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J-GLOBAL ID：201402260089900259   整理番号：14A1146508

走行中の車線逸脱警報システムのドライバメンタルモデルの開発理解に向けて

Towards understanding the development of driver’s mental model of a Lane Departure Warning system while driving

著者 (3件)： AZIZ Tabinda (Dep. of Mechanical Engineering & Sci., Graduate School of Engineering Kyoto Univ.) ,  HORIGUCHI Yukio (Dep. of Mechanical Engineering & Sci., Graduate School of Engineering Kyoto Univ.) ,  SAWARAGI Tetsuo (Dep. of Mechanical Engineering & Sci., Graduate School of Engineering Kyoto Univ.)
資料名： Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing (Web)  (Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing (Web))
巻： 8  号： 3  ページ： JAMDSM0032-JAMDSM0032 (J-STAGE)  発行年： 2014年 
JST資料番号： U0027A  ISSN： 1881-3054  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： すべての人工のアーチファクトと同様,高度運転支援システムは,一定の制限があり,それを超えると全く機能しなかったり,全て作動したりする。運転領域中のユーザは,多様な背景を持っており,彼らの多くはユーザマニュアルを読むような詳細な知識を得ないままテクノロジーとの対話を開始する可能性がある。本研究は,車線逸脱警報システムの最小知識のみを持つドライバがシステムの速度閾値を認識し,ダイナミックな走行環境中でこれについて自分自身を更新できるかどうかを調査する。ドライバは常に運転に集中しないので,参加者を二つのグループに分けた。グループ1は,運転仕事のみを行い,一方,グループ2には一次的な運転仕事に加えて二次的なタスクを実行するよう指示した。この調査では,1)経験からの学習能力と2)状況認識能力に関する十分な知識の欠如によるシステム操作のドライバの最小メンタルモデルの影響を推定することができた。運転仕事のみ設定値と比較して,並行作業の要求は,システムの状態を観察する運転手の能力を阻害し,メンタルモデルの改善プロセスを遅延するであろうと仮定した。ドライビングシミュレータを用いた実験結果を提示した。結果は,車線逸脱警報システムの動作状態に気付かなかった運転手のドライバの数が仕事の性質にかかわらず両群について非常に高いことが明らかになった。システムが作動していなくても,技術能力についての限られた知識によるユーザの先入観や期待が,さまざまな状況において警告するシステムを信頼すると推測されていた。したがって,これらの要因は高度運転支援システムに関係する社会的利益できでなく,これらのシステムの容認と便利性に不利に影響することはない。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *運転 ,  *警報システム ,  *モデル ,  運転者 ,  アーチファクト ,  運転支援システム ,  能力 ,  認識 ,  訓練用シミュレータ
準シソーラス用語： ドライバ ,  ドライビングシミュレータ ,  *メンタルモデル ,  学習能力 ,  *車線逸脱 ,  状況認識

分類 (2件)： 自動車事故,交通安全  (TB01050G) ,  走行装置  (QG03040V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 車線 ,  逸脱 ,  警報システム ,  開発 ,  理解