2021 Fiscal Year Annual Research Report
Development on a design system for bicycle and pedestrian path using virtual environment
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19K12675
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| Research Institution | Oita National College of Technology |
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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)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
徳安 達士 福岡工業大学, 情報工学部, 教授 (50435492)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 歩行者 / 危険感知率 / 走行自転車 / 自転車歩行者道 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
自転車安全利用の推進のための調査において，歩行者が感じる走行自転車の迷惑・危険行為では，歩道走行に因るものが上位2項目に挙げられ，その割合は過半数以上に達している．人に危機感を与える自転車走行の理解は，広く周知されることが望ましい．本稿では，被験者が歩道上で走行自転車とすれ違う3次元映像および同映像を基に制作したバーチャルリアリティーの映像を視聴することにより，被験者に走行自転車とすれ違いを疑似体験させて得られたデータを用いたロジスティック回帰モデルにより歩行者の危険感知について検討した．
本研究の結果を要約すると以下のとおりである．被験者が視聴した実験の動画映像およびVR映像の測定結果から自転車の走行速度が速く，すれ違う間隔が小さいほど危険を感知する割合は高くなる傾向がみられた．実験の動画映像およびVR映像の実験結果を用いて変数選択法の変数減少法によるロジスティック回帰分析を実施した結果，論理性および説明力の観点から危険感知の予測モデルの適合性は良好であった．VR映像による危険感知の予測モデルは，実験の動画映像のそれに比べて的中率および尤度比が高く，VR映像による実験値を用いて歩行者の危険感知を予測できることが示唆された．すれ違う状況が前方，後方の危険感知の確率は，すれ違う条件（自転車の走行速度，すれ違う間隔）が同じであれば，後方からすれ違う場合が高い値を示した．VR映像による予測式から走行自転車と前方ですれ違う場合には，すれ違う間隔が1.4m以上，後方からの場合には，すれ違う間隔が1.7m以上であれば，危険を感知する歩行者は少ないことが示された．
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