情報処理学会 第78回全国大会講演要旨

近年、運転支援や自動運転に関する研究が盛んに行われるようになり、実用化もされつつある。その中で、消費者の運転支援システムに対する意識が高まっており、市場も拡大傾向にある。しかし、現在の運転支援システムは運転者の嗜好、性格などの個人特性に合わせたものではないため、万人がストレスを感じることなく使用できるものではない。そこで本稿では、自動車の速度やヨーレートなどの車両信号から運転者の個人特性を推定することを目的とする。同じ道路を走行した複数の運転者から取得したアンケートによる運転者個人特性情報と、運転していた車両信号との関係を自動クラスタリング手法である自己組織化マップ（SOM：Self-Organized Map）を利用して分析した。