車に「目」、歩行者とアイコンタクトで事故リスクを低減---東京大学が研究

実験参加者に提示された映像の例。参加者は映像手前から車両を見ている。車両の視線が参加者を向いているので、車両の停止する意図がわかる。
  • 実験参加者に提示された映像の例。参加者は映像手前から車両を見ている。車両の視線が参加者を向いているので、車両の停止する意図がわかる。
  • 視線提示できる目を付与した実験車両

車に「目」をつける。比喩ではなく、車外の歩行者から見てはっきりそうとわかる目だ。車両の視線によって自動運転車の停止・非停止の意図を歩行者に伝え、歩行者による判断を支援し、危険な道路横断を低減できるかもしれない。

自動車の自動運転が普及すると、車内から運転者がいなくなる。そうなったときの課題のひとつに、周囲の道路利用者と車両との意思疎通の難しさがある。例えば、道路を横断しようとしている歩行者から見て、走ってくる自動車が止まるのか、止まらないのか。

人間の運転する車両であれば、運転者とのアイコンタクトによって、道路利用者は運転者の意思をあるていど推測できる。いっぽう自動運転車ではそのようなコミュニケーションがとれず、車両の意図を推測しにくい。

東京大学大学院情報理工学系研究科のチャン・チアミン特任講師と五十嵐健夫教授を中心とした研究グループは、自動運転車に付けた「目」による視線の提示によって、車両の意図を周囲の道路利用者に伝えることで、安全性が向上する可能性を示した。

実験ではモーター駆動で視線を提示できる「目」を付けた実験車両を使用した。次に実験車両の走行を道路横断しようとしている歩行者の視点から撮影し、それをバーチャルリアリティ環境で再現、実験参加者に提示した。なお映像撮影では車両の自動運転は行なわず手動で運転した。視線も手動で制御した。

研究では、歩行者が急いで自動運転車の前を横断しようとしている状況を設定した。この時、車両の視線が歩行者を向いていないのは、車両が歩行者を認識していない(=停止しない)ことを意味すると仮定する。その場合に歩行者は、車両の視線を確認することで道路を渡るべきではないと判断でき、潜在的な交通事故を回避できる。逆に、車両の視線が歩行者を向いているのは、車両が歩行者を認識している(=停止する)ことを意味する。

撮影された映像は、道路を横断しようとしている歩行者の前の道路を、目を持つ車両と通常の車両がそれぞれ停止または通過しようとするもの。それらの映像を、無作為に選んだ18~49歳の男女各9名の計18名にバーチャルリアリティ環境で提示し、道路を渡るべきか止まるべきかを判断させた。

その結果、視線提示によって危険な道路横断を低減できる可能性があること、歩行者の主観的な安全感・危険感を高めることができることがわかった。ただし視線提示によってエラー率が高まった例もあり、視線の「意味」の認識について検討が必要だ。

実験結果:エラー率=誤った判断をした割合を示す。

男性
危険な場合(車が通過しようとしているのに横断した)
視線なし 48.89%
視線あり 17.78%
安全な場合(車が停止しようとしているのに横断しなかった)
視線なし 55.56%
視線あり 35.56

女性
危険な場合(車が通過しようとしているのに横断した)
視線なし 25.56%
視線あり 31.11%
安全な場合(車が停止しようとしているのに横断しなかった)
視線なし 72.22%
視線あり 34.44%

この研究成果は、9月17~20日に韓国ソウル市で開催された自動車とのインタラクション技術を扱う国際会議、ACM Automotive UI 2022(14th International ACM Conference on Automotive User Interfaces and Interactive Vehicular Applications)で発表された。


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《高木啓》

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