| Project/Area Number |
23K11728
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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 90010:Design-related
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| Research Institution | Bunkyo University |
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Principal Investigator |
川合 康央 文教大学, 情報学部, 教授 (80348200)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
池辺 正典 文教大学, 情報学部, 教授 (10453440)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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| Keywords | ゲームエンジン / オープンデータ / シミュレーション / 地理情報システム / 可視化 / 都市計画 / 防災計画 / 水害 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は，都市型水害などの大規模自然災害に対する減災の検証を行うための，データ駆動型デジタルツインの構築を行うものである．市街地などの広範囲な都市空間を対象として，デジタルツインをモデリングし，シミュレーションを行い，結果をわかりやすく可視化する．複数のオープンデータから地理情報モデルを作成し，これに種々のデータを組み合わせ，目的に応じた詳細度を持つデジタルツインを作成し，様々な条件下でのシミュレーションを実施する．また，シミュレーション結果に応じた避難支援システムを開発し実証実験を行う．これらは，オープンデータを用い，低コストで使いやすいデータ駆動型デジタルツインシステムとして開発する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，大規模自然災害に対する減災の検証を行うための，データ駆動型デジタルツインの構築を行うものである．デジタルツインは，現実空間に存在する物体や情報を，仮想空間上に複製することによって，検証・分析が可能となるものである．本システムでは，市区レベルの広域都市空間を対象として，デジタルツインをモデリングし，シミュレーションを行い，結果をわかりやすく可視化する．開発環境として，統合開発環境であるゲームエンジンを利用し，また，オープンデータを活用することによって，誰もが使いやすい安価で高品質な都市のデジタルツイン基盤を構築する．
令和5年度は，広域都市空間モデルを仮想空間上に再現し，様々な都市情報を重層的に可視化するシステム基盤を構築した．モデリングでは，国土交通省のオープンデータ化プロジェクトPLATEAUやOpenStreetMap，Google Maps Platformなどの3次元都市モデルデータを用い，これをゲームエンジン上に取り込み，様々なインタラクションを施すこととした．
また，GISを用いた避難所可視化システムとして，地理情報と指定避難所をWebGLによって3D表示を行い，ブラウザ上で動作するシステムの開発を行った．さらに，道路ネットワークデータを用い，経路探索による等時線によって，広域避難所などの公的施設のカバー範囲を計算し，ブラウザ上で可視化するシステムの開発を行った．
加えて，位置情報取得と避難行動ログの取得を行うシステムの開発を行った．これは，大規模自然災害発生時における自律的な避難行動を支援することを目的とし，SNSを用いて現地の被害状況をリアルタイムで収集し，ARと2Dマップ上に表示させるWebベースのシステムとして開発した．また，仮想空間上での避難行動等について，生成AIを用いて自然言語で行動ログを要約するシステムの試作を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
令和5年度は，都市デジタルツインの基盤システムを開発した．開発環境として，ゲームエンジンUnityと地理データプラットフォームCesiumを用いた．地理情報として，国土交通省PLATEAUの都市モデルを利用し，ゲームエンジンに読み込むため，PLATEAU SDK for UnityとCesium for Unityを用いた．PLATEAU SDK for Unityは， CityGMLデータを利用するためのSDKである．ダウンロードした建物，道路，地形のモデルをゲームエンジンにインポートした．ローカル環境で動作するが，大規模データを扱うため，処理負荷が高い．Cesium for Unityは， CesiumをUnity上で扱うものである．本システムでは，クラウド上のPLATEAU 3D Tilesモデルを市区単位で読み込んだ．都市モデルを表示範囲に応じて読み込むため，軽量に動作するが，ネットワークへの接続が必要である．
また，GISを用いた可視化システムとして，全国の避難所と災害種データに基づいた，可視化基盤を開発した．大規模データを取り扱うため，Go言語とNuxt.jsを用いた一括管理を行った．さらに， OpenStreetMapの道路ネットワークをWebGLによって可視化し，ダイクストラ法で求めた避難所等への最短距離を可視化した．
災害発生時に利用するシステムとして，SNSを用いて被害情報をリアルタイムで収集し，避難所のデータと結合させた避難補助システムの開発を行った．ARと2Dマップを活用し， Webベースのシステムとして開発を行った．また，仮想空間上でのユーザ行動について，LLMを用いた評価と要約の自然言語による出力の試作を行った．
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| Strategy for Future Research Activity |
都市のデジタルツインプラットフォームシステムを基盤に，水害の時系列的な浸水状況の再現と，避難エージェントによるシミュレーションを行い，防災計画に資するデータの取得を行うこととする．都市モデルには，オープンデータとともに，ドローンや全天周カメラなどを用いた画像から写真測量を行い，詳細な都市空間モデルを都市のオープンデータと組み合わせ，LODによる表示切替を行うこととする．浸水状況については，流体シミュレーションとして，格子法による時系列を踏まえた水位の再現と，道路ネットワークデータを組み合わせ，避難所への最短経路の変化についても検証する．また，自律的に避難する避難行動エージェントの経路探索アルゴリズムについては，A*アルゴリズム等を用いて，避難所への探索精度を効率化する．さらに，自己学習型避難エージェントを用いることによって，ルート変更に応じた経路選択や，エージェント間の情報共有による避難行動についても検証する．これらエージェントを，市街地に大規模に分散させたシミュレーションを行い，市街地における被災推定箇所を可視化する．加えて，避難所の設定や道路ネットワークの通行可否や車両避難の可否等を検討することで，災害時における具体的な避難誘導のあり方についても検証する．可視化については，HMDを用いたVRによる避難シミュレーションとともに，空間再現ディスプレイを用いた都市全域の鳥瞰視点による可視化の検証を行う．これらの技術を組み合わせ，様々な都市情報を重層的に可視化することによって，都市の利便性向上やまちづくりに資するシステムへと展開していくこととする．
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