2020 Fiscal Year Annual Research Report
冬期の自動運転を支援する道路管理システムに関する研究
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19H02254
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
萩原 亨 北海道大学, 工学研究院, 教授 (60172839)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宗廣 一徳 国立研究開発法人土木研究所, 土木研究所(寒地土木研究所), 主任研究員 (00414194)
高橋 翔 北海道大学, 工学研究院, 准教授 (00708018)
有村 幹治 室蘭工業大学, 大学院工学研究科, 准教授 (40548062)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 自動運転 / 冬期道路管理 / 画像処理 / 走行速度 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
先行車の減速及びACCの車間時間の設定がドライバの主観的な危険感に与える影響について明らかにするために、ACCを用いて高速道路を走行しているドライバの先行車に対する主観的危険感を実車で計測した。ドライバの主観的危険感(RF)をTTC最小値の逆数よりモデル化した。次に，実車実験から得られたACCによる追従走行結果を用いて、先行車減速場面を対象としたACC車による追従走行シミュレーションを試みた。シミュレーションの結果とRFのモデルから先行車両が減速接近した際のRFについて検討した。時定数を推定することで、先行車減速場面でACCの車間時間の設定別および先行車の減速度別にRFをシミュレーションから知ることができると言えた。このシミュレーションにより様々な交通状況および道路状況が与えられたときのACCの安全かつ安心な利用領域を知ることが可能となる。
また、視界情報の収集するため固定カメラと車載カメラの画像分析とドライバーの見え方と WIPS の関係を調べる実験を行った。その結果、車載カメラのWIPS による視界評価は固定カメラのデメリットを補完し、ドライバーの運転感覚に近い視界評価ができること、視界不良が発生しやすい区間を把握し、固定カメラでは難しい時間的・空間的に密な視界情報の生成に有効であることがわかった。今後、道路上の車載カメラと固定カメラで同一走行区間の視界変化を記録し，双方で生成される視界情報のメリットを活用した初動対応や通行規制、除雪タイミングなどの判断支援および気象予測と組み合わせた視界情報の予測など、より多面的な視界情報を生成した効率的な道路管理の実現が望まれる。
ACCおよし視界情報の収集などの結果について、交通工学研究会の論文集および土木学会論文集で公表した。
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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
冬期道路管理と自動運転を結び付ける指標を検討し、その結果を論文として発表することができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
冬期における自動運転を実現可能とするための基礎的な指標を得ることができた。今後、これらの指標を用いて、必要となる情報の収集方法およびそれによるメリットについて検討していく必要がある。
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