2026-04-14T09:53:28Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00210968 2025-01-19T17:57:36Z 1164:6389:10492:10569

視線特徴量から車酔いを判定するランダムフォレストの分岐解析 Branch Analysis of the Random Forest for Recognition of Car Motion Sickness from Eyesight Features 奥山, 祥太 豊谷, 純 大前, 佑斗 Shohta, Okuyama Jun, Toyotani Yuto, Omae 車酔いする人の中には，自身が運転している場合は酔わなくとも，運転していない状態で乗車している場合に限り車酔いを引き起こす人が存在する．車酔いを誘発させる原因として，視線動向が挙げられる．これは， 視線動向を矯正することで車酔いを抑制することは可能である事を意味している．そこで本研究では，視線動向を変化させることで車酔いを改善させるシステムの開発を目標とする．その第１ステップとして，AI ツールの 1 つであるランダムフォレスト法により車酔いするか否かを自動判定するモデルを構築した．また，モデルについて分岐解析を行い，どのような視線動向が車酔いを引き起こすのかについて示唆を得た． Some people who get motion sickness only when they are riding without driving. One of the causes of motion sickness in the same vehicle environment is line-of-sight movement. In other words, it means that it is possible to suppress motion sickness by correcting the line-of-sight movement. Therefore, we focused only movement of the human viewpoint. Next, we constructed a model that automatically determines whether people who are get motion sickness or who don’t by the random forest, using the line-of-sight movement data during the experiment. And, we clarified what kind of line-of-sight movement causes motion sickness by investigation of model’s structure. technical report 情報処理学会 2021-05-03 application/pdf 研究報告セキュリティ心理学とトラスト（SPT） 8 2021-SPT-42 1 6 2188-8671 AA12628305 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/210968/files/IPSJ-SPT21042008.pdf jpn