まとめ

本章では，感性性能設計のプロセスの実践として，実験参加者の多様性を運転スタイル チェックシート（DSQ）の結果から，ドライバ群をクラスター分析により分類して個々の ドライバの操舵特性を分析することにより，多様性のあるドライバ群においても平均操舵 角応答がジャーク最小モデルに近似できることを確認した．これにより，ジャーク最小モ デルに基づく入力が，熟練テストドライバだけでなく，多様な一般ドライバを対象とする 場合にも適していることを明らかにした．さらに，個々のドライバの操舵応答には，運転 スタイルの特徴が表れる可能性を示し，その操舵応答特性から，異なる運転スタイルをも つドライバに適応した操舵トルク特性を検討した．次に，感性性能イメージから車両定量 目標のプロセスを感性性能定量化プロセスとして提示し，車両目標特性からシステム設計 においては，メカニズム解析から性能予測モデルの構築と利用について述べ，最後に公差 を含めた図面化までの概要を述べた．これらの各フェーズを統合して，感性性能の設計開 発プロセスを提案した．

システム設計から部品化までの検討結に基づいて，V字型開発プロセスの各フェーズにお いて，感性性能の目標特性を達成し，その精度まで含めた性能を満たすためには，特に量 産品においては，部品製造や組み立てを含めた生産技術にまで及ぶことを念頭に入れる必 要がある．「品質は工程で作り込め」という生産部門の言葉があるが，設計段階で品質が確 保できなければ，生産部門だけでは感性性能を含めた品質が確保できないことは明らかで ある．したがって，ここで提案する感性性能開発プロセスを用い，「品質は設計で作り込め」

と設計段階での開発プロセスを推進することが望ましい．これは，設計工程（プロセス）

から生産工程を含めた広い意味での，「品質は工程で作り込め」という言葉に集約される．

そしてそれは，むしろ設計工程から生産工程までを含めた言葉であると考える．

附録

表6-4 各ドライバの運転傾向，DSQの平均値と標準偏差 DSQ各項目の傾向が高い+，低い-，同等0と表示

表6-5 各ドライバの運転傾向(クラスター分析用)

Driver/ DSQ S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9

Male + - + 0 + + 0 0

-Female - + - 0 - - 0 0 +

Aged 0 0 + 0 0 0 + 0

-Young chara 0 0 0 0 + + + 0 +

Male 2.78 2.12 2.22 3.03 2.67 2.42 1.95 2.42 2.24

Female 2.25 2.28 1.93 3.07 2.32 2.09 1.83 2.58 2.5

Total mean 2.57 2.18 2.11 3.04 2.53 2.29 1.9 2.48 2.32

A-Q mean 2.44 2.00 1.97 3.12 2.76 2.74 2.26 2.65 2.68

Male S.D 0.71 0.74 0.67 0.59 0.69 0.83 0.56 0.79 0.67

Female S.D. 0.8 0.9 0.63 0.6 0.61 0.75 0.62 0.83 0.71

Total S.D. 0.79 0.81 0.67 0.59 0.68 0.81 0.59 0.81 0.69

A-Q S.D. 0.66 0.51 0.72 0.50 0.49 0.75 0.64 0.76 0.54

Male chara 3.49 1.38 2.89 3.03 3.36 3.25 1.95 2.42 1.57

Female chara 1.45 3.18 1.3 3.07 1.71 1.34 1.83 2.58 3.21

Aged chara 2.57 2.18 2.78 3.04 2.53 2.29 2.49 2.48 1.63

Young chara. 2.44 2.00 1.97 3.12 3.25 3.49 2.91 2.65 3.22

Driver/ DSQ S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9

A 2 2.5 1 4 2.5 2 1.5 1.5 3.5

B 4 1.5 3 3 3 3.5 3 1.5 2

C 2.5 1.5 3 3 3 2 3.5 3 2

D 2.5 1 2.5 2 3.5 1.5 3 3.5 2.5

E 2 1.5 2.5 3.5 4 1.5 3 3 2.5

F 3 2.5 3 2.5 2 3 2 2.5 2.5

G 2 2 2.5 3 2.5 2 2.5 3 2.5

H 2.5 2 1 4 2.5 2.5 2 4 3

I 1.5 2 1.5 3 2.5 3 2 2 2.5

J 3 1.5 1.5 3 2.5 4 2 2 2

K 2 2.5 2 3 3 2.5 2 3 2.5

L 1.5 3 1 3 2.5 3 1.5 3 3.5

M 3 2 1 3.5 2.5 3 1 1.5 3.5

N 2.5 2.5 1.5 2.5 3 2.5 3 3.5 3

O 3 1.5 2.5 3.5 3 3.5 2 2 2

P 1.5 2.5 2 3.5 2 4 2 3.5 3.5

Q 3 2 2 3 3 3 2.5 2.5 2.5

R (Nv ) 3 3.5 2 3 3 3.5 1.5 2.5 3

Male chara. 3.49 1.38 2.89 3.03 3.36 3.25 1.95 2.42 1.57

Female chara. 1.45 3.18 1.30 3.07 1.71 1.34 1.83 2.58 3.21

Aged chara. 2.57 2.18 2.78 3.04 2.53 2.29 2.49 2.48 1.63

Young chara. 2.44 2.00 1.97 3.12 3.25 3.49 2.91 2.65 3.22

A-Q mean 2.44 2.00 1.97 3.12 2.76 2.74 2.26 2.65 2.68

Total mean 2.57 2.18 2.11 3.04 2.53 2.29 1.90 2.48 2.32

Male mena 2.78 2.12 2.22 3.03 2.67 2.42 1.95 2.42 2.24

参考文献

[1]Chulwoo Moon，Youngseok Lee，Chang-Hyun Jeong and Byeongwoo Kim：“Comparison of Driving Characteristics between Expert and Novice Drivers: Lateral Behaviors for Lane Changes on a Highway”，International Journal of Applied Engineering Research ISSN 0973-4562，Vol. 11，No. 2，pp.1113-1120，2016．

[2]下山修，山口大助， 須田義大：“運転技量差を表現するドライバモデル構築に関する 研究”，自動車技術会学術講演会前刷集，No.112-09，pp.1-6，2009．

[3]下山修，須田義大，山口大助：“運転技量差を表現するドライバモデル構築に関する研 究 第二報”，自動車技術会学術講演会前刷集，No.123-10，pp.5-10，2010．

[4]下山修，須田義大：“運転技量差を表現するドライバモデル構築に関する研究 第三報”， 自動車技術会学術講演会前刷集，No.123-11，pp.27-32，2011．

[5]Hiran B. Ekanayake，Per Backlund，Tom Ziemke，Robert Ramberg1，Kamalanath P.

Hewagamage，and Mikael Lebram：“Comparing Expert and Novice Driving Behavior in a Driving Simulator”，Interaction Design and Architecture(s) Journal -IxD&A，No.19，pp.

115-131，2013.

[6]Ryo Kikuuwe，Takahiro Yamamoto and Hideo Fujimoto：“Low-Force Kinesthetic Guidance for Accurate Positioning and Tracking”，Symposium on Haptic Interfaces for Virtual Environment and Teleoperator Systems 2006，pp.491-498，2006.

[7]和田隆広，土居俊一，津留直彦，伊佐治和美，金子弘：“熟練ドライバの運転行動解析 に基づく減速支援制御手法”，デンソーテクニカルレビュー，Vol. 15，pp.95-101，2010.

[8]石橋基範：“博士論文 自動車運転者の個人特性評価に基づく反応理解手法に関する研 究”，香川大学学術情報リポジトリ，2009．

[9]Chen Guoying and Wan Danpan：“Study on Identification of Driver Steering Behavior Characteristics Based on Pattern Recognition”，International Robotics & Automation Journal， Vol. 1 Issue 1，2016.

[10] 嶌田久美，羽山和紀，岩崎あゆ子，石橋基範，大桑政幸，赤松幹之：“質問紙調査によ る運転スタイルの抽出とドライバータイプの特徴”人間工学 Vol.37，特別号，

pp.470-471，2001.

[11] 細川崇，橋本博，田川傑，吉田傑，新田茂樹：“高齢ドライバの運転特性抽出に関する 研究”,自動車研究 Vol.30，No.11，pp.15-18，pp.623-626，2008.

[12] 野澤郁丸，栗谷川幸代，石橋基範，景山一郎：“ドライバの視覚認知能力と個人特性に 関する研究”，日本大学生産工学部第49回学術講演会公演概要，pp.127-130，2016.

[13] 對馬将示，北原栄一，トーマス D. スタチェル，ファン ガルシア：“ステアリングリア ルタイムシミュレータを活用した性能評価法開発”，自動車技術会学術講演会前刷集，

No.98-13，pp.1-6，2013．

[14] 對馬将示，北原栄一，椎葉太一，本杉拓海：“ステアリングリアルタイムシミュレータ を活用した性能評価法開発（第二報）”，自動車技術会学術講演会前刷集，No.140-13，

pp.1-7，2013．

[15] 山田洋史：“品質機能展開を活用した技術開発プロセス”，マツダ技報，No.33，pp.135-140，

2016．

[16] 中野伸哉，酒井明，山田泰生：“新型アクセラにおけるボデー造り革新～デザインを際 立たせるクルマ造り～”，マツダ技報，No.31，pp.38-43，2013．

[17] 臼田浩平，小森賢，三吉拓郎，寺岡陽一，本城創，久禮晋一：“SKYACTIVのMBD 検 証環境について”，マツダ技報，No.31，pp.48-53，2013．

[18] 藤川智士：“マツダの目指すモデルベース開発”，マツダ技報，No.31，pp.44-47，2013．

[19] 齊藤ゆみ，伊藤英明，尾崎史典，中村健信，川路茂保：“感性構造に基づくEPS制御系 のパラメ－タ調整”，電気学会論文集D，Vol.130，No.2，pp.138-143，2010．

[20] Dexin Wang, Yiqin Mao, Timothy Drotar, Frank Esser, Hessel van Dijk, and Michel Paas：“A Model Based Approach for Electric Steering Tuning to Meet Vehicle Steering Performance Targets”, SAE Technical Paper 2017-01-1493, 2017．