自動運転や航空機などの社会技術システムにおいて、安全性向上のために自動化が進められています。しかし、自動化システムの導入によって人間と機械のミスマッチが起こり、事故が発生することがあります。このような事故を防ぐためには、機械が人間の状態を推定し、その状態に応じて適切な支援を行うことが必要です。 そのため、本研究では人間の信頼性を低下させる要因であるフラストレーションに着目して、フラストレーション状態の推定を目指しています。具体的には、ドライビングシミュレータを使って生体指標や行動指標など多面的な情報を収集し、収集したデータを基に機械学習を用いてフラストレーションの推定を行っています。
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