第1部 車載用無拘束生体情報計測技術とノイズ低減

(2019年6月25日 10:00〜11:30)

　車載用の生体情報センシングシステムを開発経緯と共に紹介します。特に、車載用生体計測では避けて通ることができない、加減速や走行振動に伴うアーチファクトノイズを低減する方法について解説します。また、生体情報計測用センサは、多くの種類が提案されていますが、それぞれに一長一短があり、特に低域周波数特性を確保できるセンサインターフェース回路を組み合わせることが重要です。
　本セミナーでは、現在、実用化されている時定数増幅技術などを、SPICEシミュレーション結果と共に紹介します。

1. 生体情報と睡眠との関係
2. 脈波・呼吸・体動信号と脳波計との相関
3. 超高感度圧力センサによる生体情報計測
4. 生体情報計測用センサインターフェース技術の開発
5. 生体情報計測用半導体開発
6. 車載用生体情報計測の課題 (アーチファクトノイズ、道路事情など)
7. 車載用生体計測システムの開発と評価手法
8. 生体情報計測技術と医療機器との境界
9. 生体情報計測用センサのいろいろ
10. 脈波計測から心電波形計測へ
• 質疑応答

第2部 生体情報を用いた感情推定とドライバーの反応評価

(2019年6月25日 12:10〜13:40)

　本講座では、脳波・心拍 (自律神経) 計測による感情推定の手法の紹介と、それをドライバーの反応評価に応用して評価した結果についてご紹介します。ドライバーの運転時の状態を正確に把握することは、今後、自動運転が普及する時代にむけてより重要な課題となります。近年、画像処理などの非接触機器から、生体計測まで幅広い様々なDMS (ドライバーモニタリングシステム) が提案されています。生体計測は中でも、本人も無意識である生体信号が発する生理状態を把握することができることから、比較的正確に感情を推定することができます。
　本セミナーでは、運転時の状態判定に用いた結果では、緊張状態や退屈状態などを分離して評価した結果などについてご紹介いたします。

1. 生体情報を用いた感情推定
   1. 基礎モデル
   2. センシング (脳波・心拍)
   3. 簡易計測結果
2. 運転時の感情推定 (1)
   1. 運転時の感情とは
      1. 生体計測を用いた感情推定
      2. 脳波・心拍の評価
      3. シュミレーションによる評価
   2. 生体計測による感情推定評価
      1. iiSA (自己コントロール診断テスト)
      2. 診断テストとの比較
      3. クラスター分析結果
3. 運転時の感情推定 (2)
   1. 危険運転を防止する漫然状態の検出
      1. 既存手法の課題
      2. 実験システム
      3. 路上での生体計測の計測結果
   2. 関連指標との相関
      1. 不快指数,車両速度
      2. 有効性と今後の課題
• 質疑応答

第3部 顔・表情の画像解析とドライバーの感情推定

(2019年6月25日 13:50〜15:20)

　我々の生活の中で自動車は、移動機能の他、居住機能や娯楽機能といった様々な機能を果たすようになってきている。そのような変化に対して、安全に移動するための技術に加えて、人に快適さや面白さ、あるいは写し鏡のように人自身の状態について教えてくれる技術の導入が期待されるようになってきている。
　本講演では、人の顔表情の画像解析がどのように行われるか、移動する自動車内という特殊な環境において人がどのように画像に撮影されるか、そして自動車ドライバーの表情がそのような特殊な画像環境においてどのように解析されるのか、それが感情との関連性の中でどのように利用され得るのかについて解説する。

1. 顔研究の歴史と研究動向
   1. 顔の研究とは
   2. 顔の画像
      • カメラ画像
      • 断層画像
      • 赤外線画像
   3. 顔の情報
   4. 顔画像データベース
2. 顔の表情解析
   1. FACS (Facial Action Coding System)
   2. 表情の画像解析
   3. 顔画像への統計モデルの応用
   4. 応用事例集
3. 自動車ドライバーの感情推定
   1. 自動車ドライバーの表情
   2. 自動車内の画像環境
   3. 感情と表情
   4. 自動車ドライバーの感情推定アルゴリズム
• 質疑応答

第4部 ウエアラブルNIRSを用いた自動・手動運転時のドライバーの脳機能計測と評価

(2019年6月25日 15:30〜17:00)

　交通事故削減や渋滞緩和など交通に関する問題解決手段として自動運転が注目されています。その際に、自動運転システムの作動継続が困難な場合は、ドライバーの対応が必要となる場合があります。ドライバーが適切に運転できる状態でない場合、誤った操作による事故が発生する可能性が考えられます。そのため、ドライバーが安全に運転できる状態かどうかをモニタリングする必要があると考えられます。
　多様な運転状況におけるドライバーの脳活動を計測し、運転状況と脳活動の関係性を分析することができれば、運転支援システムをはじめ、様々な安全分野への応用が期待できます。本研究では、ドライバーの脳活動を常時計測可能な、ウェアラブルNIRS (Near – Infrared Spectroscopy) 装置を用いて、自動車運転中のドライバーの覚醒度低下を、前頭前野の脳活動から検出可能か検討を行いました。本講演では、その結果について解説します。

1. 研究背景と目的
2. NIRSによる脳活動計測
3. ウエアラブルNIRSを用いた自動車運転時の脳活動計測
   1. 実車走行実験
   2. ドライビングシミュレータを用いたドライバーの脳機能計測と評価
   3. 自動運転から手自動運転へ移行した場合の脳活動の計測と評価
4. 自動車運転時の脳活動評価指標の開発と評価
   1. 実験方法
   2. 計測したデータと処理方法
   3. 計測したNIRS信号
   4. 計測データの位相平面
   5. マハラノビス距離による覚醒度評価
   6. 顔表情評価による覚醒度の客観評価
5. 実車走行実験による脳活動評価指標の評価
6. まとめ
• 質疑応答