ウエアラブルNIRSを用いた自動・手動運転時のドライバの脳活動データベースの構築と評価ー 平成28年度（中間報告） タカタ財団助成研究論文一ISSN 2185-8950研究実施メンバー研究代表者  日本大学生産工学部機械工学科網島均
石川県珠洲市の公道において， OEG−１６ （スペクトラテック：前頭葉１６チャンネル計測用）およびPocketNIRS（ダイナセンス，前頭葉２チャンネル計測用）を装着したドライバの運転中の脳機能を計測した．ここでは，自動運転，手動運転，自動・手動切り替え時の脳活動に差異がみられるかどうかについて，自動運転車両の運転資格を有する２名（菅沼直樹,米陀佳祐）について実験を実施した．また，比較実験として，助手席同乗者に対する計測を行った.これらの実験の結果，以下の知見を得た. １）手動運転時，自動運転時の明確な差異は見られない. これは，どちらのモードにおいても外部環境によって脳活動が大きく影響を受けること，ドライバが本自動運転車両の開発者であり，自動運転車両が正常に動作しているかに多くの注意を向けていることによるものと考えられる． 2）ドライバが注意している場合や予想外の事象によってびっくりしたことによる脳活動が観察できることが明らかになった.
目
ウエアラプルNIRSを用いた自動・手動運転時のドライベの脳活動データベースの構築と評価
第１章研究背景と目的
第2章実車実験の実験方法2.1 脳機能計測装置2.2 走行コース2.3 実験条件
第３章実験結果
3. 1   予備実験結果（平成28年6月4日実施） 3. 2 本実験結果（平成28年8月5日実施） 3.3 本実験結果（平成28年11月15日） 3. 4 本実験結果（平成28年12月27日）第４章ドライピングシミュレータ実験4.1目的4.2実験方法4.3評価方法4.4実験結果参考文献

研究背景と目的
近年，ドライバの運転時の負担を軽減することで安全を確保する様々な運転支援システムが開発・導入されている. 例えば，前車と自車との車間距離を一定に保つ ACC （Adaptive Cruise Control)や,操舵支援によって車線を維持するレーンキープアシストなどが挙げられる.さらに,これらの技術の進歩に伴い，高齢者や体が不自由な方も含めたすべての人が自由に移動できる手段として自動運転技術の実現が期待されている．しかし，運転支援システムによる負担の軽減によってドライバの注意力が低下し，予期せぬ事故の原因になることが指摘されている．例えば，運転支援システムの導入にともなうドライバのネガティブな行動変化がHj ¨ almdahl 1), Hoedemaeker²》により報告されている．さらに，自動運転技術については，事故時の責任問題との関係から，居眠りなどにより事故を起こす危険性が高まったような状況などドライバが運転できなくなった状況，つまりシステムに運転を任せた方が事故のリスクが低い状況下などで部分的に実用化する必要がある．これらの理由から，現在ドライバの状態，特に運転に対する負担や注意をモニタリングする技術が必要とされている．様々な生理指標からこれらの評価を行う試みがなされているが，運転中の認知・判断を行っている脳の活動からドライバの負担・注意を評価する方法が期待されている.脳活動を評価する非侵襲的計測法には，主に機能的磁気共鳴画像（fMRI: functional magnetic resonanceimaging）や近赤外分光法（NIRS: Near-Infrared Spectroscopy）があげられる.  fMRIはは，脳内の酸素化ヘモグロビン（oxy-Hb）が脱酸素化ヘモグロビン（deoxy-Hb）に変化するときの磁気共鳴信号の増加を利用して，間接的に脳活動を測定する方法である．fMRIを用いた先行研究では，右折支援システムによるドライバの不安感軽減を脳活動から評価した研究がある9.しかし，fMRIによる計測では，計測中に実験参加者は体をほとんど動かすことができず，計測できる課題には制限がある. NIRSは近赤外光を用いて, oxy-Hbとdeoxy-Hbの変化量を測定する装置であり，体動の制限が少なく，実験参加者に対して自然な状態で実験が行えるため，運転時の脳機能の評価を行う上で有望な方法である.現在, NIRS計測によるドライビングシミュレータ4,5),実車運転時0のドライバの脳活動が報告されており，脳活動からドライバの負担や注意を評価できる可能性を示している.本研究では，自動運転車両を用いた実車実験を行い，ドライバの脳活動と運転環境に対する注意の変化を評価可能であるか検証を行った
第2章
実車実験の実験方法
2.1 脳機能計測装置
運転中のドライバの前頭前野の脳機能情報を取得するNIRS装置にSPECTRATEC社製の0EG-16及びDynaSense社製のPocket  NIRSを用いた．用いたNIRSの装置と計測チャンネルを図1と図2に示す. Illuminator Channel
2.2 走行コース
実験を行った走行コースについて，６月４日，８月５日に行った実験コースは距離が短い市街地のコースと11月15日， 12月27日に行った緩やかで距離が長いコースの2種類で実験を行った．距離が短い市街地コースは珠洲市役所から珠洲総合病院までのルート(図3の青線)を走行させた.緩やかで距離の長いコースは珠洲市役所から珠洲市と能登町の境界にある休憩所（図4の「Goa1」）までのルート（図4の青線）を走行させた.
2.3 実酸条件
実験参加者について，インフォームドコンセントを取得した自動運転走行を許可されている２名を対象に実験を行った.走行条件について，自動運転時と手動運転時，安静状態の脳機能計測状態を計測した．計測した順番について，表1に6月4日，８月5日， 11月15日， 12月27日それぞれの順番を示す. 6月4日, 8月5日はそれぞれ往路から復路まで自動運転または手動運転で往復走行し,終わりしだい,片方の走行モードで走行した. 11月15日は手動運転で往路を走行してもらい,復路は自動運転させた．このとき，実験参加者に呈示情報として看板や標識などを手動運転時のみ注視するように伝えた． 12月27日は雨天のため，自動運転を中止し，代わりに助手席のデータを計測した．順番は運転席で往路を走行，助手席で復路を走行した．各実験参加者の最後の1試行は往路を走行中に助手席のデータを計測，復路走行中に運転席でデータを計測した．さらにサプタスクとして先行車両を設け，車間距離を一定に保ちながら走行させるように呈示した.

美酸結果
3. 1   予備実験結果（平成28年6月4日実施）
６月4日の実験結果の例を図9および図1 0に示す.実験結果から，計測結果にはトレンドやノイズが含まれており,信号処理を行わないと脳活動の識別が困難であることがわかる.これらの影響の除去には，離散ウェープレット変換を用いた多重解像度解析γを用いる方法が提案されている. Ib conc. (mM・mm) Hb conc. (mM・mm)
3. 2 本実験結果（平成28年8月5日実施）
８月５日の実験結果について，多重解像度解析ｳを行い0. 1Hz以上の周期成分を除去し，再構成した波形からデータを評価した結果，自動運転から手動運転に偶然切り替る場面において，自動運転から手動運転に変化する間に脳の血流が増加したことがわかった．これは，ドライバの手動運転への対応や後続の車両，停止車両を追い越す際の前方車両の注意などが要因として考えられる.一方,手動運転と自動運転の間に,明確な違いと思われる波形や傾向は確認されなかった.この理由について，自動運転時，不具合や自動運転時中の事故を起こさないように注意した結果，手動運転時と変わらない意識，注意レベルだったことが考えられる．また，運転コースに慣れてしまったために，脳の血流反応が小さくなった可能性がある．
3. 3   本実験結果（平成28年11月15日）
11月15日の実験結果について，多重解像度解析を行い0. 1Hz以上の周期成分を除去し，再構成した波形を図15,  16,  17,  18に示す. 図より，手動運転時はoxy-Hbが増加し，自動運転時はほぼ変動が少ないNIRS波形を得られた．一方で，実験回数が増加するに従い，変化が小さくなっていく傾向もみられた.これらの原因について，手動運転は自動運転より運転負荷が増加した結果，oxy-Hbが増加したと考えられる．一方，回数が増えることによって慣れが発生し，脳活動が低下した可能性もある.
3. 4 本実験結果（平成28年12月27日）
12月27日の実験結果について，多重解像度解析を行い0. 1Hz以上の周期成分を除去し，再構成した波形を図19, 20, 21, 22に示す.図より, 11月15日同様,手動運転時は増加,自動運転時はほぼ横ばいの波形を得られた. 一方，自動運転時の脳機能計測を行った後に手動運転を行うとほとんど変化が見られない傾向があった.

4.1目的
運転中のドライバの注意について，前頭前野の脳活動から評価の可能性を検討することを目的にドライビングシミュレータで走行時の周囲に対する注意力の大小を，NIRSを用いて，脳活動から検討した
4.2   美酸方法
実験参加者はインフォームドコンセントを得た普通免許所持者４名を対象にドライビングシミュレータを用いて実験を行った．実験に使用した脳機能計測装置はSpectratec社製， OEG-16を用いた．用いたシミュレータ用ソフトウェアはフォーラムエイト社製UC-win/Road 11を用いた.赤信号停止状態を安静状態とし60秒，先行車を時速60kmで追従走行する約60秒のタスクを設け，これらの組み合わせを1試行とし3試行およそ420秒～450秒行った．実験条件として，サプタスクあり，サプタスクなしの2種類について実験を行った．サプタスクありでは，タスク60秒の間に5つ看板が走行中に流れて表示され，その5つの看板を順番に覚えてもらい，タスク終了直後の安静時の時間に「何番目の看板はどのような看板だったか」を問い，これに答えてもらう形式とした．サプタスクなしでは看板を表示せず，ただ走行するものとした.
4.3評価方法
得られた走行時の脳機能のデータについて，多重解像度解析を用いて42秒から335秒の周期成分でデータを再構成し，標準得点化を行った後に，３試行の加算平均を行ってサプタスクの有無による違いを評価した.また，走行終了後にNASA-TLX®を用いて，実験参加者の主観評価を行った．得られたデータに対しては，加算平均を行った．
4.4実験結果
ドライビングシミュレータを用いてサプタスクあり，サプタスクなしの実験を行った結果，主観評価ではサプタスクありの条件においてNASA-TLXの平均点が高かった．これはサプタスクの看板を順番に暗記させる部分で負荷がかかったと思われる．また加算平均して得られた脳機能データについて，走行中は脳活動に変化はないもののサプタスクありでのみ回答区間中に脳活動が前頭前野全体を賦活させていることから，回答する際に覚えた情報を思い出し，答えることに注意したために脳活動が上昇したと考えられる．ドライビングシミュレータを用いて，注意の程度の違いが脳活動に反映されるか実験を行った結果，運転中の脳血流による上昇のタイミングや上昇幅の違いが確認できたことから，運転中の注意の有無や注意の強度を脳活動から計測できる可能性を示した．