Building a Cooperation Model of People Staying on the Road and Mobility Vehicle for Next Generation Road Space Managementn Road Space Management
| Project/Area Number |
22K04461
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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 23030:Architectural planning and city planning-related
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| Research Institution | Tokyo City University |
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Principal Investigator |
末繁 雄一 東京都市大学, 都市生活学部, 准教授 (40386785)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
杉町 敏之 東京都市大学, 理工学部, 准教授 (60517001)
宮地 英生 東京都市大学, メディア情報学部, 教授 (00501727)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 道路空間 / 滞留空間 / パブリックライフ / アクティビティ / ウェルビーイング / パーソナルモビリティ / 自動運転 / 画像解析 / モビリティ / 流動交通 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は、近い将来に見込まれる、「道路空間上への市民の交流活動の進出」と「自動運転パーソナルモビリティビークル（以下:自動運転PMV）の進出」という２つの事象の混在状況に対して、人間と自動運転PMVの安全な共存に資する知見を得ることを目的としている。
具体的には、路上滞留者の行動モデル（道路上での滞留する人間の交流を含む活動の活動領域変化動態モデル＝アクティビティ動態モデル）を構築し、このアクティビティ動態モデルに基づく自動運転PMVの協調モデルを構築する。これらを通して、人間と自動運転PMVが共存可能な次世代道路空間マネジメントの指針策定に必要な知見を得て指針案を提示する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
2022年度は、交付申請書記載のスケジュールに沿って、路上滞留者アクティビティ観察調査の実施、および同調査によって得たデータを解析し、路上滞留者アクティビティ動態モデル構築に取り組んだ。
具体的には、実際の都市空間（東京都世田谷区尾山台地区）の道路空間上において、歩行者天国が実施されている16時から18時の時間帯に、車道の一部に2m×10mの人工芝とその上に椅子やテーブルを設置した滞留空間を創出し、沿道建物2階より滞留者の様子を動画撮影した。撮影した映像を、人間の姿勢推定プログラムの「Open Pose」を利用して画像解析し、俯瞰視点を平面座標に変換した上で、映像中の滞留者の右足首のフレーム単位の2次元位置座標を得て、その位置座標の変化から移動軌跡を導出し、移動軌跡によって形成された多角形の面積を活動領域として抽出した。研究代表者の予備調査によって、路上滞留者アクティビティの類型化は完了しており、体勢（立位・座位）、活動形態（単独・複数での交流）、活動内容によってその動態特性が異なることも示唆されている。これらの知見を踏まえて、データ解析を進めて、アクティビティの体勢や種類の違いを説明変数とする動態モデルを構築する予定である。
さらに交付申請書記載のスケジュールより前倒しで、自動運転パーソナルモビリティ（PMV）が路上滞留者を回避するための走行経路設計パラメータ構築のための予備実験に着手した。具体的には、PMVが歩行者を回避する環境を仮想空間上に再現してシミュレーション実験を行い、歩行者とリーン車両との相対距離が歩行者の心理的負荷に与える影響を評価した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
交付申請書記載のスケジュールでは、路上滞留者アクティビティ動態モデルの構築は2022年度中に完了することになっているが、採取データのバグを除去する作業が想定以上に時間がかかり、モデル構築完了には至っておらず若干の遅れが生じている。しかし、自動運転パーソナルモビリティ（PMV）が路上滞留者を回避するための走行経路設計パラメータ構築のための予備実験については前倒しで実施できてるため、トータルで見るとおおむね順調に進展していると言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
2023年度は、交付申請書記載のスケジュールに沿って、シミュレーションによる路上滞留者に対する自動運転PMV協調モデル構築に取り組む。さらに、実地テスト環境実験下での路上滞留者に対する自動運転PMV協調モデルの懸賞にも着手する。
また、2022年度完了予定でやや遅れている路上滞留者アクティビティ動態モデルの構築を完了させる。
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Report
(1 results)
Research Products
(4 results)
