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J-GLOBAL ID：201702235575775727   整理番号：17A1496254

観測されたnaturalistic運転行動からの二次タスクにおける運転者関与の検出【Powered by NICT】

Detection of driver engagement in secondary tasks from observed naturalistic driving behavior

著者 (4件)： Ye Mengqiu (Department of Civil and Environmental Engineering, Louisiana State University, Patrick F. Taylor Hall, Baton Rouge, LA 70803, United States) ,  Osman Osama A. (Department of Civil and Environmental Engineering, Louisiana State University, Patrick F. Taylor Hall, Baton Rouge, LA 70803, United States) ,  Ishak Sherif (Department of Civil and Environmental Engineering, Louisiana State University, Patrick F. Taylor Hall, Baton Rouge, LA 70803, United States) ,  Hashemi Bita (Electrical and Computer Engineering, Louisiana State University, Patrick F. Taylor Hall, Baton Rouge, LA 70803, United States)
資料名： Accident Analysis & Prevention  (Accident Analysis & Prevention)
巻： 106  ページ： 385-391  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0828A  ISSN： 0001-4575  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 散漫運転は久しく道路衝突事故における死亡や傷害の主要な原因の一つとして認められている。過去の研究の焦点は,運転行動に及ぼす異なる原因伸延の影響を中心にした。しかし,いくつかの研究は,いくつかの運転行動特性は注意散漫の原因と関連しているかを検討することを試みた。本質的には,本研究は,運転行動の特徴的な属性からの二次タスクにおける運転者の関与の可能性を検出するためのモデルを開発するために豊富なSHRP2自然的運転研究(NDS)データベースを利用している。五つの性能特性,すなわち速度,縦加速度,横加速度,ヨーレート,スロットル位置を用いて,運転行動を記述した。モデルは三種の選択した二次各タスクのために開発した:呼び出し,メール,と乗客の相互作用。モデルは運転挙動と二次タスクの間の関係の固有の非線形性の影響を説明するために教師つきフィードフォワード人工ニューラルネットワーク(ANN)アーキテクチャを用いて開発した。結果は,開発したANNモデルが呼び出し,メール,と乗客の相互作用における運転者関与を検出99.5%,98.1%,および99.8%の全体的な精度で,それぞれできることを示した。これらの結果は,選択された運転性能属性は,運転挙動と関連する二次タスクを検出するのに有効であったことを示した。結果は非常に有望であり,開発したモデルは,交通事故における法的紛争を解決するための事故調査に適用される可能性がある。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 道路 ,  ニューラルネットワーク ,  加速度 ,  相互作用 ,  事故調査 ,  非線形性 ,  データベース ,  走行性能 ,  *運転 ,  フィードフォワード ,  交通事故 ,  乗客
準シソーラス用語： ヨーレート ,  衝突事故 ,  *運転行動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： ドライバの注意散漫 ,  SHRP2nds ,  自然主義的運転データ ,  人工ニューラルネットワーク ,  二次タスク ,  雑念中駆動 ,  事故研究

分類 (2件)： 運転者  (TB01040V) ,  自動車事故,交通安全  (TB01050G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 観測 ,  行動 ,  タスク