人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第25回)
SIG-AM-25-08

決定木と視線特徴量による車酔い自動判定モデルの構築と精度評価
Development of Automatic Recognition Model of Motion Sickness by Decision Treeand Features of Line of Sight and Accuracy Evaluation
奥山祥太 1*

大前佑斗 1豊谷純 1

浦田奈愛 2

Shohta Okuyama1, Yuto Omae1, Jun Toyotani1 and Nae Urata2
11

日本大学大学院生産工学研究科
Graduate School of Industrial Technology, Nihon University2
三菱自動車工業株式会社
2
Mitsubishi Motors Corporation

Abstract: In Japan, where automobiles have become popular enough, many people are suffering from motion
sickness. Improvement of our line-of-sight while on the car can be an idea to cope with carsick. However, thatpossibly depends on individual characteristics. Although it would be helpful if there is a system that presents
individualized line-of-sight trends to avoid motion sickness, the research is insufficient. Therefore, the purposeof this study is developing of this system, and we have analyzed the line-of-sight trend by data mining.
そこで，個人に適合した形で車酔いを解消させる
視線動向のアドバイスを提示するシステムの開発を
コロナ禍の現在，新しい生活様式[1]が提言され， 行うことが必要である．このためには，精度の高い車酔いの判定モデルを構築することが求められる．
日々の日常生活から働き方まで徐々に変化してきてさらに，そのモデルを活用し，車酔いする人の視線いる．働き方においては，テレワークが主になりつ動向をどのように変化させると酔いにくくなるのかつあり，出社する頻度も少なくなっていることからについて明らかにすることが要求される．そこで本大都市から地方へと移り住む人たちも少なくない．
研究では，その第一ステップとして，視線から車酔地方での生活は，都会と比較し長距離の移動が求められるため，多くの世帯が自動車を保有している[2]． いを自動判定するモデルの構築を行う．
そのため，移住をきっかけに自動車を購入する人が２ 乗酔いの原因とメカニズム増加している．大都市においても，３密回避を目的とした移動手段の１つとして，自動車の需要が高ま「動揺病」とも呼ばれる，乗り物酔いの主な症状っている[3]．
としては，悪心，嘔吐，顔面蒼白，冷汗などが挙げ
このような社会の変化により，以前と比べて自動られるが[7][8]，現在これらの原因として最も多く取車に乗る機会が増えた人は多いのではないかと考えり 上 げ ら れ て い る 仮 説 は ， 感 覚 混 乱 説 (sensory
られるが，自動車に関する悩みの 1 つとして，車酔conflict theory)[9]である．感覚矛盾説とも言われるこいがあげられる．車酔いは，自動車の誕生から長いの仮説に共通した乗り物酔いの発症モデル[10]を図
月日が経過した現代でも多くの人が悩まされている． １に示す．
そんな車酔いの改善に対する研究は多く存在するが，まず乗り物に乗った際に受ける能動的・受動的な車酔いの要因とされている前庭器官や体性感覚に着刺激情報が脳に伝達される．主に伝達される情報と目したものが多く，視覚情報に焦点を当てているもしては，前庭器官である内耳からの前庭情報，視覚のは少ない[4]．そのため，車酔いを改善する視線動器官からの視覚情報，皮膚や筋肉，関節や内臓器官向に関しては，前方の車といった動きが比較的穏やなどの体性感覚からの情報の３つとされている．こ
かな対象物を中心的に眺めているか，目を閉じていうした刺激に対し脳内では，直ちに抗重力筋におけたほうがよい[5][6]と言った大雑把な改善法が多い． る前庭一脊髄反射 (vestibule-spinal reflex)による立ち視線動向は人によって異なるため，車酔いを解消す
直り反射や外眼筋における前庭眼反射 (vestibuleる眼球の動かし方は一意に定まらないとされているocular reflex)による代償性眼球運動などのポジティことが，この理由であると考えられる．
ブ・フィードバック機能で，身体の平衡感覚を維持

１

はじめにー 41 ー

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能動・受動
運動

前庭感覚情報体性感覚情報

視覚情報

感覚情報の統合

従来の情報と⽐較する（脳幹網様体） 今まで経験した⾃律神経の乱れ（視床下部）

乗り物酔いことのない刺激情報だった場合

図２ 実験の様子
表２ 実験に使用した動画
種類
場所場面
動画 A
幕張本郷街中
動画 B
幕張湾岸直線道路
動画 C 習志野市大久保住宅街

図１ 乗り物酔いの発症機序モデル[10]表１ 車酔いに関するアンケート
Q．あなたは車酔いをしますか？
(1)

必ず酔う

(2)

頻繁に酔う

(3)

酔う時もある(4)

何度か酔った経験がある(5)

１度は酔った経験がある(6)

１度も酔った経験がない

３.２

しようとする．それと同時に，その刺激と今まで経験した記憶情報との比較を脳幹網様体で行う．比較をした上で，従来に経験したことのない刺激を感じると脳はその情報を処理しきれず，不快な状態にあると判断する．その結果，脳の視床下部が反応し，血圧や呼吸，内臓の働き全般をつかさどる自律神経の乱れが発生する．これにより，吐き気や眩暈などといった乗り物酔いを引き起こすとされている[10][11].

３

研究方法

３.１

被験者

被験者は健康な男女 37 名（男 28 名，女 9 名，年齢 22±2 歳）で，事前に表１のような車酔いに関するアンケートを行った．このアンケートにおいて(1)〜(3)に該当する人を車酔いしやすい人，(4)〜(6)に該当する人を車酔いしにくい人として分類した．その結果，車酔いしやすい人 17 人，車酔いしにくい人20 人となった．

実験環境

期間は 2020 年 9 月 21 日～10 月 30 日の 40 日間で，被験者に検出レート 60Hz の視線追跡装置（EMR9 ,ナックイメージテクノロジー）を装着させて，着席位置から 140〜145cm 程度離れた位置にある，液晶ディスプレイ（55inch）に映し出された映像を閲覧させ，その間の視線動向を測定した．なお、視点の位置がディスプレイの中心と平行になるように椅子の高さも調節した．また，試験中に頭を動かすことにより視線追跡装置のキャリブレーション精度が下がることを防ぐため，固めの高反発ネックピローを付けてもらい頭を固定した．
使用した動画の内容を表２に示す．街中の映像である動画 A は，緩やかなカーブはあるものの基本的に真っ直ぐな道を走行しているものであるが，対向車，歩行者は共に多く映っているものである．直線道路の映像である動画 B は，道幅の広い 3 車線の道路の中央車線を走っているものであるため，追い越し車両は複数回見受けられるが歩行者は映っていな
い．また，植樹された中央分離帯もあるため対向車も映っていない．住宅街の映像である動画 C は，十字路，T 字路が多く，頻繁に右折・左折を繰り返しているものである．
これらの映像は，ダッシュボードにカメラ（HERO9Black，GoPro）を設置し，実際に走行している景色を撮影したものである．こうして撮影した映像から，場面の異なる３パターンの映像（90 秒）を作成し各被験者に A→B→C の順番で２回ずつ閲覧させた．

ー 42 ー

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表３ 用いた特徴量とその物理的性質
特徴量名
物理的性質
CX 平均,CY 平均 時系列信号の平均値
CX 分散,CY 分散 時系列信号のばらつき
CX 歪度,CY 歪度 ヒストグラム時の歪み具合CX 尖度,CY 尖度 ヒストグラム時の尖り具合
累積視点移動距離 視点移動距離の累積
平均視点移動距離 単位時間あたりの視点移動距離

４

分析方法

４.１

表４ 決定木における特徴量・動画別精度
特徴量
動画 A
動画 B
動画 C
10 次元
0.514
0.595
0.676
6 次元
0.649
0.757
0.541
4 次元
0.595
0.757
0.568
表５ NN における特徴量・動画別精度
特徴量
動画 A
動画 B
動画 C
10 次元
0.676
0.622
0.595
6 次元
0.622
0.730
0.622
4 次元
0.649
0.595
0.649

視線計測データと事前処理

視線追跡装置を利用して，実験中の視線情報を，時系列信号として取得した．このデータは，ディスプレイの左上を原点として，右に行くごとに X 座標値が増加し，下に行くごとに Y 座標値が増加するものである．その中で，右目と左目の両方の動きから導き出される補正点のデータ(CX,CY)を採用した．実験中の瞬きやよそ見などで生じたエラー値は，全体からエラー値を除いた値の平均値に差し替えた．また，各動画における視聴１度目の視線情報を教師データ，２度目の視線情報をテストデータとし精度評価を行なった．

表６ NN における最大精度時(0.730)の条件
中間層
学習係数
学習回数
40.001
10000
50.001
10000
90.01
5000

６に示す．また，特徴量が４次元の場合と歪度を含めた６次元の場合では，約 15％も正答率が違うことから，視線情報から車酔いを自動判定するのにおいて，歪度は必要な特徴量であると考えられる．この
他に，決定木，NN 共に動画 B での精度が高くなっている理由としては，直線道路という対象物が少ない
４.２ 判定モデルと特徴量
シンプルな環境のため，比較的穏やかな視線動向でまず初めに，実験で得られたデータを表３に示す， あることが挙げられる．視線動向は人によって必ず10 次元の特徴量ベクトルに変換した．これを用いて， 異なる為，酔う・酔わないに関係なく全体的に誤差が生じる．しかし，直線道路のようなシンプルな映決定木とニューラルネットワーク（以後，NN）によ像では，注目する対象物が少ないため全体的に視線る精度評価を行った．その後，実験環境のわずかな動向が似ていて誤差が小さくなる．そのため，その違いが大きく反映されてしまう CX・CY 平均と，フィ中での僅かな違いなども結果に反映されやすいといードバックにおいて原因を考えにくい尖度の 2 つをう観点から，より高い精度が出やすいのではないか含めない，6 次元（CX・CY の分散と歪度，２種類のと考えられる．
移動距離）での分析も行った．最後に，眼球の動かこの２つの結果より，直線道路の動画 B を用いたし方に着目した 4 次元（CX・CY の分散，２種類の移視線計測によって取得した X,Y の時系列データを，動距離）での分析を行った．
CX/CY の分散と歪度・累積と単位時間あたりの移動
５ 分析結果および考察
距離の 6 次元の特徴量をもとに，作成した決定木が最適モデルであると考えられる．
表４に，決定木を使用した場合の精度を示す．決次に，最適モデルの構築条件をもとに図３の決定
定木による分析結果では，実験に使用する最適映像は直線道路の場面である動画 B であることが分かる． 木を可視化した．まず１つ目の判定基準としては，視点の上下方向の座標の散らばり具合を表す分散
また使用する特徴量においては，４次元と６次元に（CY 分散）を指標となる．この判定では，CY 分散がおいて同じ最大精度が得られたことから，平均と尖92.75 以下の人の 11 人中 9 人が酔いにくい人である度が判定に寄与しない特徴量であることが分かる．という結果になった．この結果から，車酔いしにく
表５に，NN を使用した場合の精度を示す．NN の分
析結果では，動画 B を用いて得られた視線データを， い人は，縦方向の視線動向を殆ど行なっていないか，行っていたとしても移動幅が小さい傾向であること
特徴量を 6 つ採用した 6 次元で分析した場合に最大が分かる．
精度が得られた．最大精度が得られた時の条件を表
２つ目の判定基準としては，視点の左右方向の座ー 43 ー人工知能学会 インタラクティブ
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sample=37⼈[酔わない:酔う]=[20:17]
cy分散が92.75以下
sample=11⼈[酔わない:酔う]=[9:2]

cy分散が92.75より⼤きいsample=26⼈[酔わない:酔う]=[11:15]

cx分散が1020.701以下

cx分散が1020.701より⼤きいsample=12⼈[酔わない:酔う]=[2:10]

sample=14⼈[酔わない:酔う]=[9:5]

cy分散が486.472以下

cy分散が486.472より⼤きいsample=9⼈[酔わない:酔う]=[7:2]

sample=5⼈[酔わない:酔う]=[2:3]

図３ 決定木による車酔い自動判定モデル
標の散らばり具合を表す分散（CX 分散）が指標となる．この判定では，CX 分散が 1020.701 以下の人の12 人中 10 人が車酔いしやすい人であるという結果になった．この結果からは，横方向の分散が小さい方が酔いやすいと考えられる．しかし通常，極力眼球を動かさないか，目を閉じておいた方が酔いにくい[10]とされている事から，これと相反する結果である．この理由については今回の分析では明らかにできないため，今後詳細に調査することが必要である．
３つ目の判断基準としては，再び視点の上下方向の座標の散らばり具合を表す分散（CY 分散）を指標としている．この判定では，分散値が 486.472 以下の人の 9 人中 7 人が車酔いしにくい人であった．この結果からは，最初の判別と同様に，縦方向の視線動向が関係してきていることが分かる．
今回の判定モデルから考えられる，車酔いに関する特徴としては，縦方向の視線動向が比較的緩やかである人は車酔いしにくいということと，横方向の視線動向は車酔いに比較的関係がないのではないかということの２点が挙げられる．今回使用した直線道路の映像は，対向車も映っておらず，追い越す車両も比較的少なかった為，視線が集まる対象としては前方を走る車であった．試験中の視線追跡映像から，前方の車を注視し目で追っている人の視線動向
は，車間が縮まるにつれて対象物が大きくなる為，無意識に目線が少し上に移動しているように見受けられる．この視線動向は，車間によって視線の高さが変わることを裏付けている．これを基に推測すると，車酔いしにくい人は，ある一点の対象物を注視するのではなく，ざっくりとした範囲を見ているのではないかと考えられる．一方で車酔いしやすい人は，ある 1 点を集中して目で追う習性があるのではないかと考えられる．
これらの特徴から導き出せる，車酔いを改善する方法としては，縦方向の視線動向を避けるとともに，ある 1 点にピントを合わせて目で追うことを避けることが挙げられる．

６

おわりに

本研究では，視線情報から車酔いを自動判定するモデルを構築した.また，このモデルから車酔いしやすい人の特徴を導き出し，この特徴に基づいた車酔いを改善させる視線動向を提案した.しかし，視線動向は環境要因によって変化するものであると考えられるため，今回の分析で得られた判定モデルは，使用した映像にのみ適用されるものである.また現状
では，機械学習に用いるデータ数が少ないため，より個人に適合した酔わない視線動向を導き出すことはできていない．そのため，より多くの視線データを取得し再検証する必要がある．今回は決定木の分析結果を基に車酔いに対する改善策を考えたが，決定木は可読性が高い一方で，分岐を決定する時に一つの変数しか考慮されないため，判定に重要な特徴量が反映されていない可能性がある．そのため，特徴量が全て反映される NN のような手法を用いて，必要な特徴量を再考することも今後の課題である．

参考文献[1]ー 44 ー

新型コロナウイルスを想定した 「新しい生活様式」の実践例,厚生労働省:

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情報アクセスと可視化マイニング研究会(第25回)
SIG-AM-25-08

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コロナ下で中古車販売好調 3 密避け需要増、新車納期延び待ちきれず，産経デジタル SankeiBiz：
https://www.sankeibiz.jp/business/news/201015/bsc20101
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ー 45 ー