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著者（英）	1) Xingguo Zhang, 2) Xun Shen, 3) Pongsathorn Raksincharoensak
勤務先（英）	1) Tokyo University of Agriculture and Technology, 2) Tokyo University of Agriculture and Technology, 3) Tokyo University of Agriculture and Technology
抄録（英）	Improving drivers’ risk prediction ability is an effective way to reduce the probability of traffic accident risk. In this report, an innovative interactive educational system is proposed for risk prediction training with consideration of human machine interaction issues. Firstly, the system provides a highly realistic driving experience to the users based on the Virtual Reality (VR) technology. In the nearly actual driving scene, users are expected to find out the most dangerous potential areas in different traffic scenarios. The education process adopts human machine interaction methodology. Our system estimates users’ intension by using eye-tracking technology to detect the gaze’s position coordinate of the driver. According to the estimation, educational system outputs “machine intension” to users to help them on risk prediction training. Quantitative and personalized evaluation on the user's safety awareness are provided. Furthermore, personalized advises on how to improve risk prediction are also given. 翻訳

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例）X AND Y OR Z → X AND (Y OR Z)

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