Automotive UI 2016 個人ツイートまとめ＋α
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hariktriam
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初日 (10/24)
Takahiro Miura
@hariktriam
本日よりAutomotive UI 2016に参加．今日はワークショップのみの日．とりあえず，CLW: Cognitive Load & In-Vehicle Human-Machine Interactionのワークショップに参加 auto-ui.org/16/wp-content/…
2016-10-24 21:54:03
Takahiro Miura
@hariktriam
なお，本日は午前中のみ参加する予定（もろもろ余裕不足）．なお，学会規模的にそれ程大きくないためか，参加者名簿とか配布されたぞ．やはり研究内容的に企業の人が多い印象．日本企業からの参加者も意外といるが，日本人は数える程度か．
2016-10-24 21:57:56
Takahiro Miura
@hariktriam
Kun, A.による本日のワークショップの趣旨．発表者は4人，Hands-on experienceとして，色々なデモを用意（clw.hciunh.org など）． スケジュールは次の写真のとおり：pic.twitter.com/U0xx69taHU
2016-10-24 22:07:38
Takahiro Miura
@hariktriam
自己紹介タイム開始．会場にいる人全員が話す模様．想定外．Experience w/ eye trackingとかGoals for workshopが自己紹介項目に入っている．
2016-10-24 22:12:23
Takahiro Miura
@hariktriam
Harbluk, JL：Cognitive Load: Assessment w/ Visual Behavior. 認知負荷とは何ぞやという話から認知負荷の計測法までの話．認知負荷タスク（暗算をさせる）を与えたときの運転時の視線計測結果がぶれる事から，視線を基に認知負荷計測．
2016-10-24 22:36:45
Takahiro Miura
@hariktriam
続）視線を基にしたCognitive load計測では，興味箇所へ目を奪われる度合いと，視線の集中度合いを見るという戦略を取る．運転時の視線の集中度合いについて，Visual taskを別途与えると視線がブレブレだが，Auditory taskの場合は視線がぶれない．
2016-10-24 22:39:53
Takahiro Miura
@hariktriam
続）結果を基にISO 15007-1 & 2が策定．運転者の視線の動きや関連する動きの計測などが定められている．展望としては，どの指標を使うかを具体化，どこでredlineを切るか，安全さ・事故との関連性を見る．その上で，適切な負荷量や集中度合いはどの程度か，などを求める．
2016-10-24 22:45:08
Takahiro Miura
@hariktriam
Kun, A.：Eye tracking in driving simulator studies AR（音声）, 通過すべきルートの提示，通常ナビ（俯瞰ビュー）のナビ手法における運転時の視線ブレをDS内で確認．道路の見る時間でみると，AR＞通常ナビ＞通過ルート提示の順．
2016-10-24 23:02:46
Takahiro Miura
@hariktriam
続）他者との会話時の運転時の視線の動き・瞳孔サイズを計測した例．dl.acm.org/citation.cfm?i… それ以外にしりとり（Last letter game）時の瞳孔サイズの変化も調査．運転者が考えている時に瞳孔サイズが大きくなり，他者の番になると瞳孔サイズが小さく．
2016-10-24 23:10:20
Takahiro Miura
@hariktriam
続）テレビ電話使用時の認知負荷も計測．dl.acm.org/citation.cfm?i… 道路の性質によらずテレビ電話だと道路から視線がずれやすい．特にまっすぐの道だと余計に． HoloLens＋Skypeを用いたケースもDSで評価．認知負荷が大きくなると瞳孔サイズも大きくなる模様．
2016-10-24 23:16:21
Takahiro Miura
@hariktriam
続）Illumination task（明るいものを見つけるタスク）における瞳孔サイズと，認知負荷をかけたときの瞳孔サイズを比較すると，Cognitive load時の瞳孔サイズの方がIllumination task時の瞳孔サイズよりも大きい．つまり認知負荷は瞳孔サイズに影響．
2016-10-24 23:20:14
Takahiro Miura
@hariktriam
続）N-back課題時の瞳孔サイズについても，back数が増加するに従って瞳孔サイズが大きくなる．なお，正解時の方が瞳孔サイズは大きい．間違えたときの方が小さい傾向があったが，これは自身に負荷をかけるのを諦めた（つまりあんまり考えなかった）ことが原因かも．
2016-10-24 23:21:53
Takahiro Miura
@hariktriam
続）なお，Illumination taskとCognitive load時の瞳孔サイズを比較した研究は次のもの：dl.acm.org/citation.cfm?i…
2016-10-24 23:22:52
Takahiro Miura
@hariktriam
続）質問：瞳孔サイズの変化は，高齢者だと小さいのでは？ 回答：確かに高齢者だと違いがあるかも知れない． 質問：左目の瞳孔サイズしか見てないが右目との相関は？ 回答：チェックしてないがそれ程変わらないはず．
2016-10-24 23:27:11
Takahiro Miura
@hariktriam
なお，この学会会場（University of Michigan LeagueのCentral campus）もEduroamが来ている模様．
2016-10-24 23:36:01
Takahiro Miura
@hariktriam
Lang, Y.："Identifying Driver Distraction Using Eye Movement & Glance Data" 運転者のモニタリングと適応的な運転の(半)自動化に当たって，ドライバの視線とチラ見の計測を基にDistractionを同定．
2016-10-25 00:12:04
Takahiro Miura
@hariktriam
続）Distraction計測にあたっては，ドライバの視線とチラ見状況の他，運転状況をDS上で調査．視線の固定・円滑な追跡，ブレ具合の他，道路からの逸脱率などを計測．このデータを機械学習させ（SVM，DBN，クラスタリング+DBN），d'を確認してDistractionを同定．
2016-10-25 00:21:00
Takahiro Miura
@hariktriam
続）SVM，DBN, クラスタリング+DBNでの精度の違いはなし．DBN類でのDistraction判定要素は，視線の動きそのもののブレが最も貢献し，視線の空間的位置が続く． 道から目を離した際の視線（Eye-off-road）の動きからも推測を試みている．
2016-10-25 00:24:24
Takahiro Miura
@hariktriam
続）関心領域への滞留時間，その履歴などを確認．これらのデータに各種フィルタをかけて顕著性を調整．この結果と事故リスクとの関係を見ると，視線パタンと事故リスクには近しい関係があると分かった．特に，道路から目を離す時間が事故リスクと関係すると分かった．
2016-10-25 00:30:15
Takahiro Miura
@hariktriam
Chang CC：Assessing cognitive workload of in-vehicle voice control interactions 音声コントロール使用時の運転時の認知負荷を計測．計測にはDetection Response Task (DRT)を使用．
2016-10-25 00:41:36
Takahiro Miura
@hariktriam
続）TDRT：首元にブザーを付けてそれが鳴った際にボタンを押させた際の反応時間．この時，Voice command反応はWizard-of-Oz法で行う．運転者が音声入力してからのDelay条件を2種類設けた．Delayが長い方が認知負荷がTDRTが短い（認知負荷が小さい）可能性
2016-10-25 01:09:31
Takahiro Miura
@hariktriam
続）会話内容ごとにTDRTを見ると，複雑なやり取りをしている時でTDRTのミス率が上昇（成功した際の時間には有意差なし）． なお，TDRT：Time of Detection Response Task． 質疑応答時はTDRTを使うことの問題点が色々と指摘された模様．
2016-10-25 01:10:33
Takahiro Miura
@hariktriam
最後にErgoneers社のEye trackerのデモンストレーション．ergoneers.com/en/hardware/ey…
2016-10-25 01:14:58