2017 Fiscal Year Research-status Report
高密度群集の歩行経路追跡システムの開発と歩行者シミュレーションモデルの高精度化
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16K01294
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| Research Institution | Kansai University |
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Principal Investigator |
川口 寿裕 関西大学, 社会安全学部, 教授 (80234045)
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2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 群集事故 / 歩行者シミュレーション / モーションセンサー / 避難 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
歩行者の移動軌跡を追跡するため、スマートフォン（Apple製 iPhone SE）のモーションセンサーを利用して、加速度および角速度の計測を行うことができるアプリケーションの開発を試みた。swift言語を用いてXcode上でプログラム作成を行った。iPhoneのCore Motionを利用して、スマートフォンのセンサーから加速度、角速度を取得するプログラムを作成した。また、市販のモーションセンサー（ATR-Promotion製 TSND151）を用いた加速度、角速度の計測も行った。
理論的には加速度ベクトルを積分することで速度ベクトルが得られ、さらに積分することで位置を特定することができる。ここで、問題となるのは以下の3点である。まず1つ目は、歩行者が方向を変えるため、座標の回転を考慮する必要があることである。2つ目は加速度センサーの原理から、重力加速度ベクトルが入ってしまうことである。特に歩行者が身体を傾けたときに、移動平面内の成分に重力加速度ベクトルが射影されてしまい、これをうまく除去しないと積分に大きな誤差が含まれてしまう。3つ目は測定ノイズの影響である。
1つ目については回転ベクトルを考慮するだけなので、理論的には容易である。しかし、2つ目の問題との関連で、実際にはかなり難しいことがわかった。姿勢の測定精度における少しのズレが積分誤差の蓄積となってしまった。3つ目については信号にフィルターを通すことで軽減できる。特に低周波ノイズによる影響を除去する必要があるので、ハイパスフィルターが有効である。
一方、歩行者シミュレーションについては、順調に開発が進んでおり、DEM、マルチエージェント、セルオートマトンのいずれも計算コードはほぼ完成している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
歩行者シミュレーションコードの開発は順調であるが、歩行者経路追跡システムの開発がやや遅れている。これは、重力加速度ベクトルの影響の除去が非常に困難であるためである。歩行者は厳密に直立していないため、移動平面内にも重力加速度ベクトルが入ってきてしまい，これをかなり厳密に除去しないと誤差が蓄積されることが確認された。原理的には角速度ベクトルの情報から座標回転させれば良いだけであるが、少しの誤差が蓄積されることで、最終的な歩行者経路に大きなズレが生じてしまう。クォータニオンなどを利用して、積分誤差の蓄積を防ぐ方法の導入を検討している。
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| Strategy for Future Research Activity |
角速度ベクトルを積分するのではなく、地磁気情報等から瞬間的な姿勢を取得できれば、積分誤差の蓄積を防ぐことができると考えられる。購入した市販のモーションセンサーには地磁気センサーが付いていないため、この方法は使えないが、iPhone SEには地磁気センサーも付属している。これを利用して歩行者経路追跡の精度向上を目指す。
歩行者シミュレーションについては、様々な状況に対して力学ベースモデルのDEMとルールベースモデルのマルチエージェントおよびセルオートマトンで計算を行う。状況によってどのモデルを用いるのが有効であるかの判断基準を提案したい。
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