自動運転時代に向けたドライバ状態検出・推定・制御技術と安全運転支援技術

自動運転時代に向けたドライバ状態検出・推定・制御技術の基礎を分かりやすく解説！

講師

愛知工科大学　工学部　教授　博士（学術）　荒川　俊也　氏
【専門】
人間工学、ヒューマンインタフェース、統計科学
【略歴】
2001年早稲田大学理工学部機械工学科卒業、2003年東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻博士前期課程修了。2003年〜2013年富士重工業株式会社スバル技術研究所に勤務。ドライバ状態推定研究、香りの効能研究、立体音響警報開発などに従事。2008年〜2012年総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻博士後期課程修了。2013年愛知工科大学工学部准教授、2016年同大学同学部教授。自動運転のシステムへの依存と破綻におけるヒューマンファクタ、生体情報によるドライバ状態検出システムの開発、機械学習を用いたマウス・シバヤギの状態推定などが現在の研究テーマ。自動車技術会ヒューマンファクター部門委員会およびエレクトロニクス部門委員会委員、愛知県ITS推進協議会特別会員（学識）。産業応用工学会2014年度論文賞、計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2016年度研究奨励賞などを受賞。

受講対象

・レベル 初心者向け，ドライバ状態検出技術などに関心がある・開発を検討しているが余り知見が無い技術者，技術企画として自動運転のアイディアを検討している方など 習得できる知識 ドライバセンシング技術の基礎，生体計測活用方法，自動運転に向けたクルマとドライバの関わり方 趣旨 最近、ドライバの病変などで自動車が暴走して歩行者に突っ込むという事故が見受けられます。今後開発が加速していくと考えられる自動運転時代に向けて、自動車とドライバの関わりがますます重要になると考えられます。このような中で、ドライバ状態検出・推定・制御技術はどうあるべきか、また、ドライバ状態検出・推定・制御技術を活かした安全運転支援技術はどうあるべきか、「研究」ではなく「開発」のスタンスで、概論的に説明致します。

プログラム

１．イントロダクション
　　1.1　自動運転が期待される背景
　　1.2　現状の課題
　　1.3　ドライバ状態検出・推定・制御技術のあり方
２．予防安全技術の流れ
　　2.1　0次安全，1次安全，2次安全
　　2.2　車載適用事例の紹介
３．ドライバを測る手法
　　3.1　視線挙動に基づく手法（概論，計測手法，研究紹介）
　　3.2　脳波に基づく手法（概論，計測手法）
　　3.3　心拍に基づく手法（概論，計測手法，研究紹介）
　　3.4　血圧に基づく手法（概論，計測手法，研究紹介）
　　3.5　その他の手法（例：座圧，呼気など）
　　3.6　それぞれの手法の長所と短所
４．ドライバを測る手法と自動運転との繋がり
５．何故ドライバ状態推定技術は難しいか？
　　5.1　「ビッグデータ」の扱い方
　　5.2　様々な統計科学的手法
６．まとめ