@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00216638,
 author = {関口, 絵理香 and 田中, 聡久 and 久保田, 健 and 中村, 俊 and 蒔田, 健一 and Erika, Sekiguchi and Toshihisa, Tanaka and Ken, Kubota and Shun, Nakamura and Kenichi, Makita},
 issue = {37},
 month = {Feb},
 note = {自動運転の技術開発は日進月歩であるが，基本的に安全性の担保が主目的である．しかしながら，自動運転車の制動は，運転者にとって必ずしも快適であるとは言えない．そこで本稿では，自動制動時に運転者が感じる違和感について，本人の想定するブレーキタイミングと異なった場合に，生体反応が脳波と心電図に現れるとの仮説を立てた．仮説検証のため，通常・異常時のブレーキタイミングを呈示した際の，脳波と心電図を解析し，Support Vector Machine（SVM）によって異常ブレーキの識別をした．その結果，通常・異常ブレーキにおける α 帯域のパワーに有意な差（p < 0.01）があった．さらに，脳波と心電図の特徴量を用いて，SVM で異常ブレーキを識別した結果，脳波のパワー比と心拍特徴の組み合わせのモデルで 86.0%，心拍のみのモデルで 88.4%を達成した．, Although automated driving technology is advancing rapidly, the main objective of the development is to ensure safety. However, the braking of an automated vehicle is not always comfortable for drivers. In this paper, we hypothesized that the discomfort felt by the driver during automatic braking would appear in the electroencephalogram (EEG) and electrocardiogram (ECG) when the braking timing differs from that assumed by the driver. We analyzed EEG and ECG during normal and abnormal braking timing and discriminated abnormal brakes using a Support Vector Machine to test our hypothesis. The results showed a significant difference (p < 0.01) in the power of the α band for normal and abnormal braking. Furthermore, the model with the combination of EEG power ratio and heart rate features achieved 86.0%, and the model with only heart rate features achieved 88.4%.},
 title = {自動運転時における脳波・心電図からの異常ブレーキ検出に有効な特徴},
 year = {2022}
}