2017 Fiscal Year Annual Research Report
Evaluation of road surface irregularity using car probe data
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15H04023
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
丸山 喜久 千葉大学, 大学院工学研究院, 准教授 (70397024)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
永田 茂 鹿島建設株式会社(技術研究所), 都市防災・風環境グループ, 上席研究員 (50217999)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 路面性状 / 国際ラフネス指数 / スマートフォン / ロジスティック回帰分析 / サポートベクターマシン |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成29年度は，前年度に構築した自動車の加速度，走行速度を用いた路面不良判定モデルの見直しを行った．具体的には，ロジスティック回帰分析の判定能力をROC曲線のArea under the curve（AUC）を用いて定量化し，路面不良を正しく判定する率と路面が不良でない区間を正しく判定する率の両方が最大となるような閾値を設定することで，数理モデルの高精度化を図った．さらに，ロジスティック回帰分析と別の解析手法の利用を検討した．機械学習の一つであるサポートベクターマシン（SVM）を用いて自動車の加速度，走行速度から路面が不良である区間を抽出することを試みた．まず，スマートフォンで走行中の自動車の上下加速度を計測した．さらに，スマートフォンのGPSによる位置情報記録から車速を算出し，それも入力データとして用いた．本研究で用いた路面性状測定車での計測結果では，路面不良の区間数が路面が不良でない区間数よりも著しく少ないため，SVMによる2クラス分類では路面不良のクラスに重みを設定した．このようにすることで，路面不良である区間の抽出精度が向上した．
さらに，本研究成果の社会実装を目指して，Androidスマートフォンアプリを開発し，走行中の自動車の加速度やGPSの位置情報を時系列で記録する環境を整備した．記録したデータは，携帯電話回線で千葉大学のサーバーへアプリを通じて転送される．このアプリをインストールしたスマートフォンを，福岡県直方市産業建設部土木課が保有する道路パトロール車に設置し，日々の道路パトロールの際の走行時の加速度と車速を記録した．千葉大学のサーバーに転送された走行データを，本研究で構築した路面不良判定モデルを用いて解析し，路面不良と判定される区間を抽出するなどして通常業務の点検データを可視化した．
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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