人工知能が乗り物酔いを防止する運転スタイルを学習!ZFが未来のドライブをもっと快適にする【ZFテクノロジーデイ2019】

■ニューロテクノロジー学者と共同で乗り物酔いの防止方法を研究

運転しているときは問題ないのに、助手席や後席で座っていると酔ってしまう、という方は少なくないはず。また、同乗者が乗り物酔いしてしまって、せっかくのドライブを楽しむことができなかった、という経験をした方もいるでしょう。ZFではザーランド大学(ドイツ)のニューロテクノロジー学者と共同で、乗り物酔いを防止する方法の研究に取り組んでいます。

乗り物酔い防止策の研究中

ちなみに、「ニューロテクノロジー」とは、脳研究(ニューロサイエンス)の成果を活用した技術開発のことです。

乗り物酔いは、内耳にある三半規管が感じる動きと、目から得る視覚情報との間にズレが生じた場合に発生すると言われています。助手席や後席に座った状態で集中して本を読んだりスマホの画面を見たりしていると、視覚情報では静止しているのにクルマは動いているから酔いやすくなるというわけです。一方、自分が運転しているドライバーは、クルマの動きを予測することができるため、視覚情報と三半規管とのズレは少なくなるので、乗り物酔いしにくいのです。

【乗り物酔いが発生する原因】
乗り物酔いが発生する原因

今後、本格的な自動運転が普及したら、乗り物酔いはもっと大きな問題になるかもしれません。運転から解放されて、クルマで仕事をしたり本を読んだり、といった過ごし方ができるようになったとしても、乗り物酔いに悩まされるようになってしまっては、せっかくの自動運転も宝の持ち腐れです。

ZFでは、「乗員の快適性は次世代のモビリティを開発する上で最も重要な要素」と述べています。ZFが行なっている乗り物酔いの防止方法の研究も、その一環なのです。

●乗り物酔いをいち早く検出してドライバーにお知らせする

研究チームは、多数のカメラやセンサー、高性能コンピューターを搭載したテスト車両に乗員を乗せて10,000km以上を走行しました。

ZFの乗り物酔い防止研究車両

体温、脈拍、脳波などなど、収集された50,000GB以上の膨大なデータを分析することで、ドライビングダイナミクスとの関係性についての研究も行われました。

研究車両のカメラ類

ステレオカメラ、近赤外線カメラ、サーモカメラを用いて、乗員の顔面の68箇所でデータをリアルタイムに計測しています。

ZFが研究車両でデータ測定中

乗り物酔いになると人間の身体にはどのような症状が現れるのか、ということも調べられました。例えば、サーモカメラによって顔の表面温度を計測してみると、一旦温度が37度付近まで上昇するのですが、乗り物酔いの症状がひどくなるにつれて汗をかくようになり、32度付近まで表面温度は下がったのです(下図の右下参照)。

【乗り物酔いが始まると体温が低下】
乗り物酔いが始まると体温低下

現在は、こうした乗り物酔いの症状を、物理的な身体接触を行わずに検知できるシステムを開発することが一番の課題となっています。いつ、どんな状況で乗り物酔いになるかは人それぞれですが、その兆候が表れたことをいち早く認識してドライバーに伝えられれば、ドライバーは自分の運転方法をアジャストして、乗員の乗り物酔いを回避することができるようになるかもしれません。

●同乗者にクルマの動きを「予想」させて乗り物酔いを防ぐ

また、ZFでは乗り物酔いを回避するためのユニークなシステムも開発しています。キーワードは「予想」です。

ZFの乗り物酔い対抗策

まずは、触覚を利用したもの。車両の動きに応じて超音波を利用した触感を乗員に与えることで、車両の動きを直感的に伝えるというものです。テーブルの上に置かれた板のようなものが超音波の発生装置なのですが、空中に手をかざしてみると、「ツンツン」と突かれているような感覚が伝わってきました。装置の上のごく限られた範囲(ディスプレイの枠にテープが貼られている部分)に手を置いた場合のみ、触感が伝わってくるのが不思議です。

ZFの触覚を利用した乗り物酔い防止策

また、車両の動きに応じて左右の耳に異なる周波数を聞かせるという聴覚を利用したもの、ランプの光で動きを伝える視覚を利用したものもありました。

これらのシステムの組み合わせにより、ドライバー以外の乗員もクルマの動きを予測できるようになれば、乗り物酔いの防止につながるというわけです。

●未来の自動運転車はAIが乗員に合わせた運転スタイルに調整

車の動きに対する反応や、快適な乗り心地に対する考え方は人それぞれです。ZFでは個々の乗員の身体反応を学習して、個別の設定が可能となるようなAI(人工知能)のアルゴリズムを採用しています。

例えば、こちらのチャートは横軸がクルマの左右方向の加速度、縦軸がクルマの前後方向の加速度を表しています。煙のような模様の濃くなっている部分が、生体反応が強く検出された箇所です。この乗員の場合は、加速時と、減速しながらのコーナリング時にそれが現れているのがわかります。

クルマの動きと乗り物酔いの関係

こうした乗員それぞれのデータが蓄積されることで、将来的には自動運転車両は乗員ごとに好みの運転スタイルに調整することができるようになると言います。

自動運転の開発は様々なメーカーが躍起になっていますが、「乗り物酔い」対策まで視野に入れているのは、「#MobilityLifeBalance」を掲げるZFならでは、と言えるでしょう。

(長野達郎)