任意仕様の自動運転車両をモデル化し、その混在比率が異なる交通流を3次元仮想空間で再現する。 この交通流を解析するとともに，ドライビング・シミュレータでその交通流を体験した運転者の挙動を評価する。

過年度の研究で、高速道路での行き先間違いを経験をした3000人強のデータベースを構築した。これを活用し、路線別、運転者属性別の防止策を提案することができる。

地域の道路ネットワーク形状や自転車の利用特性に応じて、自転車の交通事故を減少させるための自転車通行環境の整備形態や通行方法のルール化の検討をしている。

自転車ネットワーク計画を検討するにあたって、地域の道路特性、公共交通の整備状況などに応じた、自転車利用促進の対象となり得る自転車利用の距離帯の検討をしている。

主に幹線道路の交差点を対象に、類型別の交通事故へのリスク要因となる要素を特定します。また、それに基づき、安全・安心な交差点構造について研究を行う。

路車協調システム・自動走行車両の普及を念頭に、渋滞・事故の緩和に繋がる運転支援システムの開発や、事故・渋滞予兆の検知、およびそれに基づく動的マネジメントシステムの開発に取り組んでいる。

ドライバーの注意を損なわず効率的に視覚情報を提供する方法（ヘッドアップディスプレイ等の活用）を提案する。

さまざまな運転状況でドライバーがどのような心理状態にあるか、また精神的にどの程度の負担を感じているかを評価する手法を提案する。

ドライバーなど，産業現場で働く人の行動のメタ認知（自分を客観視すること）を促すことによって安全な行動を増やすための方法を検討している．

指導員などの人間に頼っていた運転評価を自動化し，効果的なフィードバックを与えることで運転行動を改善する方法を検討している．

交通事故の発生要因を交通参加者の交通安全態度の側面から検討する。またそれらの参加者の属性や地域性にも着目し、それぞれに適した教育を提案する。

運転者、歩行者の交通安全態度、習慣、行動傾向の測定と心理テストの開発を行い、診断法や効果的介入法を提案する。

事故多発地点に潜在する環境的要因を交通参加者の行動観察、地点観察から見つけ出し、効果的な介入法を提案する。

交通事故の発生要因について、主にドライバーの心理的観点から分析・評価するとともに、適した安全対策を提案する。

産業・交通心理学的知見を踏まえた安全教育の実施およびその評価を行う。

脳血流動や心拍、発汗等による身体データから運転ストレスを数値化し、道路幅員や歩車分離、交差点構造、渋滞度等の道路環境を評価する。

歩行者の安全性を考慮に入れた自転車通行空間の在り方について、道路空間の再配分等のハード施策および自転車教育等のソフト施策の観点から研究を行っている。

私たちが豊かに暮らすために、歩行者・自転車・公共交通を軸とした都市の形成を目指して、地域交通の維持・向上に関する研究を行っている。