| 田村 優次郎 | M, 2回目発表 | ヒューマンロボティクス | 和田 隆広, 清川 清, 織田 泰彰, 劉 海龍 |
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title: Generating Visual Information for Motion Sickness Reduction Using a Computational Model
abstract: Motion sickness is one of the concerns when automated driving vehicle is put into practical use. Motion sickness is thought to be caused by a discrepancy between vision and vestibular perception, and Several studies have attempted to suppress motion sickness by unifying visual information and vestibular perception. There is the mathematical model that estimates the probability of motion sickness (MSI) using visual information and head motion as input. And it has been shown that MSI is reduced by inputting visual information that is not consistent with the vestibular system. My study aims to generate visual information that is more effective in suppressing motion sickness in automated driving vehicle based on the mathematical model. For that purpose, I verified the effect by presenting the generated visual information to the passenger of electric wheelchair in the virtual space. language of the presentation:Japanese 発表題目:数理モデルによる動揺病を低減する視覚情報の生成 発表概要:動揺病は自動運転車が実用化された際に懸念されている問題の一つである。 動揺病は視覚と前庭系の知覚のズレによって生じると考えられており、いくつかの研究において視覚情報と前庭系の知覚を統一することで動揺病の抑制を図っている． 視覚情報及び，頭部運動を入力とした動揺病の発生確率(MSI)を推定する計算モデルが存在し，前庭系と一致しない視覚情報を入力することでMSIが低減されることが示されている． 本研究は計算モデルを基に，自動運転車での動揺病を抑制するより効果の高い視覚情報の生成を目的とする．そのために，生成した視覚情報を仮想空間上で電動車椅子の搭乗者に提示することでその効果の検証を行った． | |||