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ビジョン
本研究は、安全な自動運転時代の実現に向けた画期的なビジョンを具現化します。運転中のドライバーの身体的および精神的な状態をリアルタイムでモニタリングして、疲労や注意力の低下を早期に検出します。自動運転技術の普及が進む中で、人間と自動車の共存は非常に重要です。座圧センサによる疲労の早期検出は、ドライバーの安全運転に貢献するだけでなく、交通事故のリスクを低減します。自動運転車両に対する権限委譲に繋ぐことで、危険を回避することもできます。
本技術は長距離ドライブや過酷な気象条件下での運転においても有益であり、ドライバーの疲労が検出された場合、自動運転モードへの切り替えや安全な休憩の提案など、適切な対策を講じることもできます。座圧センサの可能性を駆使した本技術の研究によって、自動運転の普及に対する安全性と信頼性が向上し、交通事故の発生率を低減させる一翼を担います。
最終用途例
APPLICATION
疲労運転による交通事故のリスクを減少させるため、運転者が安全かつ快適に自動運転車を操作するツールとしても有用です。健康機器としての応用も可能で、座位状態の健康推定にも寄与します。
APPLICATION
異常を検知して自動運転モードへの切り替えを提案することで、安全な運転を続けることができます。疲労に起因する事故リスクが低減して、ドライバーと乗客の安全を確保できます。
APPLICATION
適切な休憩タイミングを提案したり、休息時間の調整を行うことで、ドライバーの仕事効率が向上します。
強み
非侵襲計測により快適性とプライバシーを確保できます。ドライバーが自然な状態で座るため、データ収集が容易です。長時間のモニタリングにも適しており、疲労検出に有用です。
意思決定の迅速性と精度を向上させ、効率と安全性を高めることができます。医療など多くの分野へ利点を提供します。
身体特性や運転スタイルに合わせて解析と疲労判定をカスタマイズします。
テクノロジー
身体的特性や生理学的変化と関連する可能性があり、心拍数や呼吸パターンなどの情報と組み合わせることで、より総合的な状態推定が可能（優位性）
座席に組み込まれることで非侵襲計測を実現（負担をかけることなくデータを収集できる）
リアルタイム計測により状態変化をすぐに検知して知らせることが可能（行動変容）
共同研究仮説
ドライバーの状態をリアルタイムで把握
運転中の疲労度を評価することで、危険な運転行動を事前に検出して、安全な運転環境を促進するための技術へと繋ぎます。
体調の変化を検知
最適な休憩タイミングや運転スケジュールを提案することで、運転効率を向上させると同時に、ドライバーの健康と安全を確保します。
座位における生体情報の収集
生体の異常やストレス反応などの情報を収集することにより、特定の健康問題を早期に発見して適切な医療ケアを提供します。
研究者
経歴
筑波大学大学院修了。博士（工学）[新潟大学]。東北大学 大学院工学研究科 電気エネルギーシステム専攻 助教、データ駆動科学・AI教育研究センター 助教などを経て、大学院情報科学研究科 准教授（現職）。加齢医学研究所 、未来科学技術共同研究センターを兼務。生体信号処理、生体ビッグデータ解析に関する研究に従事。動的生体情報応用研究室を主宰。
学会発表歴・実績
原著論文70以上、学会発表180以上（2023年9月現在）
代表論文
Pitfalls of assessment of autonomic function by heart rate variability
J Hayano, E Yuda
Journal of physiological anthropology 38 (1), 1-8 2019
論文リンクなど
リサーチマップ https://researchmap.jp/amy21
研究室ホームページ http://emiyuda.sakura.ne.jp
