@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00227329,
 author = {増田, 涼太 and 小野, 晋太郎 and 平岡, 敏洋 and 須田, 義大 and Ryota, Masuda and Shintaro, Ono and Toshihiro, Hiraoka and Yoshihiro, Suda},
 issue = {2},
 month = {Aug},
 note = {自動運転車に対する歩行者の信頼度を歩行者の挙動から深層学習により推定する手法を提案する．自動運転車が単路部の無信号横断歩道に接近する状況を VR 環境内で再現し，歩行者はゴーグル型ディスプレイを装着してその横断歩道を渡る．歩行者は横断前および横断中，車両に対する信頼度を 3 段階で常に評価しており，その値を目的変数として推定する．説明変数は，観測映像から抽出した歩行者の骨格座標のほか，歩行者の信頼度と有意に相関のあると判定された挙動パラメータ（位置，視線，待ち時間，立ち止まり回数など）である．横断前・横断中の信頼度を再起型ニューラルネットワークの一種である LSTM により推定した結果，60% 以上の精度を達成した．, This study proposes a method to estimate pedestrian trust in an automated vehicle (AV) by measuring pedestrian behavior. It conducted the experiment in VR environment, where an AV approached a non-signalized crosswalk and participants with a head-mounted display crosses the crosswalk as the pedestrian. They rate their trust in the AV at three levels before/while they cross the road, which will be estimated as an objective variable. The explanatory variables are skeletal coordinates extracted from videos observed, and several behavioral parameters (position, gaze, waiting time, number of stops, etc.) that are determined as significantly correlated with the trust. As a result of estimation using LSTM, a kind of recurrent neural network, the accuracy of the trust level before/during the crossing reached more than 60%.},
 title = {VR空間における横断歩行者の挙動に着目した自動運転車に対する信頼度の推定},
 year = {2023}
}