• 検索結果がありません。

Title 自発的な安全運転を促す運転支援システムに関する研究 ( Dissertation_ 全文 ) Author(s) 髙田, 翔太 Citation Kyoto University ( 京都大学 ) Issue Date URL

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

シェア "Title 自発的な安全運転を促す運転支援システムに関する研究 ( Dissertation_ 全文 ) Author(s) 髙田, 翔太 Citation Kyoto University ( 京都大学 ) Issue Date URL"

Copied!
165
0
0

読み込み中.... (全文を見る)

全文

(1)

Title

自発的な安全運転を促す運転支援システムに関する研究(

Dissertation_全文 )

Author(s)

髙田, 翔太

Citation

Kyoto University (京都大学)

Issue Date

2016-03-23

URL

https://doi.org/10.14989/doctor.k19860

Right

博士学位論文第3章(計測自動制御学会論文集への掲載論

文を一部改編のうえ転載)の内容は,以下文献を一部改編

のうえ転載したものである.平岡敏洋,高田翔太:衝突

回避減速度による衝突リスクの評価,計測自動制御学会

論文集,Vol.47, No.11, pp.534-540 (2011).

doi:10.9746/sicetr.47.534; 博士学位論文第4章(IET Intelligent

Transport Systemsへの掲載論文の一部を日本語化のうえ転

載)については,出版社 (Institution of Engineering and

Technology)に公表の可否を確認し、出典の明示により公

表可能となった.掲載論文: S. Takada, T. Hiraoka, H.

Kawakami: "Effectiveness of forward obstacles collision

warning system based on deceleration for collision avoidance",

(IET Intelligent Transport Systems, Vol.8, No.6, pp.570-579

(2014) doi:10.1049/iet-its.2013.0024); Chapter 4 is a

reproduction of a part of S. Takada, T. Hiraoka, H. Kawakami:

"Effectiveness of forward obstacles collision warning system

based on deceleration for collision avoidance", (IET Intelligent

Transport Systems, Vol.8, No.6, pp.570-579 (2014)

doi:10.1049/iet-its.2013.0024). It is reproduced by permission

of the Institution of Engineering and Technology, with full

acknowledgment to the Author, Title and date of the original

work.; 許諾条件により本文は2016-12-01に公開

Type

Thesis or Dissertation

Textversion

ETD

(2)

運転支援システムに関する研究

2016

(3)
(4)

論文要旨

交通事故は年々減少傾向にあるが,その社会的損失は依然として大きい.国土交通省は,

車両安全対策によって平成32年までに30日以内死者数を1,000人削減(平成22年比)す

る方針を定め,安全基準等の拡充・強化,自動車アセスメント,先進安全自動車 (ASV:

Advanced Safety Vehicles) の開発および普及の促進,の三つの施策を進めている.ASV

とは,ドライバの安全運転を支援するシステム(運転支援システム)を搭載した自動車で あり,近年急速に普及が進む「衝突被害軽減ブレーキ」は代表的なASV技術の一つである. 運転支援システムの導入が交通事故の削減に貢献することは間違いないが,システムの 設計者が留意するべき事項として,少なくとも以下の2点を挙げることができる. 1)システムとドライバの判断基準が異なることにより,両者間で不協和が生じうる 2)システムの導入によって,ドライバに不安全な行動変容が生じうる 本研究は,これらの課題への対応について検討するものである.1)の課題に対しては,新た

な衝突リスク評価指標である衝突回避減速度(DCA: Deceleration for Collision Avoidance)

に着目し,ドライバにとって受容性の高い情報提示法を検討することで不協和の低減を試 みる.2)の課題に対しては,ドライバの心理的側面に着目して適切な情報提供を行うこと で,ドライバ自らの意思による「自発的な安全運転」を促すことを検討する.すなわち, 運転支援システムそのものに,不安全な行動変容を抑制する仕組みを組み込むという発想 である. はじめに,衝突被害軽減ブレーキの衝突警報機能部である前方衝突警報システム(FCWS:

Forward Collision Warning System) を題材として,システムとドライバの間の不協和を 低減しつつ,自発的な安全運転を促すためのシステム設計について検討した.ドライバ にとって適切な警報タイミングを実現するうえで,先行研究で提案された衝突回避減速度 (DCA)が有用であるが,先行研究のDCAは計算の簡単化のため非現実的な仮定に基づい ている.また,先行研究のドライビングシミュレータ実験では,DCAの値をメータディ スプレイ上に実時間表示することでシステムの受容性が高まり,自発的な安全運転を促し うることが示唆されたが,その有効性について十分な検証がなされているとはいえない. そこで本研究では,より適切な衝突リスク評価となるよう算出過程を改良したDCA(改 良型DCA)を提案するとともに,改良型DCAを用いたFCWSについて,1)警報タイミ ング適切さ,2) DCAの実時間表示の有効性,を改めて確認した.

(5)

直面する衝突リスクの情報をドライバに提示することで自発的な安全運転が促される可 能性があるが,メータディスプレイ上の視覚情報を常時把握することはドライバにとって 大きな負担となる.また,ドライバが表示情報に過度に依存した場合には,システムに欠 報が生じた場合に回避行動が大きく遅れてしまう可能性がある.これらの課題への対応と して,近年開発が進められているウインドシールドディスプレイを用いたDCAの視覚情 報提示法を提案し,メータディスプレイ内に表示する従来手法との比較を行った. 上述の比較実験の結果,ウインドシールドディスプレイを用いた情報提示法は視認負荷 の低減に有効であるが,それゆえにかえってシステムへの依存度を高め,欠報発生時の危 険性を高めうることが確認された.この結果は,直面する衝突リスクの情報を提示する以 外に,自発的な安全運転を促すための新たな仕組みが必要であることを示唆している.そ こで,エコドライブ支援システムに関する先行研究や心理学の知見に基づき,ドライバの

安全運転を点数化しフィードバックを与える安全運転評価システム (SDES: Safe Driving

Evaluation System)について検討した.これは,ドライバの安全運転に対する動機づけを 高めることで自発的な安全運転を促し,FCWSなどの運転支援システムへの過度の依存 を抑制することを意図したシステムである.まず,DCAを用いて自車両の前後方向の安 全運転を定量的に評価する四つの指標を提案し,計算機シミュレーションにより評価の妥 当性を確認した.つづいて,これら四つの指標により計算される安全運転成績をドライバ へ効果的にフィードバックするSDESを提案し,システムが自発的な安全運転を促す可能 性についてドライビングシミュレータ実験により検証した. 実験の結果,SDESの提示が自発的な安全運転を促し,FCWSなどの運転支援システ ムへの過度の依存を抑制する可能性が示唆された.一方で,システムの成績評価を煩わ しく感じていた実験参加者も少なからず存在した.そこで,SDESに対する能動的な理解 を促すことでシステムの利用動機づけを高める方策について検討し,SDESに改良を加え た.従来のSDESとの比較実験を行ったところ,改良の効果が確認された.また,今後の SDESの設計に活用可能な知見として,SDESに対する理解度や当人の安全運転に対する 興味や価値観がSDESの利用動機づけに影響しうることが示された. 本研究の成果によって,ドライバにとって受容性が高く不安全な行動変容が生じにくい 運転支援システムの設計指針が示され,自動車の予防安全技術のさらなる発展につながる ことが期待される.  2016年3月

高 田 翔 太   

(6)

1章 序論 1 1.1 研究背景 . . . . 1 1.2 本研究の目的 . . . . 2 1.3 論文の構成 . . . . 4 第2章 運転支援システムの関連研究 11 2.1 運転支援システムの定義と分類 . . . 11 2.1.1 自動運転のレベルと運転支援システムの定義 . . . 11 2.1.2 自動化のレベル . . . 13 2.1.3 直接型運転支援システムと間接型運転支援システム . . . 15 2.2 衝突リスク評価指標 . . . 16 2.2.1 主要記号および変数の定義 . . . 16 2.2.2 衝突余裕時間 (TTC) . . . 17 2.2.3 車間時間 (THW) . . . 17 2.2.4 衝突余裕時間と車間時間の組合せによる指標 . . . 18 2.2.5 接近離間状態評価指標 (KdB) . . . 18 2.2.6 警報距離 (WD)・衝突余裕度(MTC) . . . 19 2.2.7 衝突回避減速度 (DCA) . . . 20 2.2.8 衝突回避減速度と類似の指標 . . . 21 2.3 ドライバの心理に関する研究. . . 22 2.3.1 オートメーション・サプライズ . . . 22 2.3.2 リスク・ホメオスタシス理論 . . . 24 2.3.3 動機づけ理論 . . . 263章 衝突回避減速度を用いた衝突リスクの評価 33 3.1 緒言 . . . 33 3.2 改良型衝突回避減速度の導出. . . 34 i

(7)

3.2.1 顕在的衝突回避減速度(ODCA) . . . 34 3.2.2 潜在的衝突回避減速度(PDCA) . . . 39 3.2.3 ドライバの反応時間 . . . 41 3.3 計算機シミュレーション . . . 41 3.3.1 シミュレーション条件 . . . 41 3.3.2 シミュレーション結果に対する考察 . . . 42 3.4 結言 . . . 474章 衝突回避減速度に基づく前方衝突警報システムが運転行動に与える影響 51 4.1 緒言 . . . 51 4.2 ドライビングシミュレータ実験の概要. . . 52 4.2.1 DCAに基づくFCWS (DCA-FCWS) . . . 53 4.2.2 TTCに基づくFCWS (TTC-FCWS) . . . 54 4.2.3 実験条件. . . 55 4.2.4 教示内容. . . 56 4.2.5 実験手順. . . 56 4.3 実験結果と考察: 走行データ . . . 57 4.3.1 衝突回避タイミング . . . 57 4.3.2 先行車および警報に対する反応時間 . . . 59 4.3.3 DCA-FCWSの運転行動への影響 . . . 60 4.4 実験結果と考察: アンケートデータ . . . 62 4.4.1 質問内容. . . 62 4.4.2 FCWSについての評価 . . . 63 4.4.3 自由記述. . . 63 4.5 結言 . . . 665章 衝突回避減速度の視覚情報提示法に関する実験的考察 69 5.1 緒言 . . . 69 5.2 視覚情報提示における課題 . . . 70 5.2.1 わき見運転の危険性 . . . 70 5.2.2 システム欠報時の危険性 . . . 70 5.3 WSDを用いた視覚情報提示 . . . 71 5.4 ドライビングシミュレータ実験の概要. . . 72 5.4.1 視覚情報提示システム . . . 72

(8)

5.4.4 実験手順. . . 74 5.5 実験結果と考察:走行データ. . . 75 5.5.1 衝突回避タイミング . . . 75 5.5.2 システムの正報に対する結果 . . . 76 5.5.3 システムの欠報に対する結果 . . . 78 5.6 実験結果と考察:アンケートデータ . . . 81 5.6.1 質問内容. . . 81 5.6.2 システムについての評価 . . . 81 5.6.3 自由記述. . . 82 5.7 結言 . . . 846章 衝突回避減速度を用いた安全運転評価指標の提案 87 6.1 緒言 . . . 87 6.2 安全運転評価システム . . . 87 6.3 安全運転評価指標の提案 . . . 88 6.3.1 前後方向の衝突危険性に基づく安全運転評価 . . . 88 6.3.2 衝突回避減速度を用いた四つの評価指標 . . . 89 6.4 計算機シミュレーション . . . 95 6.4.1 主要記号および変数の定義 . . . 95 6.4.2 指標I:適切な減速(IF) . . . 95 6.4.3 指標II:後続車に配慮した減速(IB) . . . 96 6.4.4 指標III:無理のない加減速(IA) . . . 97 6.4.5 指標IV:安全な車間距離 (ID) . . . 98 6.4.6 総合的考察 . . . 98 6.5 結言 . . . 1007章 衝突回避減速度を用いた安全運転評価システムが運転行動に与える影響 103 7.1 緒言 . . . 103 7.1.1 安全運転評価システムのインタフェース . . . 103 7.2 ドライビングシミュレータ実験の概要. . . 105 7.2.1 運転支援システム . . . 105 7.2.2 実験条件. . . 106

(9)

7.2.3 教示内容. . . 108 7.2.4 実験手順. . . 109 7.3 実験結果と考察:走行データ. . . 110 7.3.1 四つの安全運転評価指標の推移 . . . 110 7.3.2 自由走行区間における運転行動 . . . 117 7.4 実験結果と考察:アンケートデータ . . . 120 7.4.1 質問内容. . . 120 7.4.2 SDESが運転行動に与える影響 . . . 121 7.4.3 SDESについての評価 . . . 122 7.5 結言 . . . 1238章 安全運転評価システムの利用動機づけを高める方策の検討 125 8.1 緒言 . . . 125 8.2 安全運転評価システムの改良. . . 126 8.2.1 前章の実験におけるSDESの課題 . . . 126 8.2.2 SDESの利用動機づけを高める方策 . . . 126 8.3 ドライビングシミュレータ実験の概要. . . 129 8.3.1 仮説 . . . 129 8.3.2 実験条件. . . 129 8.3.3 教示内容. . . 130 8.3.4 実験手順. . . 131 8.4 実験結果と考察:走行データ. . . 131 8.5 実験結果と考察:アンケートデータ . . . 132 8.5.1 質問内容. . . 132 8.5.2 SDESに対する自己決定感と利用動機づけの関係 . . . 133 8.5.3 アドバイス機能が利用動機づけに与える影響 . . . 134 8.5.4 安全運転に対する自己決定感とSDESに対する自己決定感の関係 . 136 8.5.5 総合的考察 . . . 137 8.6 結言 . . . 1389章 結論 141

(10)

1.1 Overview of this study . . . . 5

2.1 Direct and indirect driving support systems (modified from [11]) . . . 16

2.2 Definition of variables . . . 17

2.3 Risk homeostasis theory [38] . . . 25

3.1 Four cases of collision . . . 36

3.2 Method for calculation of ODCA . . . 39

3.3 Method for calculation of PDCA . . . 40

3.4 Motion of two vehicles . . . 42

3.5 Time series of four types of collision evaluation indices . . . 43

3.6 Differences of reaction time setting . . . 45

3.7 Differences of driving behaviors when two types of ODCAs were presented 46 4.1 Front view of driving simulator . . . 52

4.2 Visual interfaces of FCWS . . . 54 4.3 Experimental conditions . . . 55 4.4 Experimental results . . . 58 4.5 Number of collisions . . . 59 4.6 Brake-on TTC [s] . . . 59 4.7 Reaction time . . . 60

4.8 Driving behavior of Participant #8 (Velocity and PDCA) . . . 61

4.9 Questionnaire score Q.1-c, d . . . 64

4.10 Questionnaire score Q.2-b ∼ e . . . 64

5.1 Two types of visual information systems . . . 73

5.2 Number of collisions . . . 75

5.3 Number of collisions of each pattern . . . 75

(11)

5.4 Reaction time and brake-on TTC (All data) . . . 76

5.5 Reaction time and brake-on TTC for true alarm . . . 77

5.6 Reaction time for true alarm . . . 77

5.7 Results for missing alarm . . . 79

5.8 Reaction time for missing alarm . . . 79

5.9 Comparison of reaction time . . . 80

5.10 Questionnaire score b∼ d . . . 82

5.11 Brake-on TTC for missing alarm (Group I and II) . . . 84

6.1 Four safe driving indices . . . 90

6.2 Proper deceleration (IF) . . . 96

6.3 Deceleration with consideration for BV (IB) . . . 97

6.4 Stable acceleration/deceleration (IA) . . . 98

6.5 Safe inter-vehicular distance (ID) . . . 99

7.1 Visual interface of SDES . . . 104

7.2 Function of FCWS . . . 105

7.3 History of interval scores IA and ID per every one minute (SDES) . . . . 106

7.4 Other vehicles . . . 107

7.5 Experimental course . . . 108

7.6 Trend of index IF . . . 112

7.7 Rate of change in index IF . . . 112

7.8 Trend of evaluation time Tf . . . 112

7.9 Rate of change in evaluation time Tf . . . 112

7.10 Trend of index IB. . . 113

7.11 Rate of change in index IB . . . 113

7.12 Trend of evaluation time Tb . . . 113

7.13 Rate of change in evaluation time Tb . . . 113

7.14 Trend of index IA. . . 115

7.15 Rate of change in index IA . . . 115

7.16 Trend of evaluation time Ta . . . 115

7.17 Rate of change in evaluation time Ta . . . 115

7.18 Trend of index ID . . . 116

(12)

7.22 Trend of velocity in free-run section . . . 118

7.23 Rate of change in velocity in free-run section . . . 118

7.24 Trend of brake-on ODCA against pedestrians . . . 119

7.25 Rate of change in brake-on ODCA against pedestrians . . . 119

7.26 Brake-on ODCA (Missing alarm) . . . 120

7.27 Questionnaire score a, b, e . . . 121

7.28 Questionnaire score c, d . . . 121

7.29 Questionnaire score f ∼ h . . . 123

8.1 Visual interface of the improved SDES . . . 127

8.2 Rate of change in four indices . . . 132

8.3 Questionnaire score a∼ c . . . 133

8.4 Self-determination for SDES and motivation to utilize SDES . . . 134

8.5 Number of times using advisory function . . . 135

8.6 Questionnaire score d . . . 135

8.7 Understanding and self-determination for SDES . . . 136

8.8 Self-determination for safe driving and for SDES . . . 137

(13)
(14)

2.1 Levels of vehicle automation (NHTSA) [1] . . . 12

2.2 Definition of safe driving support system and self-driving system (Japan) [5] 13 2.3 Levels of automation [7, 8] . . . 14

4.1 Total time of PDCA > 4 (Four participants) [s] . . . 61

4.2 Number of collision (Four participants) . . . 61

7.1 Course and events . . . 108

7.2 Experimental schedule . . . 110

8.1 Advice for proper deceleration (IF) . . . 128

8.2 Advice for deceleration with consideration for backward vehicle (IB) . . . 128

8.3 Advice for stable acceleration/deceleration (IA) . . . 128

8.4 Advice for safe inter-vehicular distance (ID) . . . 128

(15)
(16)

1

章 序論

1.1

研究背景

  平成27年版交通安全白書 [1]によると,平成26年中の交通事故発生件数は57万3,842 件であり,これによる死者数は4,113人,負傷者数は71万1,374人であった1.死者数は 過去最悪となった昭和45年(1万6,765人)の4分の1以下となっており,14年連続の減 少である.また,発生件数および負傷者数も10年連続で減少している. しかしながら,交通事故に遭遇して死に至る確率は,交通事故以外のいわゆる不慮の事 故2によって死亡する確率に比べて約3倍と依然として高く,交通事故による経済的損失 は少なくとも年間6兆円以上ともいわれている.また,国民の9割近くが,道路交通事故 をゼロにすべき,あるいは大幅に減少させるべきと考えているという報告もある[2]. このような現状に対し,内閣府は第9次交通安全基本計画 [2]を策定し,平成27年まで に24時間以内死者数を3,000人以下とする目標を掲げてきた.これを受けて国土交通省 では,車両安全対策によって平成32年までに30日以内死者数を1,000人削減(平成22年 比)する方針を定め[3],安全基準等の拡充・強化,自動車アセスメント,先進安全自動車

(ASV: Advanced Safety Vehicles)の開発および普及の促進,の三つの施策を連携して進

めている[4].

ASVとは,エレクトロニクス技術の応用によってドライバの安全運転を支援するシス

テム(運転支援システム)3を搭載した自動車であり,今日までにACC (Adaptive Cruise Control), ESC (Electronic Stability Control),駐車支援システム,レーンキープアシスト,

衝突被害軽減ブレーキ,などのASV技術が実用化されてきた[5].これらの中で,事故削 減に最も効果的と考えられているものの一つが衝突被害軽減ブレーキである.これは,1) 前方障害物との衝突の恐れがある場合に警報を提示する衝突警報機能,2)ブレーキ踏み込 み量に応じて制動力を補助する制動補助制御機能,3) 衝突回避が不可能な場合に自動ブ 1警察庁の交通統計による数値であり,死者数は事故から24時間以内に死亡した者の数である. 2転倒・転落,不慮の溺死,不慮の窒息,火災などを指す. 3「運転支援システム」には安全運転ではなく省燃費運転(エコドライブ)などの支援を目的とするもの も存在するが,本論文ではとくに断らない限り安全運転支援を目的とするものを指す.

(17)

2 第1章 序論 レーキにより衝突速度の低減を図る被害軽減制動制御機能,を有するものであり,障害物 の検知にステレオカメラやレーザレーダ,ミリ波レーダを用いるものなどが実用化されて いる [6–14]. 従来,衝突被害軽減ブレーキはあくまでも「衝突被害の軽減」が目的とされ,システム による完全な衝突回避はシステムへの過度の依存を招くという理由から認められていな かった.しかし,平成22年に全車速域において衝突回避を認めるように規制が緩和され たことを受け,自動車メーカ各社が衝突被害軽減ブレーキの市場導入に積極的に乗り出し ている [15].同システムの装着台数は平成22年時点では約3万5,000台であったが,平 成26年には50万台以上に達しており[16],急速に普及が進んでいることがわかる.また, 平成26年11月以降に新製される大型トラック・バスについて同システムの装備が義務付 けられており [17],今後さらなる勢いでの普及が予想される. 平成23年度から進められている第5期ASV基本計画 [4]では,「ASV技術の飛躍的高度 化」を目標として,これまでに実用化されてきた種々の運転支援システムの複合化に関す る検討が行われている.また,平成25年に定められた世界最先端IT国家創造宣言[18]で は,平成30年を目途に交通事故死者数を2,500人以下とし,平成32年までに世界で最も 安全な道路交通社会を実現することが謳われた.これを受けて策定された官民ITS構想・ ロードマップ[19]では,将来的には加速・操舵・制動操作をすべて自動車が行う「完全自 動走行」の実現も視野に入れ,運転支援システムの普及と技術の高度化を段階的に進めて いくとされている.

1.2

本研究の目的

衝突被害軽減ブレーキをはじめとする種々の運転支援システムが,交通事故の削減に貢 献することは間違いない.しかし,こうしたシステムの導入にあたって,少なくとも下記 の課題が指摘されている.これらはいずれもシステムの設計者が本来意図しない望ましく ない現象であり,システム設計の段階で十分に対策を講じておくべき事項といえる. 1)システムとドライバの判断基準が異なることにより,両者間で不協和が生じうる 2)システムの導入によって,ドライバに不安全な行動変容4が生じうる 4文献[20]の定義に倣い,本論文では「システムの導入に伴って生じる行動の変化」のことを「行動変容」 と呼ぶ.

(18)

1)の代表的な例として,ドライバの期待に反して然るべき場面でシステムが動作しな かったり,逆に予期せぬ動作を突然行なったりする5ことで適切な運転行動が取れなくな るようなオートメーション・サプライズ [21, 22]がある.また,運転行動への致命的な影 響はなくとも,ドライバにとって不適切なタイミングで警報が作動すれば,システムに対 して煩わしさを感じて不信感を抱くことにつながる. 2)の例として,ドライバがシステムに過度に依存して本来行うべき安全確認を怠ったた めに,システムに欠報が生じた場合にかえって危険な状況に陥ってしまう[23, 24]ことが 挙げられる.また,仮にシステムの動作が完全であったとしても,システムの導入によっ てドライバが知覚するリスク量が低下すると,その分のリスクを埋め合わせる形で様々な 不安全行動(リスク補償行動[25])が生じるため結果として安全性は向上しないという指 摘もある[20, 22, 26]. 本研究は,上記課題への対応について検討するものである.本研究の成果をもって,今 後の運転支援システムの設計指針について新たな視座を提供し,より高度な予防安全技術 の確立に貢献することを目指す. 1)の課題に対しては,新たな衝突リスク評価指標である衝突回避減速度(DCA:

Decel-eration for Collision Avoidance) [27]に着目する.本指標は前方障害物との衝突回避に必

要な減速度であり,i)指標の値とドライバが取るべき行動(ブレーキ操作量)が対応関係 にある,ii)相対速度がゼロ以下の場合6でも衝突リスクを評価できる,など,既存の指標 に対して様々な利点がある.たとえば,衝突被害軽減ブレーキの警報・制動制御の閾値に 本指標を用いることで,システムとドライバの不協和が生じにくいシステムの構築が期待 される.また,平岡[28]は,システムとドライバの不協和を低減する方策として,運転操 作に介入せず情報提供のみを行い,ドライバ自身の判断で運転操作を行わせることが有効 と述べている.本研究でもこの考え方に倣い,情報提供を主体としたシステムを検討する. 2)の課題に対しては,ドライバの心理的側面に着目した情報提供を行い,ドライバ自身 に安全運転を行わせることで不安全な行動変容の発現を抑制するシステム,すなわち自発 的な安全運転を促す運転支援システムを提案する.ここで,「自発的な安全運転」とは,「ド ライバが自ら主体的に行う運転操作により実現される安全運転」のことをいう.したがっ て,「危険な場面では自動ブレーキに任せてしまう」というようにシステムが運転操作に介 入することを前提とした運転行動や,「予期しない警報に対して反射的にブレーキを踏む」 5前者の例として,たとえば「システムが自動でブレーキをかけてくれる」とドライバが思い込んでいる にもかかわらず,その場面がシステムの作動条件に合致しないため自動ブレーキが作動しない,などが考え らえる.後者の例としては,予期せぬタイミングで警報が鳴る,前方に割込み車両があるにもかかわらず先 行車に追従しようとして加速する,などが挙げられる. 62.2.1節を参照のこと.

(19)

4 第1章 序論 といった無意識的・条件反射的な運転行動は,「自発的な安全運転」には含まれないことに 注意されたい.上述の平岡の研究[28]では,ドライバに対して適切な情報提供を行うこと で,自発的な安全運転が促された事例がいくつか紹介されている.しかし,現状ではこの ようなシステムは研究事例・実用化事例ともに限られており,検討の余地が残されている. なお,これら二つの課題は,将来的には人間が運転操作に一切介入しない「完全自動走 行」の実現によって自ずと解決される可能性がある.しかしながら,「完全自動走行」の実 現可能性については現時点では見通しが不透明であり,市場化に向けた試用時期は2020 年代後半以降といわれている[19]ことから,当面は人間と自動車(運転支援システム)が 協調して運転操作を行う状況を想定するべきといえよう.

1.3

論文の構成

本論文は第1章から第9章までの9章で構成される.図1.1は,前節で述べた二つの課 題に対する各章ごとの検討内容と,各章の主要な成果を示したものである. 第2章では,本研究の背景知識・関連研究を紹介する.はじめに運転支援システムの定義 と分類,システムに用いられる衝突リスク評価指標について簡単に触れ,リスク・ホメオ スタシス理論や動機づけ理論といった,ドライバの心理に関する諸研究について概説する. 第3章および第4章では,衝突被害軽減ブレーキの衝突警報機能部である前方衝突警報

システム (FCWS: Forward Collision Warning System) を題材に,システムとドライバ

の間の不協和を低減しつつ,自発的な安全運転を促すシステムについて検討する.先行研 究 [29]のドライビングシミュレータ実験では,FCWSの警報提示指標として衝突回避減 速度 (DCA) [27]を用いることで,従来指標よりも適切なタイミングで警報を提示できる ことが示されている.また,DCAの値を視覚情報としてメータディスプレイ上に実時間 表示することで,ドライバはシステムの動作状況を常時把握でき,システムの受容性が高 まることが確認された.さらに,直面する衝突リスクの情報(DCAの値)が先行車との 適切な車間距離を保つ手掛かりになり,適切な車間距離の保持を促す可能性も示唆されて いる.しかし,先行研究で提案したDCA [27]は,計算の簡単化のため非現実的な仮定を 含んでいる.また,上述の実験 [29]においても,検証が不十分な事項がいくつか存在す る.そこで,本研究では衝突リスクをより適切に評価できるよう算出過程を改良したDCA (改良型DCA)を新たに提案するとともに,改良型DCAを用いたFCWSの有効性を改 めて検証する.はじめに第3章において,改良型DCAの計算式を導出し,改良の効果を 計算機シミュレーションにより検証する.つづく第4章において,改良型DCAを用いた FCWSを新たに提案し,ドライビングシミュレータを用いた被験者実験により,1)警報

(20)

Chapter 3 Chapter 4 Chapter 5 Chapter 6 Chapter 7 Chapter 8 Proposal of

improved DCA

Effect of FCWS based on DCA on driving behavior

Visual information provision of DCA by

using WSD

Proposal of safe driving evaluation indices using DCA

Effect of SDES on driving behavior Measures to encourage drivers to utilize SDES Agenda 1: Discord between system and driver Agenda 2: Negative effect of system on driving behavior Outcomes Numerical simulations indicated that the improved DCA could evaluate collision risk properly. 1. The FCWS based on DCA would realize proper warning timing and encourage drivers' spontaneous safe driving. 2. The visual information provision of DCA will increase drivers' visual workload. 1. WSD would reduce visual workload and shorten the reaction time for collision risk. 2. Visual information provision of DCA would provoke overdependence on the system and lower safety level when the system is failure. Numerical simulations indicated that proposed indices could evaluate safe driving behavior properly. SDES would encourage drivers' spontaneous safe driving, which suppresses overdependence on driving support systems (e.g. FCWS).

Drivers who are not interested in or do not value SDES or safe driving are relatively lower motivation to utilize SDES.

Chapter 2: Related study about driving support system       Definition and classification of driving support systems

      Collision risk evaluation indices

      Psychology of drivers; automation surprise, risk homeostasis theory, theories of motivation

Method 2: Visual information provision of DCA Method 1: Collision warning based on

DCA

 Drivers can grasp the working state of FCWS at any time.  Information about

collision risk will encourage drivers' spontaneous safe driving (e.g. keeping proper inter-vehicular distance).

Method 4: Safe driving evaluation based on DCA-based evaluation indices Method 3: WSD  It will reduce visual workload. Method 6: Promoting active understanding of SDES

Method 5: Feedback about drivers' safe driving behaviors  It will enhance drivers' motivation

toward safe driving and provoke spontaneous safe driving.  It will realize proper warning timing.

 It will realize proper safe driving

evaluation.  Understanding level of the SDES will affect drivers' motivation to utilize SDES  Safety level will

not change even if the warning does not work.

 This problem should be discussed continuously.

図1.1: Overview of this study

  タイミング適切さ,2) DCAの実時間表示の有効性,を検証する. DCAの実時間表示を行うことで自発的な安全運転が促される可能性があるが,メータ ディスプレイ上の視覚情報を常時把握することはドライバにとって大きな負担となる.ま た,ドライバが表示情報に過度に依存した場合には,システムに欠報が生じた場合に回避 行動が大きく遅れてしまう可能性がある.第5章では,これらの課題への対応として,近 年開発が進められているウインドシールドディスプレイ(WSD: WindShield Display) [30] を用いたDCAの視覚情報提示法を提案し,メータディスプレイ内に表示する従来手法と の比較を行う. 第3章から第5章までの検討は,ドライバに対し直面する衝突リスクの情報を提示す ることで自発的な安全運転を促すことを目論むものである.しかし,第5章において述 べるように,ドライバにとって視認負荷が少なく活用しやすい形で情報提示を行うと,か えってシステムへの過度の依存を誘発してしまう.そこで,第6章から第8章では,ドラ イバの安全運転に対する動機づけ [31]を高めることで自発的な安全運転を促し,FCWS

(21)

6 第1章 序論 などへの過度の依存を抑制するシステムを検討する.先行研究 [24]では,夜間時視覚支 援システムと合わせて燃費計を提示することで,燃費を向上させることに対する動機づけ が生じ,結果として夜間時視覚支援システムへの過度の依存が抑えられることが示されて いる.また,燃費情報についてのフィードバックを工夫することで,エコドライブへの動 機づけを効果的に高めうることも示されている[32].この考え方に倣って,本研究では安 全運転の度合いに関する情報をドライバにフィードバックし,安全運転への動機づけを高 めることを目指す.はじめに第6章では,DCAを用いて自車両の前後方向の安全運転を 定量的に評価する四つの指標を提案し,計算機シミュレーションにより評価の妥当性を確 認する.つづく第7章では,これら四つの指標により計算される安全運転成績をドライ バへ効果的にフィードバックするシステム,すなわち安全運転評価システム(SDES: Safe

Driving Evaluation System) を提案する.さらに,SDESの提示が自発的な安全運転を促

し,FCWSへの過度の依存を抑制する可能性についてドライビングシミュレータ実験によ り検証する. 第8章では,第7章の実験結果を踏まえてSDESに改良を加え,その効果を確認する. また,SDESの安全運転評価に対するドライバの理解度,ならびに安全運転に対するドラ イバの興味や価値観がSDESの利用動機づけに与える影響について考察し,SDESの積極 的な利用を促すための知見を抽出する. 第9章では,本研究全体の結論と今後の課題について述べる.

(22)

参考文献

[1] 内閣府:平成27年版交通安全白書 (2015) [2] 内閣府:第9次交通安全基本計画 (2011) [3] 国土交通省交通政策審議会:交通政策審議会陸上交通分科会自動車交通部会報告書 − 交通事故のない社会を目指した今後の車両安全対策のあり方について− (2011) [4] 衣本啓介:先進安全自動車 (ASV)推進計画について −第1期から第4期までの概要 と第5期の活動状況−,自動車技術,Vol.68, No.4, pp.13–18 (2014) [5] 国土交通省自動車交通局先進安全自動車推進検討会:先進安全自動車(ASV) 推進計 画報告書 −第4期ASV計画における活動成果について− (2011) [6] 上地幸一,小高賢二,赤羽博:ホンダプリクラッシュセーフティテクノロジーの開発,

Honda R&D technical review, Vol.16, No.2, pp.115–120 (2004)

[7] 日産自動車株式会社:SAFETY ACTIVITIES−安全に対する取り組み−(2006)

[8] 柴田英司:新開発ステレオカメラによる運転支援システム「EyeSight」の開発,自動

車技術,Vol.63, No.2, pp.93–98 (2009)

[9] 川崎智哉,藤田浩一,山田幸則:プリクラッシュセーフティ −自律統合安全技術−,

Toyota technical review, Vol.56, No.2, pp.51–57 (2009)

[10] 島高志,藤村武志,結城俊男,下田和貴,高橋正一,林田宣浩:衝突被害軽減ブレー

キの開発,自動車技術,Vol.63, No.12, pp.65–69 (2009)

[11] R. Bogenrieder, M. Fehring, R. Bachmann: PRE-SAFE in rear-end collision sit-uations, Proceedings of 21st International Technical Conference on the Enhanced Safety of Vehicles, Paper No.09-0129 (2009)

[12] E. Coelingh, A. Eidehall, M. Bengtsson: Collision warning with full auto brake and pedestrian detection - A practical example of automatic emergency braking -,

(23)

8 第1章 序論

Proceedings of 13th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, pp.155–160 (2010)

[13] 小嶋浩一,小川伯文,遠野安宏,遠藤靖之,大村博志:マツダの先進安全技術,Motor

Ring No.36(自動車技術会・WEB情報誌),

https://www.jsae.or.jp/˜dat1/mr/motor36/06.pdf(2015.11.30閲覧)

[14] 日経BP社:日野自動車の安全技術 −相対速度50kmhで衝突回避−,日経Automotive Technology, Vol.56, pp.35–37 (2014)

[15] 日経BP社:時速60kmでもぶつからないクルマ,日経Automotive Technology, Vol.36, pp.60–65 (2011) [16] 国土交通省:ASV技術普及状況調査 (2015) [17] 辻野照久,坪谷剛:自動運転自動車の研究開発動向と実現への課題,科学技術動向, Vol.133, pp.9–16 (2013) [18] 高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部:世界最先端IT国家創造宣言 (2013) [19] 高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部:官民ITS構想・ロードマップ −世界 一安全で円滑な道路交通社会構築に向けた自動走行システムと交通データ利活用に係 る戦略−(2014) [20] 伊藤誠,藤原祐介,稲垣敏之:追突回避自動ブレーキに対する行動変容,計測自動制 御学会論文集,Vol.47, No.11, pp.512–519 (2011) [21] 稲垣敏之:人と機械の共生のデザイン −「人間中心の自動化」を探る,森北出版(2012) [22] 伊藤誠,丸茂喜高,平岡敏洋,和田隆広,安部原也,北島創:交通事故軽減のための 自動車の追突防止支援技術,コロナ社(2015) [23] 安部原也,伊藤誠,田中健次:誤警報および不警報が前方衝突警報システムに対す るドライバの信頼と運転行動に与える影響,ヒューマンインタフェース学会論文誌, Vol.8, No.4, pp.85–92 (2006) [24] 平岡敏洋,増井惇也,西川聖明,伊藤誠:運転支援システムにおける提供情報の信頼 性が運転行動に与える影響 −夜間時視覚支援システムの場合−,自動車技術会論文 集,Vol.24, No.4, pp.953–960 (2011)

(24)

[25] G. J. S. Wilde (芳賀繁 訳):交通事故はなぜなくならないのか −リスク行動の心理 学−,新曜社(2007) [26] 芳賀繁:事故がなくならない理由 −安全対策の落とし穴−,PHP研究所 (2012) [27] 平岡敏洋,田中雅樹,熊本博光,泉達也,畑中健一:衝突回避減速度を用いたリスク 評価指標の提案,自動車技術会論文集, Vol.40, No.2, pp.545–551 (2009) [28] 平岡敏洋:ドライバに安全運転を促す運転支援システム,計測と制御,Vol.51, No.8, pp.742–747 (2012) [29] 田中雅樹,平岡敏洋,武内秀平,熊本博光,泉達也,畑中健一:衝突回避減速度に基づ く前方障害物衝突防止支援システム,自動車技術会論文集, Vol.40, No.2, pp.553–559 (2009) [30] 中村耕治,安藤浩,川原伸章:ウインドシールドディスプレイによる安全で快適な画 像情報呈示,自動車技術,Vol.59, No.6, 49–54 (2005) [31] 上淵寿:動機づけ研究の最前線,北大路書房 (2004) [32] 平岡敏洋,西川聖明,川上浩司,塩瀬隆之:自発的な省燃費運転行動を促すエコドラ イブ支援システム,計測自動制御学会論文集,Vol.48, No.11, pp.754–763 (2012)

(25)
(26)

2

章 運転支援システムの関連研究

2.1

運転支援システムの定義と分類

2.1.1

自動運転のレベルと運転支援システムの定義

米国運輸省道路交通安全局(NHTSA: National Highway Traffic Safety Administration) [1]は,自動運転のレベルとして表2.1の5段階(レベル0:自動化なしレベル4:完全

自動運転)を定義している.

レベル0は,自動車運転に必要な認知・判断・操作のうち操作に関する自動化が行われ

ていない形態を指す.たとえば,夜間走行時において赤外線映像等を提示し前方障害物の 発見を支援する夜間時視覚支援システム(NVES: Night Vision Enhancement System) [2]

や,衝突被害軽減ブレーキ[3]の警報機能である前方衝突警報システム(FCWS: Forward

Collision Warning System)などが該当する.

レベル1の自動運転には,先行車の速度に応じて自動で加減速制御を行うACC (Adaptive Cruise Control),車線を認識して自動で操舵を行うレーンキープアシスト,衝突被害軽減 ブレーキにおける被害軽減制動制御(自動ブレーキ)機能などが該当する.これらの機能 が複数搭載される場合も,それぞれが独立に動作する場合はレベル1に分類される. レベル2の自動運転は,ACCやレーンキープアシストなどの複数のシステムが互いに 協調して車両を制御する.縦方向および横方向の制御が部分的に自動化されるため,状況 によってはドライバは運転操作から解放され,監視制御のみを行うといったことも起こり うる.また,この段階のシステムは「システムA」や「システムB」といった独立のシス テムとしてではなく,複合的な機能を持った単体の「運転支援システム」としてドライバ に認識されることになる. レベル3以上の自動運転は,少なくとも特定の交通環境下においてはシステムがすべて の運転操作・周辺監視を担当するものであり,ドライバには監視制御の義務すら課されな いことになる.しかし,我が国の道路交通法をはじめ,道路交通に関する国際条約である ジュネーブ道路交通条約,ウィーン道路交通条約ではドライバが常に車両を適正に制御し ていなければならないことを要求している.したがって,レベル3以上の自動運転は現行

(27)

12 第2章 運転支援システムの関連研究

表 2.1: Levels of vehicle automation (NHTSA) [1] Level 0 (No-Automation)

The driver is in complete and sole control of the primary vehicle controls (brake, steering, throttle, and motive power) at all times.

Level 1 (Function-specific automation)

Automation at this level involves one or more specific control functions; if multiple functions are automated, they operate independently from each other. The driver has overall control, and is solely responsible for safe operation.

Level 2 (Combined function automation)

This level involves automation of at least two primary control functions designed to work in unison to relieve the driver of control of those functions. The driver is still responsible for monitoring the roadway and safe operation and is expected to be available for control at all times and on short notice.

Level 3 (Limited self-driving automation)

Vehicles at this level of automation enable the driver to cede full control of all safety-critical functions under certain traffic or environmental conditions and in those condi-tions to rely heavily on the vehicle to monitor for changes in those condicondi-tions requiring transition back to driver control. The driver is expected to be available for occasional control, but with sufficiently comfortable transition time.

Level 4 (Full self-driving automation)

The vehicle is designed to perform all safety-critical driving functions and monitor roadway conditions for an entire trip. Such a design anticipates that the driver will provide destination or navigation input, but is not expected to be available for control at any time during the trip.

の法制度では容認され難い1といわれている [4]. 我が国の官民ITS構想・ロードマップ[5]では,運転支援システムを「従来,ドライバ が行っていた作業を自動車が代わりに行うシステム」としたうえで,上述のNHTSAの定 義に倣って安全運転支援システム・自動走行システムを表2.2のように定義している.す なわち,運転操作に介入せずドライバに対して情報提供のみを行うもの(情報提供型), 加速・操舵・制動のいずれかの操作に介入するもの(レベル1)は「安全運転支援システ ム」に,複数の操作に介入するものは「自動走行システム」に分類される.さらに後者は 自動化の程度に応じて3段階(レベル2 ∼ 4)に分類され,緊急時対応も含めドライバが 一切運転に関与しない「完全自動走行システム」が最上位のレベル4に位置付けられてい 1ただし,実験車両等に対して例外的に免許が付与され,自動運転システムの公道実験も行われている.

(28)

表 2.2: Definition of safe driving support system and self-driving system (Japan) [5]

Type (Level) Functions of system Name of system Information provision only Warning for drivers, etc.

Safe driving support system

Automated control

Single system (Level 1)

Automation of one of the pri-mary vehicle controls. Multiple

sys-tem (Level 2)

Automation of more than one of the primary vehicle controls. Semi-self-driving system Self-driving system Advanced sys-tem (Level 3)

Automation of all of the pri-mary vehicle controls. The driver is expected to be avail-able for control in the event of an emergency.

Full-self driv-ing (Level 4)

Automation of all of the pri-mary vehicle controls. The driver is not expected to be available for control at any time during the trip.

Full-self-driving system

∗: Throttle, steering, and brake

る.なお,単に「運転支援システム」という場合には情報提供型およびレベル1∼ 3を指 し,本論文もこの定義に準じている. 自動運転の形態(レベル)の分類・定義には,上記以外にもSAEインターナショナル によるものやドイツ連邦道路交通研究所(BASt) によるものなどがある [6].

2.1.2

自動化のレベル

自動車の運転も含めた,人間と機械(システム)の協調形態を表現するうえで有用な概 念に自動化のレベルがある.表2.3は,Sheridan [7]による10段階のレベルに,稲垣 [8] らが提案した「レベル6.5」を加えた自動化レベルを示したものである.すべての判断・行 動を人間が行う「レベル1」から,すべてをシステムが行い人間が一切介入しない「レベ ル10」までの間で,人間とシステムの協調形態として実際に考えられるものが11段階に 分類されている. ドライバの判断や操作に介入しないレベル 1の運転支援システムには,先に述べた NVES2や,先行車との車間距離などの情報を数値やバーなどで表示するシステム [9, 10] 2ただし,衝突危険性が高いときに警報音を発する機能を有する場合,その部分はレベル4に分類される.

(29)

14 第2章 運転支援システムの関連研究

表2.3: Levels of automation [7, 8]

Level Definition

1 The system offers no assistance, the human must do it all.

2 The system offers a complete set of action alternatives, the human selects one

of them and do it.

3 The system offers a complete set of action alternatives and suggests one, the

human decide to do it or not.

4 The system suggests one action, the human decide to do it or not.

5 The system suggests one action and executes it if the human approves.

6 The system suggests one action and allows the human a restricted time to

veto before automatic execution.

6.5 The system suggests one action and executes automatically after telling the

human what the system is going to do.

7 The system decides everything and acts autonomously, then necessarily

in-forms the human.

8 The system decides everything and acts autonomously, then informs the

hu-man after execution only if the huhu-man asks.

9 The system decides everything and acts autonomously, then informs the

hu-man after execution if the system decides to.

10 The system decides everything and acts autonomously, ignoring the human.

が該当する.レベル4の運転支援システムとしては,衝突の危険性が高い場合に警報音を 発するFCWSがその典型である.レベル5は,システムの提案に対してドライバがその 実行を許可するものである.たとえばACCにおいて,システムが先行車を捕捉しACC が使用可能になったことをドライバに伝達し,それを受けたドライバがボタン操作により ACCを作動させる状況が相当する. 衝突被害軽減ブレーキの自動ブレーキ機能は,その前段の警報機能との関係によってレ ベル6∼ 7のいずれかの形態をとりうる.たとえば,警報を発してから一定時間以内にド ライバがブレーキを操作しない場合に自動ブレーキが作動するものはレベル6に,警報を 発すると同時に自動ブレーキが作動するものはレベル6.5に分類される.レベル7の例と しては,ドライバへの予告なしに自動ブレーキが作動し,衝突回避が成功した後に自動ブ レーキが作動した旨をドライバに報告するものが該当する. なお,複数の代替案を人間に提示するレベル2およびレベル3は,状況が時々刻々と変

(30)

化し判断の時間的余裕が少ない「運転」というタスクを支援するシステムの設計としては 考えにくい.また,レベル8以上は人間に一切の判断・操作を求めず,システムが行った 行為の報告も原則として行わないものであり,こちらも運転支援システムの設計としては 考えにくい.

2.1.3

直接型運転支援システムと間接型運転支援システム

平岡 [11]は,システムとドライバの関わり合いに基づいて,直接型運転支援システムと 間接型運転支援システムに分類することを提案している(図2.1). 直接型運転支援システムとは,システムが独自の基準に基づいて状況を判断し,必要に 応じて警報を提示したり,運転操作に介入するものである.これに対して,ドライバに情 報提供したり走行環境を整えるのみで,運転に関する判断や操作には介入せず,あくまで もドライバ自身に判断を行わせて安全な操作を促すものを間接型運転支援システムと呼ぶ. たとえば,衝突被害軽減ブレーキの三つの機能(衝突警報機能,制動補助制御機能,自動 ブレーキ機能)はすべて運転に関する判断や操作に介入するものであり,直接型運転支援 システムに分類される.一方,NVES(警報機能を除く)や先行車との車間距離などの情 報を表示するシステムは,間接型運転支援システムといえる.また,排水性舗装やハンプ といった運転環境単体による改善策も後者に含まれる. この分類を2.1.1節のNHTSAの定義と照らし合わせると,直接型運転支援システムに は運転操作に介入するレベル1∼ 3およびレベル0の一部(判断に介入するもの)が該当 するのに対し,間接型運転支援システムはレベル0(判断に介入しないもの)のみが該当 することになる.また,2.1.2節で述べた自動化のレベルとの対応では,直接型運転支援 システムはレベル4 ∼ 7が該当し,間接型運転支援システムはレベル1のみが該当する. 直接型運転支援システムは,ドライバ自身の操作では危険回避が困難な状況や,運転に 不慣れな初心者が運転する場合には有用であるが,通常時にはシステムとドライバの判断 基準が異なることが原因で煩わしさを感じたり,オートメーション・サプライズ[8]が生 じる恐れがある.これに対して間接型運転支援システムでは,一般にシステムとドライバ の間に不協和は生じにくく,精密なセンサを多用する直接型運転支援システムと比較して 構成が単純であるため,システムの信頼性も高いといえる.

(31)

16 第2章 運転支援システムの関連研究

Operation

Environmental Information, Vehicle state, etc.

Steering, Gas / Brake pedals, Switches, etc. Perception Judgement Automatic brake / steering,…

Driving environment

③ Operation support

Road shape improvement, Drainage pavement, Hump, etc.

④ Environmental improvement

Indirect driving support system

Direct driving support system

Alarm sound,… Night vision

camera,…

① Perception ②

support Judgementsupport

図2.1: Direct and indirect driving support systems (modified from [11])

2.2

衝突リスク評価指標

衝突被害軽減ブレーキなどの運転支援システムにおける警報や制動制御の作動条件を定 めるため,自車両周辺の障害物との衝突リスクを評価する指標が数多く提案され,それら の比較検討もなされている [12–14].本節では,これらの中で代表的なものについて定義 式を示すとともに,各々の特徴について概説する.

2.2.1

主要記号および変数の定義

各指標の定義式において用いる各種変数を図2.2に示す.ここでは先行車を前方障害物と して図示しているが,歩行者や二輪車なども対象となる3.本論文では,各種のリスク評価指 標の関係を考察した北島らの研究[12]と同じ変数および定義を用いる.自車両(Following

Vehicle)と先行車(Preceding Vehicle)の位置,速度,加速度をそれぞれxf, vf, af, xp, vp, ap として,両車の相対位置,相対速度,相対加速度をxr, vr, arとする.ここで,自車両と先 行車の位置は,それぞれ車体先端,車体後端を基準とする.なお,自車両が先行車の後方 から追従走行する場合に相対位置xr = xf − xp は負となるので,追従状態時の車間距離 を求める場合には相対位置xrにマイナスを乗じる.また,相対速度vrは自車両速度の方 が大きい場合に正となる.相対加速度arは互いに加速する場合には自車両加速度の方が 大きい場合に正,互いに減速する場合には自車両減速度の方が小さい場合に正となる. 3本節以下,前方障害物のことを先行車と記述するが,歩行者や二輪車などに対するリスク評価も同一の 手順で可能である.

(32)

x

x

p

x

f

v

f

, a

f

v

p

, a

p

Following Vehicle (FV)

Preceding Vehicle (PV)

図 2.2: Definition of variables さらに,現時点を時刻0として,このときの先行車の位置,速度,加速度をxp0, vp0, ap0, 自車両の位置,速度,加速度をxf 0, vf 0, af 0, 相対位置,相対速度,相対加速度をxr0 = xf 0− xp0, vr0 = vf 0− vp0, ar0 = af 0− ap0とする.

2.2.2

衝突余裕時間 (TTC)

衝突余裕時間 (TTC: Time To Collision) [15]は,現在の相対速度が維持された場合に 先行車と衝突するまでの時間を表す. T T C = −xr vr =−xf − xp vf − vp (2.1) 衝突被害軽減ブレーキの実用化指針 [3]では,TTCと同義の指標を用いて警報や制動 制御のタイミングなどを定めている.また,TTCの逆数は接近する前方障害物に対する 視角の変化率と等価であり,ドライバの制動操作のタイミングと関係しているという報 告[16, 17]がある. 一方で,先行車との相対関係によっては,TTCのみでは衝突リスクを適切に評価でき ないという指摘もある [18].

2.2.3

車間時間 (THW)

車間時間 (THW: Time HeadWay) [19]は,自車両が現在の速度を維持した場合に現在 の先行車位置に到達するまでの時間を表す. T HW = −xr vf (2.2) 一定速度での先行車追従時において,ドライバが先行車に対して感じるリスクの量は THWの逆数に比例するという報告がある [20].

(33)

18 第2章 運転支援システムの関連研究

2.2.4

衝突余裕時間と車間時間の組合せによる指標

近藤ら[20]は,先行車追従時にドライバが主観的に感じるリスクの量を,TTCとTHW を用いて指標RP (Risk Perceprion)として定式化した. RP = a T HW + b T T C (2.3) ここで,a, bは定数であり,ドライビングシミュレータを用いた実験においてa = 1, b = 5 と同定されている.本指標を用いて,市街路におけるブレーキ開始タイミングを調べた事 例が存在する [21]. また,田中ら[22]はこのRPをもとに,先行車のみならず先々行車との相対関係も含め

た指標PRE3 (PREdiction by PRE-PREceding vehicle)を提案している.

P RE3 = a T HW23 + 2b T T C13 (2.4) TTCおよびTHWの添え字は車両番号(1: 先々行車,2: 先行車,3: 自車両)を表し, THW23は自車両の先行車に対するTHWを,TTC13は自車両の先々行車に対するTTC をそれぞれ意味している. 本指標に基づく情報をドライバに視覚的に情報提示することで,先行車との衝突リスク が低減し,不必要な加減速が抑制されることが,ドライビングシミュレータ実験およびテ ストコース上での実車実験[23]で確認されている.

2.2.5

接近離間状態評価指標 (KdB)

伊佐治ら[24]は,ドライバは先行車との車間距離の変化を先行車の視覚的な面積変化に よって知覚しているという仮説に基づき,接近離間状態評価指標KdBを定式化した.式中の Kはドライバの網膜上に投影される先行車の見かけ上の面積の時間変化率を,K0≈ 5×10−8 は100[m]前方にいる先行車が相対速度vr= 0.1[km/h]で接近してくる場合の面積の時間 変化率を表す.すなわち,KdBはドライバが検出可能な面積変化率の最小値をK0と仮定 して4,先行車の面積変化率をデシベル値で表現したものである. KdB = ⎧ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎩ 10× log10K K0  ≈ 10 × log10 −2 × −vr −x3r 5× 10−8    = 10× log104× 107× −vr −x3 r   4× 107× −vr −x3 r  > 1 0 4× 107× −vr −x3 r  ≤ 1 (2.5) 4K = K 0のときKdB=0[dB]となる.

(34)

なお,KdBは先行車に接近するとき (vr> 0)は正の値,先行車から離れるとき(vr < 0) は負の値とする. 追突事故データを用いた分析では,追突事故発生時には通常時よりもKdBの値が大き くなる傾向が明らかにされ,KdBの値に基づいて追突事故に至る可能性を判別できるこ とが示されている. また,KdBを用いてドライバのブレーキ開始タイミングを解析した研究[25]では,先 行車速度vpの影響を考慮してKdBを補正したKdBcが提案されている. KdBc(a) = ⎧ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎩ 10× log104× 107× −vr−avp −x3 r   ≈ b × log10|−xr| + c 4× 107×−v−xr−av3r p> 1 0 4× 107×−vr−avp −x3 r  ≤ 1 (2.6) a, b, cは定数であり,熟練ドライバの走行データに基づいてa = 0.2, b = −22.66, c = 74.71 と同定されている. Wada et al. [26]は,KdBおよびKdBcを用いて熟練ドライバの減速行動を定式化し, これに基づいて自動的に減速制御を行うアルゴリズムを提案した.テストコース上での実 車実験により,介入タイミングが適切で不安感の少ない減速パターンを実現できることが 確認されている.

2.2.6

警報距離 (WD)・衝突余裕度 (MTC)

追従中の先行車に対し警報を提示する手法として国際規格 (ISO15623) [27]に登録され

ているものにSDA (Stopping Distance Algorithm)がある.これは,先行車の減速に対し

反応時間T秒後に自車両が減速を開始して先行車・自車両ともに停止する状況を想定し, 先行車との車間距離−xr が「停止するまでの間に現在の車間距離から先行車に接近する 距離」を下回った場合に警報を提示するものである. ここで,後者の距離は警報距離(WD: Warning Distance) と呼ばれ[28],先行車の制動 距離dp,自車両の制動距離df を用いて下式で表される. W D = vfT + df− dp = vfT − vf2 2Af + v 2 p 2Ap (2.7) ただし,Ap, Af は先行車および自車両が急減速を行う際の想定加速度(負の値)である. また,北島ら[29]はWDと類似の観点から衝突余裕度(MTC: Margin To Collision)を 提案し,映像記録型ドライブレコーダの解析に用いた.これは,先行車と自車両が同時に 急減速を行う状況を想定し,先行車との車間距離−xrと先行車の制動距離dpの和を自車

(35)

20 第2章 運転支援システムの関連研究 両の制動距離df で除したものである.この値が1以下となるときは,先行車に追突する 可能性が高いことを意味する.1) 単位が距離[m]ではなく無次元量で表される,2)ドラ イバの反応時間を考慮しない,の2点を除けば,WDと本質的な差異はないといえる. M T C =−xr+ dp df = −xr− vp2 2Ap v2f 2Af (2.8) ここで,想定加速度Ap, Af はいずれも路面乾燥時において−0.7[G] (= −6.9[m/s2])とさ れている. TTCは相対距離と相対速度のみで定義されるのに対し,WD, MTCは制動距離を考慮す ることで自車両および先行車の走行速度を反映したリスク評価が可能である.また,TTC は相対速度がゼロ以下となる場合に衝突リスクを評価できないが,WD, MTCは自車両が 走行している限り評価できる.

2.2.7

衝突回避減速度 (DCA)

衝突回避減速度(DCA: Deceleration for Collision Avoidance)は,先行車との衝突を回

避するために最低限必要な自車両の減速度(正の値)であり,筆者の先行研究[30]におい

て提案された指標である.先行車が現在の加減速度を維持した場合のDCAを顕在的衝突

回避減速度(ODCA: Overt DCA),急減速すると仮定した場合のDCAを潜在的衝突回避

減速度 (PDCA: Potential DCA)と呼ぶ. ODCA (αo) は,次式により表される. αo= ⎧ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎩ 0  (ap0≥ 0, vp0≥ vf 0) −af 1  ⎛ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ap0≥ 0, vp0< vf 0 or ap0< 0, T < t1 ≤ −vp0 ap0 ⎞ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ −af 2  ap0< 0, −vp0 ap0 < t1  (2.9) ただし,T は自車両ドライバの反応時間であり,af 1, af 2, t1はそれぞれ次式である. af 1 = v 2 r0+ 2ap0xr0 2xr0+ 2vr0T − ap0T2 (2.10) af 2 = vf 02 2xr0+ 2vf 0T + v2p0 ap0 (2.11)

(36)

t1 = 2xr0+ vr0T ap0T − vr0 (2.12) PDCA (αp)は,上述のMTCの考え方に倣って,先行車が0.6 [G](=5.88 [m/s2])の 一定減速度で減速すると仮定した場合のDCAである. αp = ⎧ ⎪ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎪ ⎩ −a f 1  T < t1 vp0 5.88  −a f 2  vp0 5.88 < t  1  (2.13) ただし,af 1, af 2, t1af 1, af 2, t1における先行車加速度ap0−0.6[G](= −5.88 [m/s2]) を代入した式を表す.なお,DCAの計算過程の詳細については先行研究[30]を参照され たい5. DCAの値と衝突回避に必要なブレーキ操作量との間にほぼ線形な対応関係があるため, ドライバにとってその意味が直感的に理解しやすいことがDCAの特徴である.また,上 述のWDやMTCと同様に,1)自車両および先行車の走行速度が反映される,2)相対速 度がゼロ以下となる場合でも衝突リスクを評価できる,という利点がある.なお,FCWS における警報提示条件としてTTCを用いた場合とDCAを用いた場合との比較がドライ ビングシミュレータ実験により行われており[31],とくに先行車追従時においてDCAの 方が警報提示タイミングが適切であることが示されている.

2.2.8

衝突回避減速度と類似の指標

2種類のDCAのうち,潜在的な衝突リスクを表すPDCAと類似の指標として,衝突回

避用減速度(DTC: Deceleration To Cope with collision risk) [32, 33]がある.これは,上

述のMTCの逆数に自車両の想定加速度である−0.7[G] (= −6.9[m/s2]) を乗じたものと して定義され,MTC= 1を自車両の想定加速度Afについて解いたものと等価である.な お,DCAと異なり衝突回避に必要な加速度(負の値)となっていることに注意されたい. DT C = Af × 1 M T C = Afvf2 vp2+ 2Afxr (2.14)

また,DTCと自車両の実加速度afとの差はRa (Residual quantity of deceleration for avoidance)と呼ばれ,ドライバの減速行動の適切さを表す指標として提案されている.

Ra= DT C − af (2.15)

すなわち,Ra> 0であればドライバの減速行動が適切であると判定できる.

図 1.1: Overview of this study   タイミング適切さ, 2) DCA の実時間表示の有効性,を検証する. DCA の実時間表示を行うことで自発的な安全運転が促される可能性があるが,メータ ディスプレイ上の視覚情報を常時把握することはドライバにとって大きな負担となる.ま た,ドライバが表示情報に過度に依存した場合には,システムに欠報が生じた場合に回避 行動が大きく遅れてしまう可能性がある.第 5 章では,これらの課題への対応として,近 年開発が進められているウインドシールドディスプ
表 2.2: Definition of safe driving support system and self-driving system (Japan) [5]
表 2.3: Levels of automation [7, 8]
図 2.1: Direct and indirect driving support systems (modified from [11])   2.2 衝突リスク評価指標 衝突被害軽減ブレーキなどの運転支援システムにおける警報や制動制御の作動条件を定 めるため,自車両周辺の障害物との衝突リスクを評価する指標が数多く提案され,それら の比較検討もなされている [12–14] .本節では,これらの中で代表的なものについて定義 式を示すとともに,各々の特徴について概説する. 2.2.1 主要記号および変数の定義
+7

参照

関連したドキュメント

究機関で関係者の予想を遙かに上回るスピー ドで各大学で評価が行われ,それなりの成果

シークエンシング技術の飛躍的な進歩により、全ゲノムシークエンスを決定す る研究が盛んに行われるようになったが、その研究から

90年代に入ってから,クラブをめぐって新たな動きがみられるようになっている。それは,従来の

作品研究についてであるが、小林の死後の一時期、特に彼が文筆活動の主な拠点としていた雑誌『新

前章 / 節からの流れで、計算可能な関数のもつ性質を抽象的に捉えることから始めよう。話を 単純にするために、以下では次のような型のプログラム を考える。 は部分関数 (

○運転及び保守の業務のうち,自然災害や重大事故等にも適確に対処するため,あらかじめ,発

安全性は日々 向上すべきもの との認識不足 安全性は日々 向上すべきもの との認識不足 安全性は日々 向上すべきもの との認識不足 他社の運転.

歴史的にはニュージーランドの災害対応は自然災害から軍事目的のための Civil Defence 要素を含めたものに転換され、さらに自然災害対策に再度転換がなされるといった背景が