2016 Fiscal Year Research-status Report
自動車の市街地自動運転実現のための危険予測自動運転技術
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16K06162
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
林 隆三 東京理科大学, 工学部機械工学科, 講師 (80505868)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 交通機械制御 / 自動車 / 予防安全 / 自動運転 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度はまず，ヒヤリハットデータベースの分析により，危険予測が必要な歩行者等の不安全行動の抽出を行った．その結果，歩行者の不安全行動は物陰からの急な飛び出しと急な進路変更に大別され，その本質としては，『視野外からの出現』と『進行方向の変化』が要点であることが分かった．その結果，運転者からの死角および歩行者そのものを“潜在リスク”と定めることとした．
次に，ヒヤリハットデータベースに収録されている歩行者の急な飛び出しの映像データから，距離取得ツールを用いて死角からの歩行者の急な飛び出し行動の時系列の位置データを取得した．その結果，死角からの出現時の歩行者の挙動はおおむね直線的であると考えて差し支えなく，速度もほぼ一定であることがわかった．ただし，歩行者の速度には個人差が大きく，また，道路に対する進行方向もばらつきが見られた．これらの知見に基づき，歩行者の飛び出し行動を表す時系列挙動モデルを数学的に記述した．
ハードウェア開発に関しては，潜在リスクの位置をリアルタイムに検出・追跡する方法として，カメラとレーザーレンジファインダを用いる方法について検討した．その結果，カメラを用いた手法では潜在リスクの位置を正確に検出・追跡することが難しかったため，本年度はレーザーレンジファインダのみを用いることとして検討を進めた．道路上の歩行者をリアルタイムにセンシングするシステムを実験車両に実装し，歩行者を検出してその時々刻々の位置を計測することが可能であることを確認した．
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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
ヒヤリハットデータベースの分析と歩行者の不安全行動の抽出については当初の予定通り完了し，不安全行動のモデル化も予定通り終了している．
ハードウェア関連の面で，歩行者の検出・追跡は可能となったものの，死角の検出・追跡については完全な達成には至っていない．しかし，本研究は走行環境のセンシングが主題ではないため，限られた実験空間内であることが前提の簡易的な方法を用いれば，研究全体の達成に影響はないと考えている．
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の計画に則り，本年度定義した“潜在リスク”に対する理論的安全速度の求解を行う．また，複数の潜在リスクが重畳する場面での理論的安全速度の扱いについて検討を行う．
ハードウェア面では，潜在リスクのセンシングに基づきブレーキや操舵の制御を行う一連の仕組みを構築し，局所的な自動運転車両が可能な実験車両を製作する．
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| Causes of Carryover |
総額としてはほぼ交付額通りであるが，当初検討時と購入時の価格の違いにより若干の余剰金が生じている．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
余剰金は次年度に予定している消耗品の購入に充てる予定である．
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