2020 Fiscal Year Annual Research Report
Research and development of a safe driving support system considering passenger discomfort
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20H04183
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| Research Institution | Kyoto Sangyo University |
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Principal Investigator |
秋山 豊和 京都産業大学, 情報理工学部, 教授 (80324862)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
新井 イスマイル 奈良先端科学技術大学院大学, 総合情報基盤センター, 准教授 (60512572)
山本 寛 立命館大学, 情報理工学部, 准教授 (80451201)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | バス安全運転支援システム / 不快運転検知 / IoT / Dataflow処理基盤 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究開発では、危険・不快運転につながるバスの車内状態の検出を目指してセンシング技術ならびにデータ分析技術について研究開発を行っている。バスの車内状態を分析する上で、バス車内で生成される大量のセンサ情報データのフローを分析するためのDataflow platformの実現が課題となる。2020年度はバス車内、エッジ、クラウドのように階層的に構成されたネットワークを想定し、各階層の計算資源、階層間の遅延や帯域などを考慮してデータ分析を行う処理コンポーネントを配置する階層を選択して、伝送されるトラフィック量を低減しながら要求するデータ分析を実現する手法について検討を行った。提案手法により、想定するユースケースにおいて、適切にトラフィック量が低減できることが確認できた。提案内容については、論文誌に投稿し採択された。また、不快運転につながる車内状態として、揺れの影響が大きい座席の利用や立位の乗客の有無など、乗車人数の影響が大きいと考えられるため、乗降客数の推定に取り組んだ。降雨等の気象情報がセンサデータに貢献すると期待した提案内容は国際会議で発表した。他、車載器から取得可能な車速、エンジン回転数やGPS測位結果、ルート情報（坂道やカーブといった運転に影響する特性の抽出に活用）から運転挙動を分類し、熟練者の運転挙動の特徴を見出す提案内容を国際会議でポスター発表した。2021年度、2022年度に計画の変更に基づいて、匿名性を考慮した常時監視のためのシステムの整備を行った。
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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
Dataflow platformの検討については、成果が論文誌に採択されるなど当初の計画よりも進んでいると考えている。一方で、バス車両を用いた実証実験については、新型コロナウイルス感染症の感染拡大により、年度末に予定していた実証実験を行うことができず、計画の変更を余儀なくされたが、2020年度の成果について、全体としてはおおむね順調に進展していると考えられる。また、2021年度、2022年度に計画の変更に基づいて整備した匿名性を考慮した常時監視のためのシステムの整備も順調に進んでいる。2021年度、2022年度に構築したシステムで得られた成果については、それぞれの年度に記載している。
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| Strategy for Future Research Activity |
当初、被験者を集めた実証実験の実施を計画していたが、新型コロナウイルス感染症の感染拡大により、異なる方針での実証実験の実施について検討を行う必要がある。2020年度に検討した方針としては、被験者を集めて実証実験を実施するのではなく、センサによって運行中の車内状態を常時監視することで、想定している不快運転の影響がどこまで検知可能であるかについて調査する方針を考えた。2021年度は検討した常時監視を実現する方法として匿名性を考慮したセンシング方式について調査を進めた。2022年度は調査したセンシング方式を用いて実証実験を行い、2023年度は実証実験で得られたデータの分析を進める予定である。
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