2020 Fiscal Year Research-status Report
Dynamic Pedestrian Flow Management Method Focusing on Small Grouping of Walking Crowds and Layered Crossing Phenomena
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20K04878
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| Research Institution | Tokyo City University |
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Principal Investigator |
高柳 英明 東京都市大学, 都市生活学部, 教授 (70344968)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宮地 英生 東京都市大学, メディア情報学部, 教授 (00501727)
野中 謙一郎 東京都市大学, 理工学部, 教授 (30298012)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 人間行動 / 群集流動 / MDシミュレーション / 歩行者ITS / 流動制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は以下の3つの課題解決について、3カ年を以て構成している。
１つ目は、1)深度カメラ動画像からの群集流センシング技術の確立であり、２つ目は、2)群集流の特性抽出と交差流動シミュレーションモデルの構築、３つ目は、3)群集流トラジェクトリの補間予測技術の構築である。
2020年度は課題1)から3)のスタートアップを並行して進め、実験群集流・個体間回避実験を実施し、この録取に広角型深度カメラ(HIK VISION)、4K動画像ビデオカメラを用い、回避事象を俯瞰する高さから設置固定式にて撮影を行った。
また行動データ抽出には、申請者らの所属する既存のモーションキャプチャ施設を利活用し、PC環境上にてログ精査・分析作業を行った。
その成果として、個体間回避行動における回避領域・回避予兆領域の策定に至った。また同時に、行動データ抽出におけるオクルージョン（人垣等で視認できない動き）の補間アルゴリズムの構築も行った。
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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
コロナ禍による大学・調査施設への立入り制限等から、当初予定の群集流動の定点観測が行えなかったが、従前より入手している歩行者行動データを活用し、個体間回避行動のパーソナルスペース解析に成功した。また併せて当該データを活用し、歩行者行動のオクルージョン補間手法の策定も同時に成功し、査読論文投稿の成果を達成した。
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| Strategy for Future Research Activity |
2021年度は課題2)・3)の技術構築を主として進める。特に2)では、歩行軌跡データの予測補間に『ガウス分布モデル』を適用させるべく、従前の群集流動シミュレーション基盤であるAutodesk Maya・XSI環境を、速度ポテンシャル物理場をガウス場に組み替える。これにはPython言語をベースとしたプログラミング技術を要するため、学外の研究協力者の助力を受けるものとする。また群集流の非定常特性の同定には、上記環境での自動判別を可能にすべく、同様にPython言語を用いた数理モデル化にあたって研究協力者の助言を得るとする。この一連の解析環境の構築が『ダイナミック・クラウドマネジメントモデル』にあたる。2022年度は課題2)のダイナミック・クラウドマネジメントモデルを用い、群集密度(1㎡あたり何人の歩行者がいるかの指標)ごとに、他フィールドでの最適群集流予測と改善提示を試行する。また実験対象とするフィールドの適正確保については、建設系ゼネコンの研究協力者の助力を得るものとする。 また予測結果の評価とキャリブレーション取りを、申請者らの所属する東京都市大学総合研究所・インテリジェントロボティクスセンター施設を用いて被験者群集流実験を通じて精査し、結果を学会発表・査読論文として公表する。
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| Causes of Carryover |
コロナ禍による施設等利用制限・学生の入校制限等をうけ、実験にかかるアルバイト費用は発生せず、また使用予定であった実験機器の購入に至らなかったが、2021年度以降キャッチアップを図るとともに、2020年度未使用助成金の使用を行うこととする。
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Research Products
(1 results)
