ストレス応答と操作パフォーマンスの相関性検討

近年,ストレス社会と言われているように,ストレスによってパフォーマンスに悪影響を及ぼしている.例えば,交通事故の発生率が増加したりする問題が挙げられる.そこで,従来のストレス対策としてストレス検出システムの実装がされている.このシステムでは,ストレスと生体信号との相関性を調査し,ストレスをリアルタイムで予測および測定を行っている.しかし,フィードバックが困難であったり,センサを多く着用するといった欠点がある.

そこで,本研究ではストレスと作業パフォーマンスとの相関について考えていき,パフォーマンスアシストの検討を行っていく.そのためには,生体信号を用いてストレスモデルを機械学習より作成し,ストレッサーを与えたときのアシストの優位性を見る.また,大量のセンサを着けると逆にそれが肉体的・精神的負荷がかかってしまうため,負荷がかからないデバイスについて考えていく.今回はドライビングシミュレータを用いて,ストレッサーを与えた状態と与えていない状況を検討していく.

現在はドライビングシミュレータより,運転者のストレスによる技能パフォーマンスを生体信号の差から定量化およびアシストの検討をしていく.

回転複合センサによる多層化マップ生成

磁気粘性流体と気泡緩衝材を用いた弾性表現および磁力変化による弾性調整

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