研究の概要・特徴

ドライバの行動特性の解析、自動車の知能化、運動性能の向上により、自動車の安全・環境・快適性能を改善し、21世紀における新たな自動車社会の可能性を提案・研究しています。

(1)ドライバの挙動解析による安全性の向上
ドライバモデルを従来考えられている“認知→判断→操作”から、認知科学で立証された“認知→操作“へと新たに仮説を立て、ドライビングシミュレータを用いて検証を行っています。また、無意識下での学習効果を考慮した効果的な警報音による車間距離警報や、走行環境条件による安全なヘッドアップディスプレイ表示方法を提案しています。

(2)画像処理による人・物体検出、走行環境認識とモビリティの知能化
ドライブレコーダ等の単眼車載カメラを用いて人の足元をトラッキングする手法や灯りの少ない夜間にも自車で照らされた脚部を手掛かりに人を認識する手法の提案、及び、沿道のランドマークや建物を効率的にデータベースと照合する方法を研究しています。また、これらの画像処理による認識機能をマイクロモビリティに応用し知能化を図っています。

(3)自動車運動のモデリングによる走行性能向上
自動車の輪荷重変化による旋回性能への影響を解析し、運動性能の向上を図ります。それにより、安全性・ドライバへの負担低減による快適性・燃料消費率の向上を目指しています。

応用分野・想定される用途

  • ドライバ挙動、視線、脳血流解析による運転への影響度調査、画像処理による物体認識、3次元計測等の分野
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