第1部 ドライバの覚醒度維持HMIおよびその評価方法
10:00～12:00
ドライバの覚醒度を検知し、その程度に応じた警報システムの必要性はいうまでもありません。しかし、ドライバの覚醒度が落ちてからでは、危険な状態になることも考えられます。そこで、ドライバの覚醒度が落ちないHMIがないのかということが考えられます。本講では、覚醒度維持を目的としたHMIとその評価方法について述べます。
1. なぜ自動運転時代に覚醒度維持が必要か
1.1 ドライバの覚醒度とは
1.2 ドライバの覚醒度変化の影響
・生体計測による評価
・ステアリング操作量による評価
2. 覚醒度変化を推定する方法
2.1 心拍による覚醒度推定指標
2.2 心拍変動による一般的な傾向
2.3 心拍計測による覚醒度推定の実験
2.4 心拍による覚醒度推定まとめ
3. 覚醒度維持HMI
3.1 覚醒度維持に効果のあるサブタスクは何か
3.2 各HMIとサブタスクの効果
3.3 脳波による効果測定
3.4 覚醒維持に効果のあるサブタスクまとめ
【質疑応答・名刺交換】
第2部 赤外線カメラによるドライバー状態のモニタリング
13:00～14:30
交通事故の多くは漫然運転や脇見運転などヒューマンエラーが原因であり、ドライバー状態をモニタリングすることへのニーズが高まっている。特に欧州当局は予防安全技術の搭載を積極的に推し進めており2024年以降の新車にはカメラ検知ベースのモニタリング装置を義務化する方針を打ち出している。本講座では当社がこれまで開発してきたドライバーステータスモニターの開発事例を紹介するとともに今後の広がりについて自動運転への展開も含めて概説する。
1. ドライバーステータスモニターの必要性
2. ドライバー状態センシングの概説
2.1 眠気発生のメカニズム
2.2 眠気状態センシング手法
2.3 眠気状態の評価指標
3. ドライバーステータスモニターの開発
3.1 撮像技術
3.2 画像認識アルゴリズム
3.3 画像センサを用いた眠気推定技術
3.4 システム評価の方法とロバスト性評価
4. 実車環境における課題と対応事例
5. アクチュエーション事例
6. 今後のドライバーステータスモニター
【質疑応答・名刺交換】
第3部 顔画像センシングによるドライバ状態のセンシングとモニタリング
14:40～16:10
運転中のドライバーの顔をセンシングすることにより、手動運転/自動運転含むさまざまなシーンで車の安全性・快適性向上に貢献する機能が実現できる。
本講座でははじめに、画像によるドライバーモニタリングの基礎となる、顔画像センシング技術についての基本的な内容について概説する。その後、ドライバーのさまざまな動作・状態を高精度にとらえるための時系列ディープラーニングを活用した高精度なドライバー状態推定技術、さらにより深い内面状態推定への進化について、主として弊社の技術を例にとりながら最新の動向を説明する。
1. 自動運転社会に求められるドライバー理解
2. 顔画像センシングの概要
2-1 顔検出
2-2 顔向き、視線、眼開閉状態検出
2-3 その他の顔画像センシング技術
3. 時系列ディープラーニングを活用したドライバー状態モニタリング
3-1 運転集中度センシングの概要
3-2 CNN
3-3 RNN
4. ドライバー内面状態推定への進化
4-1 高精度眼球測定のためのセンサシステム
4-2 高精度視線計測および眼球運動からの眠気推定
4-3 今後の展開
【質疑応答・名刺交換】
