JP6694996B1 - データ収集装置、およびデータ収集方法 - Google Patents
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Abstract
Description
自動走行のレベルは、現在、5段階に定義されている。レベル0は、運転手がすべてを操作する従来の状態であり、レベル1は、自動走行システムがステアリング操作、加減速のどちらかをサポートする運転支援状態であり、レベル2は、自動走行システムがステアリング操作、加減速の双方をサポートする運転支援状態であり、レベル3は、特定の場所で自動走行システムが全てを操作し、緊急時に限り運転手が操作する自動運転状態であり、レベル4は、特定の場所で自動走行システムが全てを操作し、運転手は操作不要とする状態であり、レベル5は、場所の限定なく自動走行システムが全てを操作し、運転手は操作不要とする状態である。
本発明者らは、今後、自動運転車とドライバ運転車の混在環境が進展すると、前方の自動運転車に対して後方のドライバ運転車が追突事故を起こす機会が増加する可能性に着目する。混在環境の追突事故を低減するためには、ドライバ運転車が、前方の自動運転車の車両制御を予測可能にすることが重要となる。具体的には、自動運転車の車両制御が、ドライバ運転車の車両制御と同程度の範囲内で実現されることが求められる。更には、自動運転車の車両制御によって、後方を走行するドライバ運転車に恐怖を感じさせないことが求められる。
以下、最初に本発明の第一実施形態に係るデータ収集装置が用いられる車線変更評価装置について、添付図面を参照して説明する。
図1は、データ構造や車線変更評価装置が適用される対象車両Tの全体構成を示す。対象車両Tは、スピードメータ82と、アクセル83と、制動装置88と、制動装置88の動作と連動するブレーキランプ84と、タイヤ85の進行方向を制御する操舵装置89と、タイヤ85(回転軸)の回転数を検知する車速センサ(回転数センサ)86と、前方の障害物の位置や距離、道路形状、信号種別等を検知する前方センサ72と、後方の障害物の位置や距離を検知する後方センサ74と、各種センサの検知信号が通信回線を介して伝達される電子制御ユニット(ECU:Electronic Control Unit)90と、を有する。スピードメータ82、アクセル83、制動装置88、ブレーキランプ84、車速センサ86、前方センサ72、後方センサ74、操舵装置89等は、すべて、電子制御ユニット90に通信回線を介して接続される。電子制御ユニット90には、計算機を有する車両制御装置20が接続されており、車両制御装置20が、電子制御ユニット90を介して、アクセル83、制動装置88、操舵装置89等を制御可能となっている。これらを接続する通信回線の種類は問わないが、例えば、CAN(Controller Area Network)規格に準拠した通信回線が用いられる。
車両Tの電子制御ユニット90は、車両のあらゆる機器・装置を電子制御する機能を有する。
車両制御装置20は、計算機によって実現されるものあり、電子制御ユニット90のマイクロコンピュータと通信し、各種センサから電子制御ユニット90に送信されるライブデータをリアルタイムで取得すると同時に、自動走行用の運転指示信号を電子制御ユニット90に送信する。運転指示信号を受け付けた電子制御ユニット90は、運転指示信号に基づいてアクセル83や操舵装置89、制動装置88を制御する。なお、ここでは車両制御装置20が電子制御ユニット90を介して、自動走行制御を行う場合を例示したが、電子制御ユニット90を介さずに、車両制御装置20が各種装置を直接制御してもよい。また、車両制御装置20は、電子制御ユニット90と一体化されていてもよい。
図3に、車両制御装置20において、自動運転プログラムによって実現される機能構成を示す。車両制御装置20は、自動スロットル制御プログラムによって実現されるスロットル制御装置210と、自動操舵制御プログラムによって実現される操舵制御装置220と、車線変更評価プログラムによって実現される車線変更評価装置30と、を有する。スロットル制御装置210は、エンジンのスロットル制御を自動的に行う。操舵制御装置220は、操舵装置89の制御を自動的に行う。
車線変更評価装置30は、対象車両Tの制動装置88、アクセル83、および操舵装置89で実行される予定となる自動運転パターンの一つである自動車線変更パターン(以下、実車線変更パターン)の候補の安全性を評価する。車線変更評価装置30は、実車線変更パターンを決定又は生成する機能も、その一部に含む。
本実施形態の自動車線変更パターンのデータ構造(以下、データ構造)305は、変更前仮車間保持部310、仮時間保持部320、仮心理影響度保持部330、および関係式導出部340によって実現される。本データ構造305は、候補となる実車線変更パターンを評価する際に参照されたり、実車線変更パターンを生成する際に参照されたりする。
図4に示すように変更前仮車間保持部310は、対象車両Tと、対象車両Tが走行する第一車線L1に併設された第二車線L2を走行する後方車両Kとの間の仮想的な車間距離の情報である車線変更前仮車間Dvを保持する。この車線変更前仮車間Dvは、対象車両Tの走行する車線L1から後方車両Kの走行する車線L2への、対象車両Tの車線変更開始時における車線L1、L2に沿う走行方向の車間距離の情報である。なお、走行中の対象車両Tにおいて、後方センサ74(図1参照)によって検出される車線変更開始時の実際の車間距離の情報を、本実施形態では「車線変更前実車間Dr」と定義する。以下、「仮想的な」とは、データ構造305に情報が保存されている状態を意味する。また、車線変更開始時とは、対象車両Tの前輪85aが車線L1、L2同士の間の中央線Cを踏んだ時点をいう。また、車線変更完了時とは、対象車両Tの後輪85bが中央線Cを超えた時点をいう。
図4に戻って仮時間保持部320は、対象車両Tの車間変更開始時から車線変更完了時までの仮想的な車線変更時間の情報である仮車線変更時間Hvを保持する。なお、走行中の対象車両Tにおいて、例えば前方センサ72や後方センサ74(図1参照)によって前輪85aが中央線Cを踏んだ時である車線変更開始時が検出され、後輪85bが中央線Cを超えた時である車線変更完了時が検出される。このように検出された車間変更開始時から車線変更完了時までの時間である実際の車線変更時間の情報を、本実施形態では「実車線変更時間Hr」と定義する。
仮心理影響度保持部330は、変更前仮車間保持部310の車線変更前仮車間Dvと、仮時間保持部320の仮車線変更時間Hvとの組み合わせ(マトリックス)から導かれる仮車線変更パターンが、対象車両Tの車線変更完了時に後方車両Kの運転手に与える安全性に関する心理的影響度の情報、すなわち、仮心理影響度を保持する。
本実施形態のデータ収集装置100では映像記録部101は、図4に示すように事前に所定の仮車線変更パターンで被撮影車両Te(対象車両Tを模した車両)および周辺車両Ke(後方車両Kを模した車両)を走行させ、被撮影車両Teを周辺車両Keの前方で車線変更させる実験の様子を、周辺車両Keの運転手の視点位置から撮影した映像を記録している。映像記録部101は例えばCPU、RAM、ROMや不揮発性メモリ等の記憶装置などから構成されるコンピュータ(本実施形態ではPC(パーソナルコンピュータ))に設けられている。
次に、データ収集装置100を用いた仮心理影響度を収集する方法について説明する。
(映像準備ステップ)
まず、映像記録部101に記録する映像を準備する映像準備ステップを実行する。このステップでは実験を行って実験結果を映像記録部101に記録する。実験では被撮影車両Teおよび周辺車両Keを所定の試験速度まで加速させる。すなわち、図4に示すように被撮影車両Teを同一車線内で加速させるとともに、被撮影車両Teが走行する車線L1に隣接する車線L2(被撮影車両Teの走行方向の右側車線)で周辺車両Keを被撮影車両Teと同じ試験速度まで加速させる。本実施形態では60〔km/h〕、および80〔km/h〕の2パターンの試験速度まで被撮影車両Teおよび周辺車両Keを加速させた後に定速走行させる。また定速走行時には被撮影車両Teと周辺車両Keとの走行方向の車間距離(車線変更前仮車間Dvに相当)が、図5に示す通り、8〔m〕、12〔m〕、24〔m〕、48〔m〕となる4パターンについて実験を行う。
映像準備ステップの次に、被験者乗車ステップを実行する。すなわち、図7に示すように複数の被験者を実験車両Zに乗車させるとともに、各被験者にヘッドマウントディスプレイ102を装着させる。
被験者乗車ステップの次に、実験実行ステップを実行する。すなわち、各被験者が装着したヘッドマウントディスプレイ102に対して一斉に映像記録部101から映像を配信するとともに、実験車両Zは、ヘッドマウントディスプレイ102に映される映像中の周辺車両Keの挙動にあわせて加減速等が行われるように制御される。これにより被験者に対象車両Tの車線変更を仮想的に体験させる。実験車両Zの加減速制御については、不図示の自動運転ロボット等を用いて挙動記録部104や映像解析記録部105に記録されたデータにあわせて自動運転で行ってもよいし、運転手が挙動記録部104や映像解析記録部105に記録されたデータをもとに加減速操作を行ってもよい。被験者は上記48パターンの仮車線変更パターンの映像を視て実験を行うことになる。
〈配信パターン1〉
図8に示す仮車線変更のパターンのうち、車線変更前仮車間Dv(車線変更開始距離)が最も長い第一パターン群(No.1、5、9、13、17、21)のうちで車線変更時間Hvが最も長いパターンであるNo.1の映像から仮車線変更時間Hv(車線変更時間)が短いパターンに向かって順番に配信する。その後、次に車線変更前仮車間Dvが短い第二パターン群(No.2、6、10、14、18、22)のうちで仮車線変更時間Hvが最も長いパターンであるNo.2の映像から仮車線変更時間Hvが短いパターンに向かって順番に配信する。同様の方法で第三パターン群(No.3、7、11、15、19、23)、第四パターン群(No.4、8、12、16、20、24)について順次配信を行う。
図8に示す車線変更のパターンのうち、車線変更前仮車間Dvが最も短い上記第四パターン群(No.4、8、12、16、20、24)のうちで仮車線変更時間Hvが最も短いパターンであるNo.24の映像から仮車線変更時間Hvが長いパターンに向かって順番に配信する。その後、次に車線変更前仮車間Dvが長い上記第三パターン群(No.3、7、11、15、19、23)のうちで仮車線変更時間Hvが最も短いパターンNo.23の映像から仮車線変更時間Hvが長いパターンに向かって順番に配信する。同様の方法で第二パターン群(No.2、6、10、14、18、22)、第一パターン群(No.1、5、9、13、17、21)について順次配信を行う。
実験実行ステップの後に、被験者全員に対して、危険度に関する主観値、および受容度に関する主観値をそれぞれ48パターンの仮車線変更パターンについて申告させる。本実施形態では、実際に上記実験を実施して申告された被験者の主観値の例を図5(a)、図5(b)、図5(c)、図5(d)に基礎データとして記載している。
申告された主観値は、上記PCに入力されることで収集部103に収集される。なお被験者による主観値については、例えば用紙に記載させて申告させた数値をPCに入力してもよいし、被験者にPCに直接入力させてもよい。なお収集部103をPCではなく実験車両Zに設けてもよい。
図4に戻って、関係式導出部340は、上記実験で得られた危険度および受容度の主観値と、各々の主観値に対応する仮車線変更パターンとを重回帰分析することで、実車線変更パターンの危険度および受容度の主観値を推定するための関係式(重回帰式)を導出する。
〈試験速度が60〔km/h〕の場合〉
y1=−0.0414x1−0.104x2+4.35・・・(1)
y2=−0.0108x1−0.0223x2+0.659・・・(2)
〈試験速度が80〔km/h〕の場合〉
y1=−0.0489x1−0.128x2+4.79・・・(3)
y2=−0.0103x1−0.0410x2+0.782・・・(4)
安全性評価部350は、実車線変更パターンの車線変更前実車間Drと一致または近似する車線変更前仮車間Dv、および、実車線変更時間Hrと一致または近似する仮車線変更時間Hvの組み合わせから導かれる仮車線変更パターンと、実車線変更パターンとを比較することで、仮心理影響度のレベルから安全性を評価する。より具体的には、上記の数式(1)〜(4)のx1に車線変更前実車間Drを代入し、x2に実車線変更時間Hrを代入することで、危険度および受容度の主観値(算出後主観値)y1、y2を算出し、算出した主観値y1、y2から安全性を評価する。本実施形態では安全性評価部350では、以下の手法Iまたは手法IIによって安全性を評価する。
安全性評価部350では、後方車両Kの運転手が危険と感じ始めると推定される危険度の主観値の閾値を数式(1)、(3)のy1に代入して以下の数式(5)、(7)の不安全領域特定式を導出して、これら不安全領域特定式を満足する仮車線変更パターンを不安全であると評価する。また安全性評価部350では、後方車両Kの運転手が対象車両Tの車線変更を受け入れ難いと感じ始めると推定される受容度の主観値の閾値を数式(2)、(4)のy2に代入して以下の数式(6)、(8)の不安全領域特定式を導出して、これら不安全領域特定式を満足する仮車線変更パターンを不安全であると評価する。本実施形態では、例えば危険度の主観値の閾値を3.5以上とし、受容度の主観値の閾値を0.5以上として不安全領域特定式を導出する。
〈試験速度が60〔km/h〕の場合〉
0.0414x1+0.104x2≦0.853・・・(5)
0.0108x1+0.0223x2≦0.159・・・(6)
〈試験速度が80〔km/h〕の場合〉
0.0489x1+0.128x2≦1.29・・・(7)
0.0103x1+0.0410x2≦0.282・・・(8)
数式(5)、(6)によって不安全であると評価される範囲を図9(a)に示し、数式(7)、(8)によって不安全であると評価される範囲を図9(b)に示す。
一方で手法IIでは、安全性評価部350は、まず後方車両Kの運転手が危険を感じると判断される危険度の主観値のデータ群、および受け入れ難いと感じると判断される受容度の主観値のデータ群をデータ構造305の基礎データから抽出する。本実施形態では、図5(a)、図5(b)、図5(c)、図5(d)の太枠で囲まれた主観値を、図10に示すようにデータ群として抽出する。抽出されたデータ群は、試験速度が60〔km/s〕の場合は図8に示す仮車線変更パターンのNo.19、20、23、24であり、試験速度が80〔km/s〕の場合は図8に示す仮車線変更パターンのNo.16、19、20、23、24である。
〈試験速度が60〔km/h〕の場合〉
0.0414x1+0.104x2≦0.735・・・(9)
0.0108x1+0.0223x2≦0.181・・・(10)
〈試験速度が80〔km/h〕の場合〉
0.0489x1+0.128x2≦0.880・・・(11)
0.0103x1+0.0410x2≦0.218・・・(12)
数式(5)、(6)によって不安全であると評価される範囲を図11(a)に示し、数式(7)、(8)によって不安全であると評価される範囲を図11(b)に示す。
図4に戻って、安全性評価後パターン決定部360は、走行中の対象車両Tに実際に適用される実車線変更パターンを安全性評価部350の評価に基づいて決定する。この決定は、望ましいとされる実車線変更パターン候補群を準備し、実車線変更パターンの各候補を、安全性評価部350によって評価し、最も評価の高い実車線変更パターンを最終決定する。最終決定された実車線変更パターンは、電子制御ユニット90を介して、アクセル83および操舵装置89に適用される。
次に、本発明の第二実施形態に係るデータ収集装置100が用いられる車線変更評価装置について説明する。第二実施形態では、第一実施形態と同様の構成要素には同一の符号を付して詳細な説明を省略する。第一実施形態では、対象車両Tと後方車両Kとの間の速度差が0の場合について説明したが、本実施形態では、対象車両よりも後方車両Kの速度が大きい場合について説明する。
図13に示すように変更後仮車間保持部370は、対象車両Tの車線変更開始後に対象車両Tと後方車両Kとの相対速度が0となった際の対象車両Tと後方車両Kとの間の仮想的な車間距離の情報である車線変更後仮車間D2vを保持する。なお、走行中の対象車両Tにおいて、後方センサ74(図1参照)によって検出される車線変更完了後の実際の車間距離の情報を、本実施形態では実車線変更パターンにおける「車線変更後実車間D2r」と定義する。
図13に戻って仮減速度保持部380は、対象車両Tの車線変更開始後における対象車両Tと後方車両Kとの相対速度が0となるまでの後方車両Kの仮想的な平均減速度の情報である仮減速度avのデータを保持する。なお、走行中の対象車両Tにおいて、車速センサ86(図1参照)によって検出される実際の後方車両Kの平均減速度の情報を、本実施形態では実車線変更パターンにおける「実減速度ar」と定義する。
仮心理影響度保持部330は、第一実施形態の仮車線変更パターンに加え、車線変更後仮車間D2vに相当する最接近車間時間tG、および仮減速度avの組み合わせ(マトリックス)から導かれる仮車線変更パターンが、対象車両Tの車線変更完了時に後方車両Kの運転手に与える仮心理影響度を保持する。
・クラクションを鳴らしたい程度の危険を感じるか否か。
・自分でブレーキを踏んだり、ハンドルを操作したりして衝突回避行動をとりたい程度の危険を感じるか否か。
次に、データ収集装置100を用いた仮心理影響度を収集する方法について説明する。
まず、映像記録部101に記録する映像を準備する映像準備ステップを実行する。このステップでは実験を行って実験結果を映像記録部101に記録する。実験は上記ACSFの国際基準R79に基づいて実施される。実験では一例として、まず被撮影車両Teと周辺車両Keとの車間距離が55〔m〕となった時点で被撮影車両Teの車線変更操作を開始する。周辺車両Keは100〔km/s〕の速度で走行させる。被撮影車両Teの前輪85aが中央線Cを踏んだ車線変更開始時から0.4〔s〕の間、周辺車両Keをそのまま等速で走行させて空走させた後に、図14に示す通り、1〔m/s2〕、2〔m/s2〕、3〔m/s2〕、4〔m/s2〕、5〔m/s2〕の5パターンの減速度(仮減速度avに相当)で減速を開始させる。
図12に戻って、関係式導出部340は、上記実験で得られた危険度および受容度の2値評価された主観値と、各々の主観値に対応する仮車線変更パターンとについて、多重ロジスティック回帰分析することで、実車線変更パターンの危険度および受容度の主観値を推定するための関係式を導出する。
A1=0.4806×av−2.0970×tG+1.4306・・・(13)
A2=0.4721×av−1.3086×tG+0.2193・・・(14)
P1=eA1/(1+eA1)・・・(15)
P2=eA2/(1+eA2)・・・(16)
安全性評価部350は、例えば危険感発生確率P1および非受容確率P2がともに0.5(50%)以上となる危険度および受容度の主観値A1、A2を上記式(15)、(16)から算出する。そしてこのように算出した主観値A1、A2を上記式(13)、(14)にそれぞれ代入し、以下の不安全領域特定式を導出する。
〈危険度の不安全特定式〉
0.4806×av−2.0970×tG+1.4306≧0・・・(17)
〈受容度の不安全領域特定式〉
0.4721×av−1.3086×tG+0.2193≧0・・・(18)
数式(17)、(18)によって不安全であると評価される不安全領域の範囲を図17に示す。なお本実施形態の数式(17)、(18)で特定される不安全領域内に、国際基準R79で安全であると判断される最接近車間時間tG=1、仮減速度av=3の車線変更パターンが含まれてしまうことが図17により確認できる。また国際基準R79で安全であると判断される最接近車間時間tG=1、仮減速度av=3の車線変更パターンの最低作動速度47.1〔km/h〕(図15参照)が、不安全な最低作動速度の領域に含まれてしまうことが図18により確認できる。
Te 被撮影車両
K 後方車両
Ke 周辺車両
L1 第一車線
L2 第二車線
C 中央線
Z 実験車両
20 車両制御装置
30、30A 車線変更評価装置
82 スピードメータ
83 アクセル
84 ブレーキランプ
85 タイヤ
85a 前輪
85b 後輪
86 車速センサ
88 制動装置
89 操舵装置
90 電子制御ユニット
100 データ収集装置
101 映像記録部
102 ヘッドマウントディスプレイ
103 収集部
104 挙動記録部
105 映像解析記録部
210 スロットル制御装置
220 操舵制御装置
305、305A データ構造
310 変更前仮車間保持部
320 仮時間保持部
330 仮心理影響度保持部
340 関係式導出部
350 安全性評価部
360 安全性評価後パターン決定部
370 変更後仮車間保持部
380 仮減速度保持部
800 ドライビングシミュレータ
820 ディスプレイ
Claims (15)
- 対象車両が、後方車両の前方で自動運転される際の自動運転パターンを生成または評価する際に用いられる基礎データを収集するデータ収集装置であって、
前記対象車両を模した被撮影車両が走行する様子を、前記後方車両を模した周辺車両の運転手の視点位置から撮影した映像を記録する映像記録部と、
前記映像記録部に記録された前記映像を表示するディスプレイと、
前記映像記録部に記録された前記映像を視た被験者によって申告される安全性に関する心理的影響度の情報を前記基礎データとして収集する収集部と、
を備えるデータ収集装置。 - 前記自動運転パターンは、前記対象車両が走行する車線に併設された車線を走行する前記後方車両の車線へ車線変更する際の自動車線変更パターンを含み、
前記映像記録部は、前記被撮影車両が車線変更する様子を撮影した映像を記録する請求項1に記載のデータ収集装置。 - 前記収集部は、前記心理的影響度の情報として、安全性に関する第一主観値、および、車線変更開始時における前記被撮影車両と前記周辺車両との間の車間距離と車間変更開始時から車線変更完了時までの前記被撮影車両の車線変更時間との組み合わせから導かれる前記第一主観値に対応する第一車線変更パターン、を前記基礎データとして収集する請求項2に記載のデータ収集装置。
- 前記収集部は、前記心理的影響度の情報として、安全性に関する第二主観値、および、車線変更開始後に前記被撮影車両と前記周辺車両との相対速度が0となった際の車間距離と車線変更開始後における前記被撮影車両と前記周辺車両との相対速度が0となるまでの前記周辺車両の平均減速度との組み合わせから導かれる前記第二主観値に対応する第二車線変更パターン、を前記基礎データとして収集する請求項2または3に記載のデータ収集装置。
- 前記映像中の前記周辺車両の挙動にあわせて動作可能な前記周辺車両を模した実験車両またはシミュレータをさらに備え、
前記収集部は、前記心理的影響度の情報として、前記周辺車両の挙動にあわせて動作する前記実験車両または前記シミュレータに前記被験者が乗車した状態で前記ディスプレイに表示される前記映像を前記被験者が視て申告する値を、前記基礎データとして収集する請求項1から4のいずれか一項に記載のデータ収集装置。 - 前記被撮影車両の走行時における前記周辺車両の挙動を記録する挙動記録部をさらに備え、
前記実験車両または前記シミュレータは、前記挙動記録部に記録された前記周辺車両の挙動にあわせて動作可能である請求項5に記載のデータ収集装置。 - 前記被撮影車両の走行時に前記周辺車両の運転手の視点から撮影した映像から前記周辺車両の挙動を解析して記録する映像解析記録部をさらに備え、
前記実験車両または前記シミュレータは、前記映像解析記録部に記録された前記周辺車両の挙動にあわせて動作可能である請求項5に記載のデータ収集装置。 - 前記実験車両を備え、
前記収集部は、前記心理的影響度の情報として、複数の被験者が前記実験車両として多人数乗車が可能な車両に乗って同時に前記映像を視て申告する値を、前記基礎データとして収集する請求項5から7のいずれか一項に記載のデータ収集装置。 - 前記ディスプレイは、前記被験者が装着可能であり、前記映像記録部の映像を配信可能なヘッドマウントディスプレイである請求項1から8のいずれか一項に記載のデータ収集装置。
- 対象車両が、後方車両の前方で自動運転される際の自動運転パターンを生成または評価する際に用いられる基礎データを収集するデータ収集方法であって、
前記対象車両を模した被撮影車両が走行する様子を、前記後方車両を模した周辺車両の運転手の視点位置に配置される撮影装置によって撮影し、該撮影装置による映像をコンピュータに記録させる映像準備ステップと、
前記コンピュータが、前記映像をディスプレイに提示することで、被験者に視させる実験実行ステップと、
前記映像を視た前記被験者が申告した安全性に関する心理的影響度の情報を前記基礎データとして前記コンピュータが記録する収集ステップと、
を含むデータ収集方法。 - 前記自動運転パターンは、前記対象車両が走行する車線に併設された車線を走行する前記後方車両の車線へ車線変更する際の自動車線変更パターンを含み、
前記映像準備ステップでは、前記被撮影車両が車線変更する様子を前記撮影装置で撮影した映像を、前記コンピュータに記録させる請求項10に記載のデータ収集方法。 - 前記収集ステップでは、前記心理的影響度の情報として、安全性に関する第一主観値、および、車線変更開始時における前記被撮影車両と前記周辺車両との間の車間距離と車間変更開始時から車線変更完了時までの前記被撮影車両の車線変更時間との組み合わせから導かれる前記第一主観値に対応する第一車線変更パターン、を前記基礎データとして収集する請求項11に記載のデータ収集方法。
- 前記収集ステップでは、前記心理的影響度の情報として、安全性に関する第二主観値、および、車線変更開始後に前記被撮影車両と前記周辺車両との相対速度が0となった際の車間距離と車線変更開始後における前記被撮影車両と前記周辺車両との相対速度が0となるまでの前記周辺車両の平均減速度との組み合わせから導かれる前記第二主観値に対応する第二車線変更パターン、を前記基礎データとして収集する請求項11または12に記載のデータ収集方法。
- 前記実験実行ステップでは、前記映像中の前記周辺車両の挙動にあわせて動作する実験車両またはシミュレータに乗車した状態の前記被験者に対して、前記コンピュータが前記ディスプレイに前記映像を提示する請求項10から13のいずれか一項に記載のデータ収集方法。
- 前記実験実行ステップでは、前記実験車両として多人数乗車が可能な車両に乗る複数の前記被験者に対して、前記コンピュータが同時に前記映像を提示する請求項14に記載のデータ収集方法。
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