運転能力を超えて：単一の指標に向けて

複数の物体追跡と関連する認知タスクによって測定された視覚的注意および実行能力が、高度に自動化された運転シミュレーションにおける引き継ぎパフォーマンスと関連しているかどうかを判断します。.

参加者は、3Dマルチオブジェクトトラッキング（NeuroTracker）、実行機能測定、および追加の視覚注意課題を含む一連の認知評価を実施しました。これらの評価は、リスク関連状況下で自動運転から運転を引き継ぐことを参加者に要求する高忠実度ドライビングシミュレーターにおけるパフォーマンス結果と相関していました。.

自動運転シミュレーションにおける、高い動的追従性能と強力な実行機能は、テイクオーバー成功率の高さと関連していた。これらの知見は、3D-MOTパラダイムによって測定された知覚認知能力が、スポーツの文脈を超えて、安全上重要な運転行動を含む実用的な視覚運動課題に関連していることを示唆している。.

NeuroTracker トレーニングが、運転パフォーマンスと強く関連する指標である有効視野 (UFOV) パフォーマンスに反映されるかどうかを調べます。.

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23歳から33歳までの健康な若年成人20名を募集し、 NeuroTracker トレーニングプログラム群と数学ゲーム（2048）を用いたアクティブコントロール群に均等に割り付けました。両群とも5週間にわたり5時間のトレーニングを実施しました。また、両群とも標準化されたUFOV評価を前後で実施しました。.

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NeuroTracker トレーニング群はUFOVパフォーマンスの有意な向上を示したのに対し、アクティブコントロール群では、タスクにおいてわずかな、統計的に有意ではない改善が見られたに過ぎませんでした。研究者らは、 NeuroTracker とUFOVのパフォーマンスは重複する認知能力に依存している可能性が高く、これらの能力を若年成人においてトレーニング・測定することで、運転安全性の向上につながる可能性があると示唆しています。.

NeuroTracker 測定値がシミュレートされたシナリオでの古い運転パフォーマンスと相関するかどうかを評価することにより、運転パフォーマンスは複数のオブジェクトの動的処理と強く関連しているという理論をテストします。.

65歳から85歳までの経験豊富なドライバー30名が、 NeuroTracker （3D-MOT）の1回のセッションでテストを受け、STISIM 3.0ドライビングシミュレーターで最大3つの運転シナリオを完了しました。シナリオには、衝突リスクを検証するために5つの想定外の事象が含まれていました。その後、 NeuroTracker 速度閾値とシミュレーターの測定値（衝突率、車線逸脱）との相関関係を計算しました。.

高速道路での運転シナリオにおいて、 NeuroTracker 閾値と衝突率および車線逸脱との間には、非常に有意な相関関係が認められました。NeuroTrackerスコア NeuroTracker 低いほど、高速道路での合流時の車線逸脱と強い相関関係があり、 NeuroTracker スコアが高いほど、参加者は様々なシナリオにおいて衝突する可能性が低く、車線維持能力が全体的に優れていることが示されました。本研究は、 NeuroTracker のような複数物体追跡検査が高齢運転者の評価バッテリーに組み込む候補となる可能性を示唆しています。.

最先端の運転シミュレーターで測定される運転スキルの向上に NeuroTracker トレーニングが役立つかどうかを調査します。.

20名の若年成人と14名の高齢者がアクティブグループとアクティブコントロールグループに分けられました。アクティブグループは、 NeuroTracker トレーニングを30セッション実施しました。トレーニングの前後に、参加者全員を高忠実度ドライビングシミュレーターを用いて評価し、運転パフォーマンスの様々な側面を測定しました。.

研究の結果、若年者と高齢者の両方において、 NeuroTracker トレーニング後に模擬運転パフォーマンスに顕著な改善が見られました。具体的には、車線維持能力の向上、危険への反応時間の短縮、全体的な状況認識力の向上などが挙げられます。高齢者グループは、運転パフォーマンスにおいて全体的に大きな向上を示しました。研究者らは、本研究は NeuroTracker トレーニングが、特に危険な事象の迅速な検知や対応を通じて、運転の安全性を向上させる可能性を示す予備的な証拠であると結論付けました。.

NeuroTracker ベースラインが 3 つのシミュレートされたシナリオにわたって運転パフォーマンスを予測できるかどうかを調査し、これらの測定値が運転リスクを予測できるかどうかを確認します。.

115名のドライバーを年齢と経験の3つのグループに分けました。18～21歳の若年ドライバー、25～55歳の経験豊富な成人ドライバー、70～86歳の高齢者ドライバーです。参加者は、高度なドライビングシミュレーターを用いて、精神的負荷（低、中、高）の異なる3種類の運転シナリオで2時間にわたりテストを受けました。運転行動に関する合計18の異なる指標を評価し、 NeuroTracker ベースラインスコアと比較しました。.

NeuroTracker の結果と運転パフォーマンス指標の統計分析により、運転速度、ブレーキ速度、危険な状況への反応などを予測する上で有意な相関関係が示されました。NeuroTrackerスコアが低い場合、衝突リスクの上昇が効果的に予測されました。また、 NeuroTracker スコア NeuroTracker 低い場合、高齢者の平均運転速度が遅いことと有意な相関関係にあり、運転速度の低下が加齢による認知機能への影響に関連しているという理論を裏付ける証拠となりました。.