金沢大学理工研究域フロンティア工学系ドローンや自動運転自動車などの操縦者をリアルタイムモデリングし，モデルパラメータから操縦者状態を推定する手法の検討を行った．機体の運動や周囲環境の変化に対する操縦者の振る舞いをモデル化し，そのモデルパラメータで操縦者状態を評価する．操縦シミュレータ実験を行い，操縦者モデルを同定し解析した結果，ワークロード量とモデルの残差，モデル変動などとの相関があることが明らかになった．既存手法は心拍などの生体信号を計測してその変化を評価する．一方提案手法は，刺激に対する操縦者ダイナミクスの応答を評価する手法であるため，車両振動や外部環境の変化に適切に反応できているか直接評価することができる．The estimation algorithm of the operator condition using identified operator mode was discussed. The operator models of the drone and self-driving car were identified as a response model to the vehicle motion and the condition change around the car such as a distance to the forward car. The output of the operator model are control behavior and the movement of the viewpoint. These model structures enable to analyze the inner condition of the human operator.The flight and driving simulator were conducted and the operating experiments of a drone and self-driving car with and without subtask were performed. The relations between the identified model and the workload imposed by the subtask were analyzed. The result indicated that the residual and the model variations of the identified model have correlations with the workload.研究課題/領域番号:26420810, 研究期間(年度):2014-04-01 - 2017-03-3
