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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-03-05 15:20 深層学習に基づく自動車の半径・内角が異なるカーブ走行時における統一的な運転スキル分析 ○香川琢也・ナイワラ P. チャンドラシリ（工学院大）  IN2018-151 |
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| 抄録 | （和） | 自動車技術の進歩と消費者の自動車購入意欲の結果から，将来の自動車社会では自動運転車両と手動運転車両が共存することが考えられる．しかし，手動で車両を運転すると，運転者の運転スキルが眠気や疲労により変動し，事故につながる可能性がある．このような状況では，車両が運転者の運転状況を監視し，自動運転オプションを提供することが重要である．従来の研究では，道路上のカーブの形状ごとに運転者の運転スキルの分類をしていた．本研究では，深層学習手法（積層自己符号化器）に基づいて，道路上のカーブの形状にかかわらず，統一的な仕組みで個々の運転者の運転スキルを高精度に分類する手法を提案する．実験では，ドライビング・シミュレータ上の半径・内角が異なった6つのカーブ箇所から得られた運転データを利用した．運転データに含まれるセンサ信号に信号処理を加え，積層自己符号化器を用いて運転者の運転スキルを分類した．その結果，最大で92.5%の運転スキルの認識率が記録された． |
| （英） | With the advancement of automobile technology and consumer motivation to buy automobiles, it is expected that self driving vehicles and manual driving vehicles will coexist in future automobile society. There are a number of people who are interested in driving and, they may think that the self driving vehicles are unnecessary. However, if the vehicle is operated manually, there is a possibility for driving skills of a driver to fluctuate due to drowsiness and fatigue and that may lead to accidents. In such a situation, it is important for a vehicle to monitor the driver's driving conditions and provide with a driving support system or automatic driving options. In previous research, driver's driving skills were analyzed at single curve at a time. In this research, we propose a method to classify driving skills of an individual driver with high precision using unified mechanism, regardless of shape of the curve on the road, based on deep learning (stacked autoencoders). In the experiment, the driving data obtained from the six curve points with different radii and interior angles on the driving simulator was used. Signal processing was added to the sensor signal data, and driving skills of the driver were classified using the stacked autoencoders. As a result, a maximum driving skill recognition rate of 92.5% was achieved. | |
| キーワード | （和） | ニューラルネットワーク / 深層学習 / 積層自己符号化器 / 運転行動 / 運転スキル / / / |
| （英） | Neural network / Deep learning / Stacked autoencoders / Driving behavior / Driving skill / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 466, IN2018-151, pp. 403-408, 2019年3月. | |
| 資料番号 | IN2018-151 | |
| 発行日 | 2019-02-25 (IN) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IN2018-151 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN NS |
| 開催期間 | 2019-03-04 - 2019-03-05 |
| 開催地（和） | 沖縄コンベンションセンター |
| 開催地（英） | Okinawa Convention Center |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2019-03-IN-NS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習に基づく自動車の半径・内角が異なるカーブ走行時における統一的な運転スキル分析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Unified Driving Skill Analysis of Curves with Different Radii and Interior Angles of Automobiles based on Deep Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural network |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(3)（和/英） | 積層自己符号化器 / Stacked autoencoders |
| キーワード(4)（和/英） | 運転行動 / Driving behavior |
| キーワード(5)（和/英） | 運転スキル / Driving skill |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 香川 琢也 / Takuya Kagawa / カガワ タクヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 工学院大学 (略称： 工学院大) Kogakuin University (略称： Kogakuin Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | ナイワラ P. チャンドラシリ / Naiwala P. Chandrasiri / ナイワラ P. チャンドラシリ |
| 第2著者 所属（和/英） | 工学院大学 (略称： 工学院大) Kogakuin University (略称： Kogakuin Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-03-05 15:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2018-151 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.466 |
| ページ範囲 | pp.403-408 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-02-25 (IN) |
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