Construction of a dynamic evacuation guidance system based on intelligent and distributed cooperative processing of evacuation guidance devices and disaster prevention sensors
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22K04639
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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 25030:Disaster prevention engineering-related
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| Research Institution | Kokushikan University |
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Principal Investigator |
堀井 宏祐 国士舘大学, 理工学部, 教授 (00447715)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
辻内 伸好 同志社大学, 理工学部, 教授 (60257798)
伊藤 彰人 同志社大学, 理工学部, 教授 (60516946)
倉島 優一 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エレクトロニクス・製造領域, 研究グループ長 (70408730)
廣川 雄一 足利大学, 工学部, 准教授 (30419147)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 防災システム / 人工知能 / スマートシティ |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では避難誘導装置と周囲の状況を検知する防災センサを設置、ネットワーク化し、人工知能技術によって知能化し、災害発生時に情報を共有することによって、被災状況と避難状況を自律的に把握し、相互に協調して動的に避難誘導を行う「分散協調型動的避難誘導システム」を構築する。本研究構想の独自性と創造性は、エッジデバイス群を知能化し、自律性と協調性を持たせた分散協調型とする点にある。各エッジデバイスが自律的に判断と周囲のエッジデバイスとの協調を行うことで、レジリエンスの高い動的避難誘導システムを構築する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題は「避難誘導装置の開発」と「大規模避難シミュレータの開発」を連携して遂行している。
2023年度は「避難誘導装置の開発」においては、実環境下での非反復走査型LiDARとRGBカメラを組み合わせたデータ収集をおこない、動的背景モデルの構築と前景抽出、深度マップの充填により、群集動態の正確な識別と分析ができることを確認した。RGB画像に基づいたバイラテラルフィルタ適用とフィルタリングパラメータ最適化によって、深度マップ充填の精度と再現性の向上をはかり、実験を通じてガウスフィルタやパラメータ最適化前のバイラテラルフィルタと比較して、顕著な改善を示すことを確認した。これによって動的環境下での群集行動の認識能力と避難誘導に対する能力向上を実現することができた。
「大規模シミュレータの開発」においては、複数階層の避難シミュレータへの拡張と避難誘導アルゴリズムの開発が終了し、人流シミュレーションの計算アルゴリズムの改良による高速化に成功し、大規模避難シミュレーションを用いた避難誘導方案の検証の効率化をはることができた。
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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
「避難誘導装置の開発」については、非反復走査型LiDARとRGBカメラを組み合わせ、パラメータ最適化を適用したバイラテラルフィルタによって、動的環境下での群集行動の認識能力と避難誘導に対する能力向上を実現することができた。
「大規模避難シミュレータの開発」については、複数階層の避難シミュレータへの拡張と避難誘導アルゴリズムの開発が終了し、人流シミュレーションの計算アルゴリズムの改良による高速化に成功し、大規模避難シミュレーションによる検証の効率化をはることができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
「避難誘導装置の開発」においては、P2P型の分散協調処理によって複数のエッジ端末間の連携を実現し、災害時のネットワーク障害等に対する頑健性の向上をはかる。また、複数のエッジ処理結果の総合による広域の群集動態が認識できることを実証実験により検証する。
「大規模避難シミュレータの開発」においては、シミュレータ上で避難誘導装置の動態認識性能を模擬するモデルを構築し、シミュレーションによる災害シナリオ検討を実現する。
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Report
(2 results)
Research Products
(4 results)
