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名城大学理工学部情報工学科の取り組みで、ドライブシミュレータを活用した認知機能低下の検出、
運転能力の評価、運転能力の訓練を行っています
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記事紹介

  簡易型運転シミュレータ 
    (名城大学理工学部情報工学科山本研究室・中野研究室作成資料より)
ライン
診断機能
  1. 診断運転:運転者は診断モード(アドバイスなしで自分)で運転を終える。事故や運転に問題が発生した場合は2へ。
  2. 診断:ログを使って分析し、自動診断結果を確認。マスターシステムによる管理システムの場合は診断結果だけでなく診断に使用した情報・要素を表示する。(被験者の運転画面での診断だけではなく被験者のデータを表示することにより、アドバイスや説明をわかりやすくする)診断シナリオは自由に組みあわせ可能としてメニューにて選択可能とする。
  3. 訓練:診断結果を受けて、アドバイスつきでやり直す。

▲訓練フロー

  運転時の高齢ドライバの運転行動の測定と運転能力の評価
    (名城大学理工学部情報工学科山本研究室・中野研究室作成資料より)
ライン
▼高齢ドライバの交通事故の割合が増加.運転能力(特に,視覚機能と認知機能)低下と,その自覚不足が主原因.
▼本研究の目的は,高齢ドライバの運転行動から,運転能力を評価する方法とシステムを開発すること.
▼視覚機能と認知機能の測定結果から総合的に成績を評価し,運転能力を評価する方法を開発.
 高齢者の交通事故の分析
・交差点付近での事故が多い
・複数の対象に同時に注意を払う能力が低下
 訓練方法
・脳の前頭前野を活性化させる課題 ⇒ 注意や適切な行動の選択に関係
・脳の頭頂葉(頭頂連合野)を活性化させる課題 ⇒ 運動と視覚情報(空間の情報処理)に関係
▲カウントアップ課題
(前頭前野の活性化)
▲地図回転課題
(頭頂葉の活性化)
▲ストループ課題
(前頭前野の活性化)
 運転能力測定シミュレータ
・実際の運転場面に近い運転模擬状態で運転行動を測定
・運転行動の測定により,運転能力(視覚・認知機能)を定量的に評価
▲運転負荷:小
(歩行者のみ)
▲運転負荷:中
(対向車のみ)
▲運転負荷:大
(歩行者+対向車)
 運転能力の測定・評価方法
視覚機能(有効視野)の測定方法
・運転模擬映像に視標を提示
・視標の検出率(検出回数/提示回数)で評価
・液晶ディスプレイを3画面使用することで広い視野で測定可能

認知機能の測定方法
・交差点右折時の衝突余裕時間(TTC)により評価
・国土交通省が定めた自動ブレーキに関する技術指針を基に判定ラインを設定
・対向車の速度(40km/h・60km/h)と歩行者の横断の有無で4種類の運転負荷を設定
▲安全 ▲危険 ▲衝突
 訓練効果の検証実験
1.実験方法
・訓練前後の測定から運転能力(単純反応時間)の向上度合いを評価
・被験者:65歳以上の高齢者 15名
・訓練時間:5分程度
・測定時間:訓練前後で5分程度

2.測定方法
▲先行車の急停止 ▲人・車の飛び出し

3.実験結果(先行車・飛び出し)
訓練前に対する訓練後の単純反応時間の減少,および反応むらの低下により,訓練による能力向上を確認。
▲先行車の急停止 ▲人の飛び出し ▲車の飛び出し
 TTCの測定結果
・脳の前頭前野を活性化させる課題 ⇒ 注意や適切な行動の選択に関係
・脳の頭頂葉(頭頂連合野)を活性化させる課題 ⇒ 運動と視覚情報(空間の情報処理)に関係
 有効視野の測定結果
・脳の前頭前野を活性化させる課題 ⇒ 注意や適切な行動の選択に関係
・脳の頭頂葉(頭頂連合野)を活性化させる課題 ⇒ 運動と視覚情報(空間の情報処理)に関係

 総合成績評価
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  認知機能低下の検出方法
ライン
・超高齢社会を迎え、高齢者ドライバや認知症ドライバの割合が増加し,高齢ドライバの免許証の更新が問題。
・運転シミュレータによる運転行動により、認知機能の低下(軽度の認知症を含む)の検出方法を開発。
 認知機能低下の測定項目
1.話しかけると,運転に集中できなくなる
  (1)音声案内直後の操舵のふらつき度合い
  (2)視標を確認した後での交差点の操舵のふらつき度合い

2.運転中の視野が狭くなる(特に,複数の視認対象)
  (3)交差点直前での視標の確認(有効視野の測定)

3.歩行者妨害が多くなる
  (4)歩行者飛び出しに対する反応時間: (b − a )
     a :歩行者飛び出し時刻  b :アクセルを離し,ブレーキを踏んだ時刻

4.箇所の交差点の手前に図のような視標を2個提示する

(熊本大 池田 学: 「認知症ドライバの運転行動ガイドライン」より)
 評価方法
被験者:高齢者8人(65歳以上),若年者7人(20代)

医学的診断(ファイブ・コグ検査) 高齢者8人 ⇒ 4人が問題なし,4人がAACDとの判定

※AACD:加齢による認知機能低下(認知症予備軍)
↓
ファイブ・コグ検査の結果を基に被験者を分類
AACDの可能性ある高齢者 健常高齢者 若年者
4人 4人 4人

運転シミュレータによる測定
上記4項目の測定データを用いてウォード法による階層的クラスタリング(階層的クラスタリングによる樹形図)
 評価結果
医学的診断結果と運転シミュレータによる分類結果の比較
 3グループをAACD高齢者,健常高齢者,若年者の群に分ける
  ファイブ・コグ検査
高齢者
(AACD)
高齢者
(健常)
若年者
  人数 4 4 7
高齢者(AACD) 3 3 0 0
高齢者(健常) 3 1 2 0
若年者 9 0 2 7

本研究で提案した運転行動の測定項目により,認知機能低下を検出する可能性を確認
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