Development on a design system for bicycle and pedestrian path using virtual environment

2019 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K12675
• Research Institution: Oita National College of Technology
• Principal Investigator: 田中 孝典 大分工業高等専門学校, 都市・環境工学科, 教授 (10450149)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 徳安 達士 福岡工業大学, 情報工学部, 教授 (50435492)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 自転車歩行者道 / 歩行者 / 危険感知

Outline of Annual Research Achievements

大分市内における2ケ所の自歩道上にムービーカメラ設置し、歩行者の視点からの走行自転車とすれ違う際の動画撮影を３次元化映像するとともに、3Dゲーム作成エンジンを使用して動画撮影を行った同じ自歩道の仮想シミュレータにより歩行者と走行自転車がすれ違う条件が異なる計96パターン作成した。被験者16名はヘッドマウントディスプレイを介して被験者に走行自転車とすれ違う際の疑似体験をさせた。その際、被験者には危険を感じたときにはレコーダーのキーを押すよう指示し、本研究ではこのようにして被験者の危険感知を測定し、３次元化映像および仮想シミュレータによる各々1500ケースのデータを得た。
危険感知の発生確率を予測するために、３次元化映像および仮想シミュレータの測定値を用いてロジスティック回帰分析を行った。その結果、各々の同分析の説明変数の符号も理論性を持ち、また、３次元化映像による予測式の的中率は約75％、仮想シミュレータのそれは84％であった。
モデル的中率及び説明変数の符号の論理性の観点から仮想自歩道シミュレータのほうが3次元映像よりも再現性が良好であると考えられる。また自転車歩行者道上において走行自転車とすれ違う場合の歩行者の危険感知をロジスティック回帰モデルにより予測することが可能であることが示唆された。
今後は、このモデル式に街路樹の有無などの自歩道条件の追加を行い、様々な歩道に対する予測モデル式を構築していく予定である。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

仮想シミュレータの背景を作成するのに多くの日数を要した。

Strategy for Future Research Activity

今年の5月に販売予定のUnreal Engineを搭載した簡単かつ短時間で動画を制作できるソフトにより様々な背景における仮想シミュレータによる多くのデータを採集する。

Causes of Carryover

今年度に使用する金額においてUnreal Engineを搭載した簡単かつ短時間で動画を制作できるソフトを購入予定であったが、企業買収により日本国内での販売が中止となったために今年度購入できなかった。次年度に執行する。