安全だと感じることが危険になる：動的な交通環境におけるサイクリストの安全性を分析するためのVR-EEG-コンピュータビジョンフレームワーク

科学分野:

• 道路安全研究
• 輸送におけるヒューマンファクター
• 知覚の神経科学

背景:

• 混合交通におけるサイクリストの知覚された安全性と実際の衝突リスクとの間の乖離は、ほとんど理解されていません。
• 既存の研究では、動的な視覚要素がリスク認識に及ぼす影響がしばしば無視されています。

研究 の 目的:

• サイクリストの知覚された安全性と実際の衝突リスクとの間の不一致を調査すること。
• 構築環境（BE）の特徴がこの知覚的不一致に及ぼす影響を探求すること。

主な方法:

• 脳波測定（EEG）、BEデータ、およびVISSIMからの衝突までの時間（TTC）を統合した仮想現実（VR）プラットフォームを開発しました。
• 72人の参加者からのEEGおよび環境データを分析するために、Long Short-Term Memory（LSTM）モデルを使用しました。

主要な成果:

• 追い越し後のリスクを過小評価する「知覚的救済期間」を特定しました。
• 高い空間的囲い込み、複雑なテクスチャ、密集した植生、低い車両密度がリスク認識の不一致を増幅することを発見しました。
• 美的な焦点を当てたBE機能が、意図せず高衝突ゾーンでのリスクを高める可能性があることを示しました。

結論:

• この研究は、統合された人間-車両-環境安全フレームワークの経験的証拠を提供します。
• より安全なサイクリングインフラストラクチャのために、神経科学と輸送工学の間の学際的な協力の必要性を強調しています。
• 現在の道路設計は、リスク認識に影響を与えることにより、意図せずサイクリストの安全性を損なう可能性があることを示唆しています。