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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-06-07 09:55 自動運転の制動による違和感に関連する脳波の特徴量とその分類 ○野田 基・田中聡久（東京農工大）・久保田 健・蒔田健一（ジヤトコ）  SIP2024-6 BioX2024-6 IE2024-6 MI2024-6 |
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| 抄録 | （和） | 自動運転車において運転手は，その操作を他者（自動運転制御装置）に委ねることになるため，自身の想定と制御が異なる場合，乗り心地を大きく損ねる可能性をもたらす． 運転手が自動運転に対して感じる違和感を客観的に評価し，改善することが自動運転車の実用化における重要な課題である． そこで，本稿では自動運転の制動による違和感が脳波に影響を与えるという仮説を立てた． ドライブシミュレータにより，違和感を感じるような異常な車間距離と通常の車間距離を模擬し，運転手の脳波を計測した． 脳波解析の結果，前頭部$theta$帯域のサンプルエントロピーと後頭部low-$beta$帯域のパワーが自動運転時の違和感に関連していることが示された． 各特徴量を機械学習によって評価した結果，$theta$帯域のサンプルエントロピーの特徴量において，14人中13人の参加者で正しく分類することができた． この結果は，制動への違和感が脳波の特定の指標に影響を与えることを示唆している． |
| （英） | In autonomous vehicles, drivers entrust the control of the vehicle to others (autonomous driving control devices). If the driver's expectations and the actual control differ, it may result in a significantly compromised riding experience. Objectively evaluating and improving the discomfort felt by drivers towards autonomous driving is a crucial challenge in the practical implementation of autonomous vehicles. Therefore, in this paper, we hypothesized that the discomfort caused by autonomous braking affects electroencephalogram (EEG). Using a driving simulator, we simulated abnormal and normal inter-vehicle distances that cause discomfort and measured the driver's EEG. The results of the brain wave analysis showed that the sample entropy in the frontal $theta$ band and the power in the occipital low-$beta$ band were related to the discomfort experienced during autonomous driving. When evaluating each feature using machine learning, we correctly classified 13 out of 14 participants using the sample entropy feature in the $theta$ band. These results suggest that the discomfort towards braking affects specific indicators in EEG. |
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| キーワード | （和） | 自動運転車 / 脳波 / 周波数パワー / エントロピー / 機械学習 / / / |
| （英） | Automated vehicles / EEG / Frequency power / Entropy / Machine learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 58, SIP2024-6, pp. 29-33, 2024年6月. | |
| 資料番号 | SIP2024-6 | |
| 発行日 | 2024-05-30 (SIP, BioX, IE, MI) | |
| 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 | SIP2024-6 BioX2024-6 IE2024-6 MI2024-6 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ITE-ME ITE-IST BioX SIP MI IE |
| 開催期間 | 2024-06-06 - 2024-06-07 |
| 開催地（和） | 新潟大学（駅南キャンパスときめいと） |
| 開催地（英） | Nigata University (Ekinan-Campus "TOKIMATE") |
| テーマ（和） | マルチメディアデータ・映像・画像・信号の取得・処理・解析・認証と応用，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2024-06-ME-IST-BioX-SIP-MI-IE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 自動運転の制動による違和感に関連する脳波の特徴量とその分類 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | EEG features related to discomfort caused by braking of autonomous vehicle and their classification |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 自動運転車 / Automated vehicles |
| キーワード(2)（和/英） | 脳波 / EEG |
| キーワード(3)（和/英） | 周波数パワー / Frequency power |
| キーワード(4)（和/英） | エントロピー / Entropy |
| キーワード(5)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| 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） | 野田 基 / Motoi Noda / ノダ モトイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TUAT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 聡久 / Toshihisa Tanaka / タナカ トシヒサ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TUAT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 久保田 健 / Ken Kubota / クボタ ケン |
| 第3著者 所属（和/英） | ジヤトコ (略称： ジヤトコ) JATCO Ltd (略称： JATCO Ltd) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 蒔田 健一 / Kenichi Makita / マキタ ケンイチ |
| 第4著者 所属（和/英） | ジヤトコ (略称： ジヤトコ) JATCO Ltd (略称： JATCO Ltd) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-06-07 09:55:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | SIP2024-6, BioX2024-6, IE2024-6, MI2024-6 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.58(SIP), no.59(BioX), no.60(IE), no.61(MI) |
| ページ範囲 | pp.29-33 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2024-05-30 (SIP, BioX, IE, MI) |
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