| Project/Area Number |
20K11793
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60060:Information network-related
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| Research Institution | Future University-Hakodate |
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Principal Investigator |
Shiraishi Yoh 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (90396797)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 高度道路交通システム（ITS） / ナビゲーション / 路面状況センシング / 運転特性分析 / モバイルデバイス / プローブ情報システム / 参加型センシング / 運転特性 / スマートフォン / 公共交通 / 路面状況推定 / 運転特性センシング / ITS（高度道路交通システム） / MaaS |
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| Outline of Research at the Start |
本研究課題では，MaaS (Mobility as a Service) における快適性向上を目的として，スマートフォンなどのモバイルセンシングデバイスを用いた道路状況および運転特性のセンシング技術の開発を行う．道路状況センシング技術として，凹凸路面や凍結路面など移動の快適性に影響する道路状況を収集する参加型センシング手法を開発する．また，車載スマートフォンを用いて車両挙動データを収集し，運転者の運転特性を把握する手法を開発する．
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| Outline of Final Research Achievements |
The aim of this research project is to improve the comfort of MaaS (Mobility as a Service). First, we developed a method for visibility estimation on roads based on eye movments, and two methods for sidewalk surface estimation with mobile sensing devices, as road sensing technologies. The experimental results showed that it is possible to classify road surface conditions with a certain level of accuracy. Also, we proposed a method that collects and analyzes vehicle behavior data from in-vehicle smartphones for understanding driver's driving characteristics related to comfort. Finally, we focused on ride-sharing services which are a powerful transportation method in MaaS, and proposed a vehicle allocation method that changes the optimization strategy depending on the user's needs, and showed that the proposed method improves user satisfaction comparing with the existing algorithm.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究では、MaaSにおける「快適性」に着目し、センシング技術の観点からアプローチした。走行環境やドライバーの運転特性など快適性に大きく影響する情報をリアルタイムに収集できれば、利便性の高いモビリティプラットフォームが実現できると考えられる。
要素技術として、眼球運動に着目した視界状況推定手法は、ロバスト性や局所性の問題を解決するものであり、新規性が高い。足圧や足音に着目した歩道路面状況推定手法も新規性の高い手法であり、冬季環境での適用可能性も高いと考えられる。ユーザの多様なニーズへの対応を考慮した車両割当手法は、モビリティプラットフォームの基盤技術としても期待できる。
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