ドライバーの運転疲労を考慮した幹線交通機関選択モデルの構築
Ｈ９６０５７

小林靖幸

担当教員

岩倉成志

１．はじめにてをシステムが負うＡＨＳ-ａ（Ａｕｔｏｍａｔｅｄｃｒｕｉｓｅ）の３種

従来の幹線交通機関選択モデルには、ドライバーの類がある。ＡＨＳは、ｉ‐ｃ‐ａの順で進化し、ＡＨＳの最終運転疲労を考慮したものが存在しない｡その理由として形であるＡＨＳ‐ａが導入されると、自動車の完全自動走は、ドライバーの運転疲労、特に精神的な疲労は人間行が実現され、ドライバーの運転負荷が軽減されるものの主観的側面が強く､さらに､ドライバー自身の個性にと期待されている。

関係する様々な要因が影響する。そのため､運転疲労

３．分析に用いたデータの全容を明らかにすることは容易ではなく、明確な評価モデルを構築するにあたり、分析に用いた個人トリップ基準が存在しなかった(１)｡しかしながら､近年､大手自動データを表１に示す。このデータを組み合わせ、分析に車メーカーの研究者たちの間で､ドライバーの運転疲労必要な非集計モデル用データに加工した。データ表をに関する研究が盛んに行われている｡

表２に示す。この中から、時間・費用・実距離を変数とし本研究は､運転疲労に関する既往の研究成果を用い､て用いた。運転疲労に関するデータは、田口ら (２)の研従来の幹線交通機関選択モデルへ適応することにより､究により、疲労感との相関が高いとされている尿中アド新たな幹線交通機関選択モデルを構築することを目的

レナリンと心拍血圧性変動の 2 種類の生理指標を用いとする。さらに､現在、政府と関係５省庁が推進しているＩた。尿中アドレナリンと心拍血圧性変動の生理学的意

ＴＳ(高度道路交通システム)プロジェクト内のＡＨＳ(走行味としては、前者はストレスホルモンと呼ばれる精神的支援システム)が、導入された際の幹線交通機関選択のストレスに応答する指標であり、後者については、いま変化についても考察する｡

だ確かな評価基準は定まっていないが、覚醒低下の指２．ＩＴＳ/Ｓｍａｒｔｗａｙ/ＡＨＳの効果について標の一つと考えられているものである(２)。運転疲労に関ＩＴＳは安全、快適で効率的な移動に必要な情報を迅するデータにおける各生理指標、及び疲労感の時間経速、正確、かつ分かりやすく利用者に提供するとともに、過による変化を、走行距離との関係に置き換え、新たな情報、制御技術の活用による運転操作の自動化等を可

疲労感のデータを作成した。作成したデータを、図 1 に能とするシステムである。これによりＩＴＳは、高度な道路示す。

利用、運転や歩行等道路利用における負荷の軽減を

表１

個人トリップデータ可能とし、道路交通の安全性、輸送効率、快適性の飛平成７年幹線旅客純流動データ

躍的向上を実現するとともに、渋滞を軽減する等の交

ＴＲＡＮＥＴ(総合交通体系データベースシステム)

通の円滑化を通し環境保全に大きく寄与する等、真に表２

豊かで活力のある国民生活の実現に資することに貢献

1.ﾄﾘｯﾌﾟﾃﾞｰﾀ/ｼｰｹﾝｼｬﾙ番号

10.車種(Ｃ)するシステムである。

2.発・着ゾーン

11.１日の走行距離(Ｃ)3.選択可能性（C,R)

12.区間距離(Ｃ)4.選択結果（C,R）

13.旅行日程(共通)5.所要時間(C,R)

14.性別(共通)

6.費用(C,R)

15.年齢(共通)

Ｓｍａｒｔｗａｙは、車やドライバー、歩行者など多様な利用者との間で様々な情報のやりとりを可能にする道路で、多様なＩＴＳサービス展開の基盤、さらには、快適で豊かな生活や社会の創出につながる基盤となるものである。
ＡＨＳは、事故の防止などの安全運転を支援するために、道路上の情報をセンサー等によって収集し、ドライバーに危険警告を行うＡＨＳ‐ｉ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）や、状況によりハンドルやブレーキ制御などの運転補助を行うＡ
ＨＳ‐ｃ（Ｃｏｎｔｒｏｌ）、情報収集と運転操作及び責任の全

非集計モデルデータ表

7.道路距離（実距離）8.道路距離（直線距離）
9.同行者数(共通)(注) C=CAR,R=RAIL,共通=C,R

表４4.5
4.0
3.5
3.0
指 2.5
数 2.0
1.5
1.0

観光トリップ

指標なし

距離

疲労感

アドレナリン

心拍-0.0148-0.0147(-13.1)(-15.8)変数時間-0.0155(共通)

0.50.0(-17.5)

費用0.0

67.5

135.0アドレナリン

202.5

270.0

337.5

走行距離（ｋｍ）
心拍血圧性変動405.0

図1 作成した運転疲労に関するデータ

４．幹線交通機関選択モデルの構築作成した非集計モデル用データ（ビジネス＆観光トリ(-9.1)(-8.9)-8.05E-05 -6.53E-05 -7.34E-05 -7.41E-05 -9.08E-05(共通)(-2.2)

疲労指標
疲労度-0.00977 -0.00913(-1.9)(-2.1)(-2.0)(-2.5)-0.00532-0.0797-0.152-3.36(-7.4)(-8.8)(-1.0)(-2.3)

定数項(CAR)-8.05E-05

3.44

4.28

3.06

6.71

(CAR)

(20.8)(20.9)(18.8)(14.9)

(4.1)

時間価値

19238

14960

12437

19913

16214

初期尤度-1099.7-1099.7-1099.7-1099.7-1099.7ップ）から交通機関毎に１０００トリップをランダム抽出し、最終尤度-628.7-602.7-592.7-628.1-625.8

自動車と鉄道について非集計ＬＯＧＩＴモデルを用いて、

尤度比

0.428

0.452

0.461

0.4290.431

パラメータ推定を行った。非集計ＬＯＧＩＴモデルの数式、(注) 共通：CAR・RAIL、CAR：CAR のみの変数

パラメータ推定の結果は、以下に示す通りである。

表５

相関図(ビジネストリップ)
時間【非集計ＬＯＧＩＴモデル】

Uin = Vin + εin
Vin = θ 1Tin + θ 2Cin + ∑ θ k X kinkin

アドレナリン

時間

1.000

費用-0.140

1.000

アドレナリン-0.559-0.192

1.000

定数項

0.228

0.219-0.897

定数項

1.000

５．考察vine
P =∑e

費用

表３・表４から、観光トリップの尿中アドレナリンを使用
V jn

したモデルを除く他のモデルは、パラメータ推定による

j∈ An

Uin : ランダム効用、 Vin :確定項、 εin : ランダム項、値が有意であることが確認できた。これにより、主観的評価である疲労感と、生理指標である心拍血圧性変動・尿中アドレナリンは、今回の幹線交通機関選択モデ

i :選択肢、 n : 個人、θ : パラメータ、T , C, X : 説明変数、

この結果により、ドライバーの運転疲労を考慮した幹線

P : 選択確率
表３

交通機関選択モデルを構築することができた。ただし表

ビジネストリップ指標５から、尿中アドレナリンと定数項との相関関係が高いこなし

距離

疲労感

アドレナリン

心拍変数
時間(共通)
費用(共通)

ルにおいて、有意な説明変数であることが確認できた。

-0.0110(-17.4)-0.00480 -0.00440 -0.00941 -0.00797(-6.5)(-6.1)(-12.0)(-12.1)-1.06E-04 -8.36E-05 -9.23E-05 -8.73E-05 -1.38E-04(-4.2)(-3.3)(-3.6)(-3.4)(-5.2)

疲労指標-0.00739-1.00-0.458

-11.9

(CAR)

(-12.3)(-13.9)(-3.1)(-11.8)とが確認され、パラメータにバイアスが発生している可能性を否定できない。この相関関係は、多少の差があるものの、すべてのモデルの疲労指標においても確認された。
今後、ドライバーの運転疲労を軽減する AHS‐a導入の際には、自動車の選択確率(利用率)は増加するものと思われる。

定数項

1.58

2.38

3.30

2.11

14.9

(CAR)

(18.0)(20.3)(20.0)(10.7)(12.9)

参考文献

時間価値10416

5738

4773

107825768（１）田口敏行他：長時間運転時のドライバ疲労に関する考察、

初期尤度-1198.8-1198.8-1198.8-1198.8-1198.8

最終尤度-925.3-844.0-822.4-920.0-848.6

尤度比0.228

0.296

0.314

0.233

0.292

(注) 共通：CAR・RAIL、CAR：CAR のみの変数

自動車技術会、Ｖｏｌ．28、Ｎｏ．1、ｐ．77‐82（1997）（２）田口敏行、稲垣大：ドライバの運転疲労における上下振動の影響、自動車技術会、Ｖｏｌ．30、Ｎｏ．2、ｐ．93‐97（1999）