ヒヤリハットマップ自動生成システムへの心拍情報の利用 Utilization of Driver’s Heart Rate in the Near Miss Map System コミュニケーション学講座指導教員: 村山優子 1. はじめに車は人々の生活にとって切り離せない大事な移動手段である．しかし交通事故は多く平成 26 年度では 57 万件の交通事故が発生し，約 4100 名の死者と約 71 万の負傷者をだしており，人々にとって車は欠かせないものでありながら危険な存在でもある．交通事故件数の減少させる為に人間的な側面からの運転支援が必要である．先行研究では，運転手の感情を利用することでヒヤリハットマップの自動生成を行った．ヒヤリハットマップは運転手が危険と感じた場所の情報を取得し，マップ上に表示させたものである．先行研究では運転手が恐怖・驚きの感情を示した場所をスマートフォンを用いて自動的に検出し，その情報をもとにヒヤリハットマップを自動作成する．しかし，自動作成されたヒヤリハットマップは検出漏れがあった．本研究では危険と感じた場所情報の取得に心拍情報を用いることでより精度の高い情報取得を行う． 0312008161 吉村修生齊藤義仰西岡大感情に基づいたヒヤリハットマップ自動生成システムで作成されたマップとアンケートで手動で作成されたヒヤリハットマップで比較した結果、危険な場所の検出漏れした割合が 36％であり精度向上が課題となった． 3. 提案システム人間が恐怖・驚きを感じた際，心拍数が大きく上昇する．このことから心拍情報を計測することで運転手の状態を知ることができると考えられる．そこで，本研究では，先行研究の運転手の感情と位置情報に加えて，心拍情報を用いることでヒヤリハットマップ自動生成システムの精度を向上させることを目指す．図 1 にシステムモデルを示す． 2. 先行研究本研究の先行研究¹⁾となる運転手の感情に基づいたヒヤリハットマップ自動生成システムでは，自動車の加速度が一定以上変化し，運転者が一定以上特定の感情を感じた場合と運転者が特定の感情を高確率で感じた場合にサーバに対し危険地点の情報を送信する。サーバは，クライアントから受信した危険地点情報の蓄積を行う．蓄積したデータを元にヒヤリハットマップの自動生成を行う。先行研究では，スマートフォンのカメラを用いて表情認識を行うことで，人間の感情を検知する手法を用いる．表情認識による人間の感情検知では，まず，「 angry」，「disgusted」，「fear」，「sad」，「surprise」，「happy」等の基本感情を抱いた際の表情の特徴をデータベース化する．次に，データベースを撮影した映像と比較することにより，高確率で一致するものを提示する手法である。そこで得られた感情情報と既存のシステムでも自動取得に用いられている加速度情報を組み合わせる．これにより，質の高いヒヤリハットマップの自動作成を目指すものであった。運転手の図１：システムモデル危険を感じた運転手の車の異常状態と運転手の感情と位置情報に加え，運転手の心拍情報をヒヤリハットマップ自動生成システムに送信する．自動作成システムから送られた情報を危険な箇所を通過する運転手に通知する．しかし，実際に心拍情報で精度が向上できるかわかってない．そこで，心拍情報が危険な箇所に関係あるのかドライビングシミュレータで実験した． 4. 実験本実験では，ドライビングシミュレータ D3sim を用いて 3 つのシナリオのシミュレーションを行った．まず，心拍情報を取得するために，被験者に心拍数計測装置 whaoo²⁾をつけてもらう．そして，ヒヤリハットするシナリオを用いてシミュレーションを行い，実際に心拍数が変化するか検証をした．実験シナリオとして「子どもの飛び出し」と「他車の急な割り込み」を作成した．これら 2 つのシナリオを作成した理由は，「交通事故とヒヤリハットに 3 関する意識調査」 ⁾で行われた「ヒヤリハットした外的要因」の 1 位「歩行者・自転車の飛び出し」と 2 位「他車の急な追い越し・割り込み」だからである．子供の飛び出しシナリオは，直線道路を走行中に歩道から向かいの歩道に向かって子供が飛び出すシナリオである．他車の急な割り込みシナリオは，直線道路を走行中に隣の車線から車が目の前に急な割り込みをするシナリオである．最後に比較のため何も起きない直線道路を走行するシナリオを作成した．この 3 つのシナリオについて，運転免許証を所持する 3 名の被験者 A～C に心拍数計測装置を装着してもらい，それぞれ走行する順序を変えシミュレーションを行った．実験データから走行中どのタイミングで心拍数が上昇したか調べ，ヒヤリハットする状況で心拍数が上昇するか検証した．図 2～4 に各シナリオにおける被験者 B の心拍数の変化を示す．図 2 では子どもの飛び出しシナリオでの心拍の変化である．子どもが飛び出してきたタイミングは 17 秒経過したときである．グラフから心拍数が上昇していることがわかる．図 3 は他車の急な割り込みシナリオでの心拍の変化である．他車の急な割り込みのタイミングは 7 秒経過した時である．グラフから 7 秒以後に心拍が上昇していることがわかる．図 4 では比較のためイベントがないため心拍に変化は見られない．以後の結果からヒヤリハットする状況では心拍数が上昇することがわかり，危険な箇所の検出精度向上に役立つ可能性があることがわかった．図 3：他車の急な割り込み図 4：直線走行 5. おわりに本稿では，運転者の心拍情報を利用して，高品質なヒヤリハットマップを作成するシステムの精度向上を目指した．実験により，ヒヤリハットする状況で運転手は心拍数が上昇した．その結果，心拍情報から運転手がヒヤリハットした場所を，検知することができる可能性があることがわかった．今後は，実験人数を増やし，さらなる検証を重ねる必要がある．また，被験者の一人が車酔い状態により、実験中に心拍数に大きな変動がなかったという課題が見つかったので，対策が必要だと考えられる．さらに，先行研究の車の異常状態，運転手の感情情報，位置情報に加えて心拍情報を取得した場合の精度の向上がどれだけできるかを検証していく．参考文献 1）鈴木清寛，運転者の感情に基づいたヒヤリハットマップ自動生成システムの開発岩手県立大学ソフトウェア情報学部卒業論文（2015）． 2） Whaoo fitness， http://www.wahoofitness.com/ 図 2：子どもの飛び出し 3）保険スクエア bang! 自動車保険， http://www.bang.co.jp/cont/colim-20140411