先進運転支援システム（ADAS）において、手の一時的な動きを非保持状態と誤判定する「OFFドロップアウト」の解消は重要な課題である。本研究では、温湿度や握り方の変動に応じて静電容量の基準値をリアルタイム補正し、BPF（帯域通過フィルター）と高度な閾値処理により誤判定を抑制する適応型ハンズオンセンサーシステムを提案する。検証の結果、誤検知を最大37%から4%に削減し、次世代自動運転に向けた高い信頼性と安全性を実現した。 In advanced driver assistance systems (ADAS), eliminating "OFF-dropout"—where transient hand movements are misclassified as non-grasping states—is a critical challenge. This study proposes
