生体情報を利用したAdaBoostによるドライバ認知負荷状態の検知

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タイトル別名
  • セイタイ ジョウホウ オ リヨウ シタ AdaBoost ニ ヨル ドライバ ニンチ フカ ジョウタイ ノ ケンチ
  • Detection of Driver's Cognitive Distraction by Means of Using AdaBoost with Physiological Signals
  • モバイルユーザ支援

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抄録

本研究では，ドライバの不安全行為の中で不注意を取り上げ，交通事故につながりやすいCognitive Distraction（注意力低下）をAdaBoostを用いて検知する手法を提案する．暗算や会話による認知負荷を与えたときのドライバのCognitive Distraction状態をドライビングシミュレータ上で再現し，ステレオカメラ方式の視線·頭部移動計測装置で計測したドライバの視線および頭部の移動量から検知を行う．さらに検知性能の向上をはかるため，認知負荷に係わる生体信号として，心電図のR波間隔も利用する．これらの結果を欧州第6次枠組みプログラム（FP）のAIDE（Adaptive Integrated Driver-vehicle interfacE）プロジェクトで使用されているSVMによる認知負荷時のドライバ状態解析結果と比較し，本研究の有効性を示す．

This study focuses driver's inattention such as cognitive distraction at the wheel, which often causes drivers to be involved in traffic accident. We propose driver's cognitive distraction detection method by means of using AdaBoost machine learning methodology on pattern recognition basis. We reproduced driver's cognitive distraction by means of imposing subjects mental arithmetic and conversation as cognitive workload on driving simulator, and, measured subject's gaze and head direction as indicators of driver's cognitive distraction by using gaze and head movement tracking system. Moreover we added R-R interval in ECG as a physiological indicator of driver's cognitive distraction in order to improve detecting performance. Our analytical data was compared with the data of AIDE project of EU's 6th Framework Programme by means of using SVM pattern recognition methodology.

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