大森研の研究(Ⅱ) ： 認知の計算モデルの開発
Ⅱ． 自動車運転者の認知過程の計算モデル化（ロボットカー）
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ロボットカーと聞くと，普通の人は自動運転自動車を思い浮かべることか多いように思います．しかし実際問題とて，我々は自動車は自分で運転してこそ楽しいのであり，完全自動運転の車は限定された場面でしか歓迎されないように思います．また実際上の問題として，自動運転の車と普通の人間が運転する車が共存して街を走るということは極めてありそうにない（技術的にも難しい）ことです． そう考えたときに我々が嬉しいロボットカーとは，高度の運転支援機能をもつ自動車であるように思います．現在でもレーンキーピングや歩行者発見などのある種の運転支援はありますが，より進んだ運転支援（例えば運転者が気づかない時のみの歩行者や後ろからの車の情報提示など）はこれからもますます必要になってくるものと思います．ところがこのような機能の実現には，どうしてもいま運転者がどういう運転をしようとしているか，何に気付いて何に気付いていないかということの推定・認識が必要となります．不要な情報の提示は運転の邪魔になります．自動車が，運転者と共に周囲の環境を観察し，さらにITSなどの情報システムにより多くの情報を集め，その中から今の運転者に必要な情報のみを提示する，あるいはよりよい提案をするということが，今後の自動車にもとめられ対人支援機能であると考えられます．このような機能は，例えばラリーなどの競技では助手席に座っているナビゲーターの仕事であり，それを日常的な運転でも低コストで実現できるように自動車自体の中に知能として組み込まれたとき，それ車はロボットカーと呼ばれるものになるのだと思います． |
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ロボットカーの実現のためにもっとも重要な技術は，自動車による環境情報の収集と，運転者のその瞬間の運転意図や認識状態の推定です．前者は現在すごい勢いでメーカーで研究が進んでいますが，後者については，そもそも運転意図や認識状態は直接には観測できない量であるということもあり，あまり手がついていないように思われます． そこで我々は，運転者の運転意図や環境の認識状態の推定のため，本研究室の得意とする他者の意図推定の技術を適用することを考えます．すなわち，まずは運転者が実際の運転場面でどのように環境を認識して運転行動や運転意図を作っていくのかをシミュレーションで再現できるレベルで理解し，その運転者モデルに基づいて実際の運転者行動を解釈していきます．このようなモデルベースの他者理解は，助手席に座った運転経験者が運転者の支援を行なうときに取る推定の方式ではないかと思われます． 【参考文献】 |
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