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2018 Fiscal Year Annual Research Report

アグレッシブ・ドライブがもたらす運転ストレスと交通効率性に関する研究

Research Project

Project/Area Number 17H03324
Research InstitutionNagoya University

Principal Investigator

森川 高行  名古屋大学, 環境学研究科, 教授 (30166392)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 三輪 富生  名古屋大学, 未来材料・システム研究所, 准教授 (60422763)
山本 俊行  名古屋大学, 未来材料・システム研究所, 教授 (80273465)
Project Period (FY) 2017-04-01 – 2020-03-31
Keywords交通計画 / 交通効率性 / 運転ストレス / アグレッシブ・ドライブ
Outline of Annual Research Achievements

1.運転行動の構造分析
2ヶ年目となる平成30年度は,前年度収集したアンケート調査データのうち, Driver Behavior Questionnaire (DBQ)の回答値を用いて因子分析を行い,日本,中国,ベトナムの3か国の比較を行った.その結果,ベトナムの「Aggressive Violation」値は他の国に比べて高く,3年以内に事故の経験をしている人も多いことことが明らかになった.これは,日本や中国のデータには車利用者が多く含まれていたのに対して,ベトナムではバイクの利用者が多いためかもしれない.本分析結果を取りまとめた論文を現在投稿中である.
また,運転ストレスと所要時間の関係を明らかにすることを目的としたSP(Stated Preference)データを用いた分析を行った.SPデータは,現在利用している経路とストレスが軽減された提案ルートとの2肢選択の結果である.まずは,DBQの回答値を4つの潜在指標に分類し,構造方程式モデルを構築した.次年度以降は推定されたモデルから潜在指標の値を算出し,その結果を説明変数として2項プロビットモデルを構築することで,ストレスと所要時間のトレードオフを明らかにすることを目指す.
2.運転行動の定量的評価
研究代表者らはすでに収集済みのデータ(愛知県豊田市の約50名分の前方画像、生体信号、運転ストレスの自己申告等を収集したデータ)を用いて,運転者だけなく同乗者の心拍も用いて,同乗者のみが気がついたヒヤリハットの検出の可能性を検討した.具体的には,運転者と同乗者の心拍データにマルコフスイッチングモデルを適用し,心拍数の高低で2つのレジームに分類した.その結果,運転者と同乗者の心拍数をヒヤリハット検出に使用できる可能性を示し,高齢者や運転が苦手な人で同乗者のみが心拍が高い時間が多いことが確認できた.

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

計画通り順調に進捗している。

Strategy for Future Research Activity

最終年度であるため,以下の分析を行い,成果の取りまとめを行う。
1.運転行動の構造分析
日本,中国,ベトナムの3ヶ国のwebアンケート調査データを用いて,自身のアグレッシブドライブ評価と他者のアグレッシブドライブの評価との関係を分析し国際比較を行う.この分析を行うことで,他者がアグレッシブだから自身のアグレッシブな運転をする(または,しない)といった関係が明らかとなることが期待される.また,運転ストレスと所要時間のトレードオフを明らかにすることを目的としたSP調査データの分析も今年度に引き続き実施する.DBQと事故率の関係についても分析を進める予定である.
2.運転行動の定量的評価
運転行動の定評的評価では,昨年度までに得られた結果を論文として取りまとめる.

URL: 

Published: 2019-12-27  

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