【第1部】 ドライバの無意識下における運転行動と応用
【12:30～13:50】
人間の行動は無意識下で決定され，行動してから意識が追認するという考え方があります．ドライバ行動も定常的なものは，ほとんどが無意識化で決定され，自分の運転行動を意識していないものと思われます．本講座では，この無意識での行動特性から見たドライバの運転行動と応用について解説します．まず，無意識を考慮したドライバモデルとその妥当性を示します．そして，無意識下の行動特性の応用として警報システムへの適用を紹介し，走行状況の運転行動の違いから渋滞を予測する手法について解説します．
1. 無意識下でのドライバモデル
1.1 無意識での行動
1.2 無意識でのドライバ行動モデル
1.3 ドライビングシミュレータ実験
1.4 他手法との比較
1.5 まとめ
2. 警報システムへの応用
2.1 警報音の評価
2.2 ドライビングシミュレータ実験
2.3 効果解析
2.4 過警報への効果
2.5 まとめ
3. 渋滞予測への応用
3.1 渋滞モデル
3.2 各走行相での運転特性
3.3 ドライビングシミュレータ実験
3.4 機械学習による解析（ニューラルネットワーク）
3.5 機械学習による解析（サポートベクターマシーン）
3.6 まとめ
＜質疑応答＞
【第2部】 ドライバー状態の検出・推定・制御技術の研究開発動向と展望
【14:00～15:20】
予防安全技術の一環として，ドライバー状態の検出・推定技術の研究開発が進められており，今後もこの分野の研究開発が一層激しくなると考えられます．本講座では，現在の研究開発動向を紹介すると共に，来るべき自動運転技術に向けて，どのようにドライバー状態の検出・推定技術，さらには制御技術も視野に入れた開発を進めるべきかを説明します．
1. ドライバー状態検出・推定技術のニーズ
1.1 データからニーズを見る
1.2 1次安全，2次安全
1.3 0次安全
1.4 「外向き」センシングから「内向き」センシングへ
1.5 ドライバー状態を測ること
2. ドライバー状態検出・推定技術の研究開発動向
2.1 視線挙動および顔画像に基づくドライバー状態検出・推定技術
2.2 心拍に基づくドライバー状態検出・推定手法・推定技術
2.3 血圧に基づくドライバー状態検出技術
3. 検出・推定技術から制御技術へ
3.1 制御技術の「お客様価値」
3.2 検出・推定・制御技術のあり方
3.3 五感を活用したドライバー状態制御技術の考え方
4. まとめ
＜質疑応答＞
【第3部】 体表脈波測定による眠気検知シート型センサー「スリープバスター」と実用評価
【15:30～16:30】
人体の背部より測定する体表脈波（APW）の検出技術および状態推定技術に関する研究事例のご紹介と,本技術を応用して商品化した，自動車ドライバーの入眠予兆・疲労検知装置「スリープバスター」についてご紹介いたします.
1. 体表脈波（APW）検出技術
1.1 体幹生体信号簡易センシングシステムの開発
1.1.1 音・振動情報センシングシステムの仮説
1.1.2 構造部材の機械的特性
1.1.3 静的・動的環境下での生体信号比較実験
2. 状態推定技術－研究事例（最近の研究より）
2.1 覚醒状態と睡眠状態における生体信号のリズムの比較検討
2.2 疑似心音を用いた尿意の発現の簡易的捕捉法
2.3 疑似心音を用いたドライバーの体調の簡易推定法
2.4 疑似心音波形を用いた体調推定技術のフィールド実験での検討
3. 実用事例「スリープバスター」のご紹介
3.1 開発経緯
3.2 仕組みと判定
3.3 活用事例のご紹介
4. まとめ
＜質疑応答＞
