運転行動データベース活用研究会
自動車事故低減および運転負担軽減のために運転支援システムの研究が進められているが、そこでは人間・機械系のミスマッチが懸念されている。これを解決する一つの方法にドライバの日常の運転行動の理解に基づく支援システム開発という考え方があり、そのためには様々な特性を持つドライバの日々の運転行動の解析が必要となる。
HQLは実路での自然な運転行動(Naturalistic Driving)の解析を目的として構築した大規模な運転行動データベース(97名・1978トリップ・総走行距離3.1万km)を有している。これにより公道での計測を省略して知見が得られるというメリットがあるが、データは大量にあっても有用性が分からないという声もある。運転行動の基礎的知見を得た事例を多く示すことができれば、それをテンプレートにして活用場面を広げていくことが可能と考えられる。
そこで本研究会では、運転行動データベースの活用事例を示すことにより、研究開発プロセスの効率化(計測の省略)を図った上で運転行動の基礎的知見が得られる可能性を検討する。
(主査 マツダ(株) 技術研究所 石橋 基範)
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