験実施期間に，順調走行区運転支援システム利用/非利用の影響を測定するため，実験間と渋滞区間が発生するルートであることと，カーブや運転に利用する車種，走行ルートは同一条件に設定した．実験車両

困難区間がなく，道路形状による運転行動への影響が少ない

は市販車（LEVORG）を用いた．本実験に用いた ACC と LKA のルートを条件に検討した．結果，首都高速 3 号渋谷線 池尻

運転支援システムは，実験車両に搭載されている 0km/h～約

大橋 IC から東名高速道用賀 IC を経て，東名高速道へと向か120km/h の日本における日常走行の全車速域で，ステアリンい，厚木 IC あたりで同ルートを折り返すコースを設定した．

グ・ブレーキ・アクセル操作を自動アシストする運転支援シス

折り返しポイントは，渋滞など進行状況に応じて適時で引きテム（ACC，LKAS）である．

返すこととした．

2.2. 対象者選定

計測時間は，被験者 1 人につき，渋滞時，順調走行時の運転

日常に近い運転環境を再現するために，対象者選定は重要支援システム作動/非作動，各 30 分程度の走行データを取得である．対象者の選定にあたって，事前に一般生活者ドライバした．また，運転をせずに助手席に同乗しているときも計測をを対象にしたオンラインアンケートを行った.その回答結果行った．これは，助手席者の運転状態と比較することでドライから，以下のような条件を考慮し，合致するドライバを慎重にバの運転行動を評価する過去研究の手法(10)を参考に，ドライ選定した．

バ行動分析に有用な可能性があるデータとして取得した．

1)運転支援システムの日常利用と環境要因への配慮

実験は，2019/9/13～9/17 の日中に行った． 1 回のセッシ運転支援システムの習熟には一定期間がかかることが分かっョンで 2 名の被験者が参加した．車内環境は，運転席，助手席ている(9)．日常と異なる状況により影響がでないよう，実験車に被験者が乗車してもらい，道案内役，アイトラッキングカメ両と同シリーズの運転支援システムを搭載している同ブラン

ラの担当のスタッフが後部座席に同乗し，外部スタッフと適ド車を日常運転していて，当該システムのインタラクション時連絡が取れる体制にて実施した（図 1）（図 2）．日常運転に慣れているユーザーとした．また，土地勘がないことによる状況になるべく近づけるため，ペア参加者は同日で行った．

影響が出ないよう，実験実施地域の東京，神奈川近辺に在住している方とした．また実験は 2 名の対象者が同時に乗車し行うため，家族やご友人など，2 人一組で参加可能で，各種条件を満たす方を優先的に選定した．
2)日常的な運転経験日常的に運転している方を選ぶため，運転免許保有者，自家用車所有を基本条件とし，週に 1,2 回以上運転を行う，運転支援システムを普段利用していることとした．
3)運転熟練度の考慮

Fig.1 The Actual Condition of the Experiment

実走行環境の実験では，運転に対する熟練度により，反応に差が出ることが多い．今回の実験においても運転の熟練度を設定し，偏りがないように配慮した．運転熟練度の算出は，走行

Dashboard CameraStepping-Pedals Behavior
Recording Camera

シーン（高速道路の運転，右折，縦列駐車や U ターン，など）
に対してどの程度運転に対する不安があるかを主観評価にて取得し，日常生活での運転頻度の回答と合算してスコア化し，熟練度（低，中，高）の３段階を設定した．
4)アイトラッキング計測のための視力条件
身体的条件として，アイトラッキングによる計測を行うため，視力に関して何らかの不具合や病気がないこと（色弱，片目だWearable
Heart Rate
Bioinstrument

Wearable Bioinstrumentof Eye-Tracking System

参加者2
Subject

Subject

Observer and Guide

Operatorof Eye-Tacking System

Stepping-Pedals
Behavior andThe Heart Rate
Monitoring Device

Monitoring Deviceof Eye-Tracking System

け極端に視力が弱い，斜視，ヘッドライトを極端にまぶしいと感じる，など），また，運転時にメガネやハードコンタクトレ

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Fig.2 A Rough Sketch of the Actual Situation in the Car

2実験は，まず完熟走行区間として，都内一般道から東名港北

3.3. 操作行動の計測

PA までの区間を運転してもらい，実験対象車種の運転に慣れ

実験中はドライブレコーダーで前方風景，車内の様子を撮てもらった．その後，PA にて運転席，助手席の両対象者のア影し，運転中の特徴的な行動を同乗の観察者が記録した．また，

イトラッキングカメラをキャリブレーションした後，走行を運転支援システム利用時のサポートにより，どの程度の回数再開し，運転中の計測を開始した．走行後に後述の主観評価にのアクセル・ブレーキ操作が平均的に削減されているのかを回答してもらい，1 回目の計測が終了となる．その後，運転席，把握するため，運転席足元を撮影し，アクセル，ブレーキの操助手席を交代し，同様の手順で再度計測を行い，計測終了とな作回数を計測した．

る．なお，本実験に際しては，株式会社 U’eyes Design 実験

3.4. 心拍の計測倫理委員会の審査，承認を経て実施している．安全に十分配慮

実験中は同時に腕時計型の活動量計を装着してもらい，心し，適時休憩を取りながら行った．

拍計測も行った．結果として渋滞時において運転支援システ
ム作動状態のほうが若干の心拍数が低下する結果が得られた

3．評 価 指 標 と 測 定 方 法
3.1. 運転負荷の主観評価が，作動非作動以外の要因の影響も示唆されたため，明確な運転支援システム作動による影響は確認できなかった．

運転負荷の計測には，自動車においても過去の研究で広く
4．実 験 結 果

利用させているメンタルワークロードの主観評価測定指標である NASA-TLX を用いた．
参加者は，運転支援システム利用時，4.1. 高速道路運転時の運転行動

または非利用時での運転後について「精神的な要求」「身体的まず，運転支援システムを利用していない高速道路走行中な要求」「時間的切迫感」「作業達成度」「努力」「不満」ののドライバ行動の計測結果を示す(表 1)．ドライバが運転中に６つの NASA-TLX 下位尺度について，「低い－高い」または「良行っているタスクは，アクセル・ブレーキ・ステアリングなどい－悪い」を両極とする Graphical scale を用いて評価をしの操作タスクと，前方車との車間距離や周辺車両状況の確認てもらった．また，全走行終了後に，6 つの下位尺度について，など認知タスクがある．順調時も渋滞時もアクセル操作回数

一対比較全 15 通りの組み合わせについてどちらがメンタルワにあまり変化はなかった．ブレーキ操作回数は当然であるが，ークロードへのかかわりが大きいかを回答してもらった．結

渋滞時は増加していて，平均 26 秒に 1 回程度の操作があった．

果から各下位尺度のスコアと，重み付け係数による総合スコシステム作動時はこれらの操作がほぼ削減されることになる．

(11)

ア WWL（Weighted Workload）を算出した．

認知タスクは特徴的で，順調時も渋滞時も前方者間確認行

3.2. 認知行動の計測

動が多く，運転中のベースとなる行動となっていることが見実験機材による違和感が少なく，日常走行に近い状況のまて取れる．渋滞時は順調時よりも，前方車注視の時間は多くな

ま，長時間計測できる計測手法を用いる必要があるため，ドラり，周辺車両，看板，車載情報などの前方車以外の注視行動はイバの負荷が少ない，メガネ型アイトラッカー(SensoMotoric少なくなる．

Instruments 社製)による視線計測を行った．分析対象の注視

Table.1 The Result of Driving Behavior Measurement

対象（AOI）は「前方車」「右前方車」「左前方車」「ルームミラー」「右サイドミラー」「左サイドミラー」「ナビ」「メーター」「道路標識」「看板」の 10 要素とした（図 3）．それぞれに対して，注視頻度，注視時間などの特徴的な注視行動特性を分析した．後述の操作行動とアイトラッキングの分析に利用したデータ量は，全被験者で合計 489 分の走行データとなった．

4.2. 運転負荷低減の主観評価
NASA-TLX による質問紙評価により重み付け係数による総合スコア WWL（Weighted Workload）の全被験者平均を算出した(図４)．結果,運転支援システム作動時は「渋滞時」平均約 60％，「順調時」約 58％の心理的な低減効果をドライバは感じていることが明らかになった．作動時の値は参考値として取得した助手席乗車時のスコア（平均 26.4）と近しい値であった．
Fig.3 AoI (Areas of Interests) used in the Gaze Behavior Analysis

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が減少していた．注視する視野範囲が拡大し，運転中の安全確保のために必要な「左右の前方車」「各種ミラー」「看板・道路標識などの遠方対象物」「メーター・ナビ」など，前方車以外の注視頻度，注視時間が多くなっている傾向が確認できた．
前方車注視に取られていた注意リソースがほかの周辺確認にも使えるようになったと考えうる結果であった．前述のとおり，運転時の注視行動は「前方車」注視に多くの注意を取られており，前方確認の負荷が減少したということであれば，ドライバにとって有益な効果といえるかのではないかと示唆された．
Fig.4 Average of NASA-TLX Overall Score (WWL) among All
Subjects

Table.2 Average of gaze frequency and time in every minute at thecar in front and at other than that

下位尺度を見ていくと，渋滞時に特に「身体的要求」と「努力」の項目の削減効果が高い．ステアリングやべダル操作減少による身体的な負荷の削減のみでなく，「努力」のような心理的な負荷も削減していることが分かる(図５)．

Fig.5 Average of NASA-TLX Rating Scales and WWL in Heavy
Traffic among All Subjects

実際の注視点分散を確認すると，非作動時と比較して，作動時は注視範囲が広くなっていることが確認できた．視界上部，4.3. 注視行動の分析結果下部といった視界の縦方向にも分散が伸びている．非作動時

視線計測で得られたデータから，ドライバが運転中に注視よりも，遠方やメーターが注視できていることが確認できた．

していた箇所を分析した(表２)．結果，作動時は，非作動時に(図６)

比べ渋滞時および順調時ともに，「前方車」注視の時間・頻度

Fig.6 Result of Gaze Behavior while Driving in Heavy Traffic of a Representative Subject

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4.3. 運転熟練度による傾向

低いドライバは運転支援システムのサポートによって前方車ドライバ属性ごとに傾向を分析すると，運転熟練度によっへの注意の集中が改善されることが顕著に見てとれた（図８）て傾向に差が出た.運転負荷の主観評価に関しては，順調時よ5．考 察

りも渋滞時のほうが熟練度による差は大きく出た．熟練度が低いドライバのほうがが運転支援システムによる運転負荷低運転支援システムによる支援により，前方車以外の周辺対減効果が大きい結果となった(図７)．熟練ドライバは,運転負象物の注視が増えたことは，アクセル・ブレーキ・ステアリン

荷への耐性が高い傾向はうかがえるが,非作動時に熟練度にグ操作に取られていた注意資源のリソースが開放され，周辺関係なく，運転負荷を高く感じているということが示唆され対象物の認知行動の増加につながったと考えられる．注意資た．

源の解放は，熟練度が低いドライバのほうが大きいが，熟練ドライバにおいても経験獲得した技能により補っていた行動から解放され，負荷低減効果を感じるのであろうと考えられる．
主観評価結果において，運転負荷削減は身体的要求のみでなく，心理的な負荷に対する項目も大きく減少していたことから，全車速追従 ACC と LKA による運転支援による運転負荷低減効果は，認知行動・操作行動の両面にあると考えられる．
具体的には「アクセル・ブレーキ・ステアリング操作の回数削減」といった操作タスク負荷削減と，「前方車以外の注視エリア拡大・注視回数増加」という認知タスク負荷低減の両面があると考えることができる．
さらに，実験参加者の評価理由では，「割り込みがあっても大丈夫．前もって認識していそうで安心」「今まで看板など余Fig.7 NASA-TLX Overall Score of Experienced and Inexperienced

裕が無くて見れなかったけど,これなら見れる」といったコメDriverントが得られた．ドライバーは，運転負荷低減効果により，余裕や安心感などの心理的効果を実感されていることが示唆さ

また，注視点の分散を見ていくと，熟練ドライバと熟練度がれた．

低いドライバで，特徴的な差がみられるサンプルが得られた．

加えて，もう一点．参加者の主観評価理由から,加減速や割熟練ドライバは運転支援システム作動時も非作動時も注視対り込み時の運転支援システムの挙動に関するコメントも多く象物の注視割合が大きく変わらなかったのに対して，熟練度得られた．例えば「カクカク感がなくなめらか」「違和感なくが低いドライバは非作動時にほぼ前方しか注視していなく，抵抗ない」など．走行中のシステムの挙動も，ドライバは運転作動時は前方車以外の注視対象物へ視野が広がる．熟練度が支援システムに対する心理的作用に大きく影響を及ぼしていFig.8 Comparison of Gaze Behavior Change while Driving between Experienced andInexperienced Driver

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ることが示唆された．

(7)J.ラスムッセン:インタフェースの認知工学, 啓学出

運転支援システムによる認知・操作行動両面の運転負荷低版,(1990)

減低減がドライバの余裕につながり，走行中のシステムの挙(8)北島宗雄,内藤耕:消費者行動の科学, 東京電機大学出版

動がシステムへの信頼感につながる．結果として，ドライバの局,(2010)

安心感が醸成され，ドライバ自らが安全な運転行動を行える(9)佐藤 稔久他：ACC 使用時のドライバーの追い越し行動のようになっていくようなモデルが見えてきた．

解析, Transactions of Society of Automotive Engneersof Japan 36(4), p.237-242（2005）

6．ま と め
本報では，全車速追従 ACC と LKA による運転支援システム(10)S.G.Hart and L.E.Staveland：Development of NASATLX（Task Load Index）：Results of empirical andがリアルな利用シーンでどのような運転負荷低減効果をドラ

theoretical research. In：P.A.Hancock and N. Meshkati

イバへもたらすのかを解明する手法として，評価対象システ（eds.）：Human Mental Workload,p.139-183,Elsevier

ムの実際のユーザーを対象に，日常運転状況と近い高速道路

Science Publishers B.V.,Amsterdam（1988）

実走行環境でのドライバ行動を検証する実走行実験を行った．

(11)三宅晋司,神代雅晴：メンタルワークロードの主観的評

結果として，以下のような有益な知見が得られた．

価法-NASA-TLX と SWAT の紹介および簡便法の提案-,人間工

運転支援システム作動時，ドライバは非作時より約 60％の学,29（6）,p.399-408（1993）

運転負荷低減効果を実感している．システム作動により，ドラ
イバが前方車を注視する時間，頻度が減り，前方車以外の注視視野が広がり，注視時間，頻度が増加した．運転支援システムによる運負荷低減や視野拡大効果は,熟練ドライバも運転に不慣れなドライバにもあったが,不慣れなドライバのほうが顕著であった．操作タスクの低減により，ドライバの注意資源に余裕が生まれ，認知行動が増加することで，ドライバに安心感が生まれるモデルが示唆された．また，運転支援システムの挙動に信頼感が感じられることも運転負荷削減効果に重要な要素となる可能性が示唆された．
今後は，得られた知見を心理学的研究とも照らし合わせ，運転支援システムがもたらす負荷低減効果と安心感や信頼感といった心理的な側面との関連を解明していくとともに，ひきつづき実ユーザー，実利用環境での効果検証手法についても研究を進めていく．
参 考 文 献(1)NHTSA：Federal automated vehicles policy,NHTSA (2016)(2)SAE：SAE international standard J3016,（2016）(3)黒須 正明:人間中心設計の基礎 (HCD ライブラリー (第1 巻)), 近代科学社, 2013(4)星野隆允，景山一郎：長時間運転時の人間の疲労評価に関する研究,日本大学生産工学部第 48 回学術講演会講演概
要,p.849-850(2016)(5)Yuji Takeda：Electrophysiological evaluation ofattention in drivers and passengers： Toward anunderstanding of drivers’attentional state inautonomous vehicles, Transportation Research Part F 42
（2016）p.140-150（2016）(6)Kahneman,D.“A perspective on judgement andchoice”,American Psychologist 58 (9): 697–720,(2003).

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