概要

自動運転から手動運転へ切り替わる際に, 運転者は周囲の環境を短時間で効率よく把握する必要があります. そこで, ヘッドアップディスプレイとよばれる小さなディスプレイを用いて周囲の危険物を直感的に把握するための表示方法を研究しました. 具体的には, ディスプレイ内に収まらない遠くに位置する危険物を表示する際に, 三角形の一部 (Wedge) を表示することでディスプレイ外位置をユーザに推定させる手法を用いました.これはアモーダル補間というヒトの認知を利用した誘導方法です. しかし, 従来では危険物までの距離感を正確に把握しづらいという課題があったため, アモーダル補完による認知能力を機械学習によりモデル化し, ユーザが正しく認知できるようなWedgeの形状を最適化する手法を提案しました.

使用技術

• Unity (HTC ViveのVR環境作成のために利用)

• HTC Vive (アモーダル補完のモデル化のためにデータ収集環境としてViveを利用)

• Scikit-learn (線形回帰モデルの学習およびWedgeの形状最適化に利用)