In order to reduce driving workload, advanced driver-assistance systems (ADAS) have been developed. In recent years, a “hands-off” function that releases the driver from having to turn the handle has been developed and implemented in automated driving Level 2 vehicles. In this study, the reduction in workload by this hands-off function compared to hands-on was studied by conducting experiments with actual highway driving. The factors of the driver’s workload and their structure were clarified. Twenty-eight participants drove for approximately 2 hours on the Tohoku Expressway (round trip). The results showed that subjective fatigue, muscular workload of the upper limb (EMG of the anterior del-toid) and mental workload (LF/HF of heart rate variability spectrum) were lower in the hands-off than hands-on condi-tion. Subjective task loads of “effort,” “frustration” and “fatigue” in hands-off were lower than those in hands-on. In ad-dition, the reduction in workload was larger among drivers who used the Active Lane Change Assist function in hands-off. Next, factor analysis with the variables of subjective rating, indices of EMG and index of HRV was conducted. The analysis revealed that the four factors of the driver’s workload in Level 2 were: “workload by information process and operation,” “physical restraint,” “sleepiness,” and “unwillingness of driving”. From multiple regression analysis, “overall subjective fatigue” as an objective variable was explained by three factors: “workload by information process and oper-ation,” “physical restraint” and “sleepiness” (R2 = 0.80, p < 0.01). Furthermore, it was found that “physical restraint” as an objective variable was explained by three explanatory variables: muscular workload of upper limb, muscular work-load of lower limb (EMG of the right anterior tibial muscle), and subjective trust in the system (R2 = 0.39, p < 0.01).Keywords : Human factors and ergonomics, Automated driving, Workload, Physiological measure, Multivariate analysisTakemi TSUKADA, Akihiro TODA, Shun’ya ISHIKAWA, Yuji FUJIKI and Motonori ISHIBASHI 自動車運転の負担軽減をめざして、先進運転支援システムの研究開発が進められている。近年、負担軽減の効果向上に向けて、運転自動化レベル2の中でもドライバがハンドル操作から解放される「ハンズオフ」の技術が導入されつつある。本研究では、高速道路での実車走行により、ハンズオンと比べたときのハンズオフの負担軽減の有効性を身体的側面と精神的側面から検討した。次に、レベル2での運転負担の構成要因とその構造を明らかにした。実験参加者（N=28）は、ハンズオンとハンズオフの各条件で、東北自動車道で約2時間の運転を行った。解析の結果、ハンズオンと比べてハンズオフでは、疲労感、上肢筋負担（三角筋前面の筋電図で指標化）、精神的負担（心拍変動スペクトルのLF/HFで指標化）が軽減された。主観的なタスク負荷の面では、「努力」「不満」「疲れる作業」が低いことが分かった。そして、特にハンズオフ時に車線変更操舵支援機能を使用するドライバで負担軽減効果があることが示された。次に、主観評価、筋電図指標、心拍変動指標を変数とした因子分析を行った。その結果、レベル2での運転負担の構成因子として「情報処理・操作の煩わしさ」「身体拘束性」「眠気」「運転への意欲の低さ」を明らかにした。「全体的な疲労感」を目的変数、各因子を説明変数とした重回帰分析から、「全体的な疲労感」は「情報処理・操作の煩わしさ」「身体拘束性」「眠気」の3因子で説明されることが分かった（R2=0.80，p<0.01）。さらに、「身体拘束性」を目的変数とした重回帰分析より、「身体拘束性」が上肢筋負担、下肢筋負担（右脚の前脛骨筋の筋電図で指標化）、システムへの信頼感の3変数で説明されることが分かった（R2=0.39，p<0.01）。以上より、運転自動化レベル2におけるハンズオフの負担軽減効果や構造を明らかにし、今後のシステム進化に向けた知見を得た。キーワード：人間工学，自動運転，運転支援，負担，生体計測，多変量解析Journal （掲載誌）Transactions of Society of Automotive Engineers of Japan, Vol.53, No.3, 541-548, 2022 (in Japanese)－ －23運転支援におけるハンズオフ機能による運転負担軽減の有効性評価Assistance SystemEffectiveness of Driver’s Workload Reduction by Hands-off Function in Driver Published Paper
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