Evaluation of Potential of Autonomous Driving from Traffic Engineering Viewpoints Considering TOR to Driver and User's Preference

Research Project

Project/Area Number	23K22883
Project/Area Number (Other)	22H01613 (2022-2023)
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Multi-year Fund (2024) Single-year Grants (2022-2023)
Section	一般
Review Section	Basic Section 22050:Civil engineering plan and transportation engineering-related
Research Institution	Kyoto University
Principal Investigator	宇野伸宏京都大学, 工学研究科, 教授 (80232883)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	中村俊之岐阜大学, 工学部, 准教授 (10419062) 木村優介大阪工業大学, 工学部, 准教授 (20713556) 塩見康博立命館大学, 理工学部, 教授 (40422993)
Project Period (FY)	2022-04-01 – 2025-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥16,640,000 (Direct Cost: ¥12,800,000、Indirect Cost: ¥3,840,000) Fiscal Year 2024: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000) Fiscal Year 2023: ¥6,760,000 (Direct Cost: ¥5,200,000、Indirect Cost: ¥1,560,000) Fiscal Year 2022: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000)
Keywords	自動運転 / 車両挙動モデル / Take Over Request / 模擬走行実験 / 利用者認識 / 交通流分析 / 利用者の期待 / 利用者の認識・期待
Outline of Research at the Start	本研究では手動運転への権限移譲及び道路利用者の自動運転利用意向を考慮しつつ，自動運転の交通円滑性，安全性へのポテンシャル評価を目指し，次のテーマに取り組む．1)自動運転の普及可能性を対象として，webアンケートにより一般利用者の自動運転への期待・認識及び利用意向について調査し，分析を行う．2)TOR（Take Over Request）が，運転挙動や交通流に及ぼす影響を把握する．そのため模擬走行実験による運転者行動分析を行う．3)連続軌跡データを活用した車両挙動分析・モデル化，自動運転ポテンシャル評価のためのミクロ交通シミュレーションの開発を行う．
Outline of Annual Research Achievements	本研究課題の2か年目は，1)自動運転に対する一般利用者の期待・認識及び利用意向に関する分析，2)TOR（Take Over Request：自動運転システムから運転者への操作権限の移譲）を想定したDS（Driving Simulator）利用の模擬走行実験による運転者行動分析，および，3)連続走行軌跡データを活用した車両挙動の分析・モデル化及び自動運転ポテンシャル評価のためのミクロ交通シミュレーションに取り組んできた． 1)に関する研究概要としては，自動運転レベルの定義におけるレベル3以降を高度自動運転システムと称し，現在実用化されて普及が進みつつある，運転支援システムの利用経験，利用者としての評価が，高度自動運転システムの利用意向及び購入意向に影響を及ぼすことをwebアンケート調査を通じて明らかにした．その結果，高度自動運転システムの利用意向については，現在普及が進みつつある運転支援システムを搭載している，あるいは利用経験がある方が，高くなることを確認した．初年度から継続実施の2)については，TORの発生を想定したDS走行実験の設計，および，実験設計の妥当性検証のための実験実施を行ってきた．初年度の実験データの解析も継続的に実施し，合流部の運転者の挙動についても解析してきている． 3)に関しては，自動運転のポテンシャルを評価のためのミクロシミュレーションの構築を目指し，交通流の乱れ，速度低下発生の点での再現性を高めるため，追従モデルを中心に，連続走行軌跡観測区間の交通データを用いて，モデルの改良に取り組んできた．
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 研究2か年目において，本研究課題の一つの柱である，「自動運転に対する一般利用者の期待・認識及び利用意向」の把握のためのwebアンケート調査，ならびに，データ解析を概ね完了できたことにより，研究の進捗状況については，概ね順調であると判断している．その他，2つの研究サブテーマである，TORの発生を想定したDS走行実験の設計・実施，ならびに，自動運転のポテンシャルを評価のためのミクロシミュレーションについては，本研究課題に先行して，研究代表者及び分担者にて実施した研究成果などを踏まえて，今後の確実な進捗が見込まれることもあり，総合的な判断として，概ね順調に進展していると考えている．
Strategy for Future Research Activity	本研究課題のサブテーマの内，TORを想定したDS（Driving Simulator）利用の模擬走行実験による運転者行動分析，および，連続走行軌跡データを活用した車両挙動の分析・モデル化及び自動運転ポテンシャル評価のためのミクロ交通シミュレーションに関して，特に研究の推進を図っていくが，過年度の研究成果を再度確認し，分析・モデル化を進める上で，不足する点を補っていくという発想にて残された課題を抽出するとともに，研究分担者との連携を密にしつつ，研究成果の取りまとめに努めていく予定である．