2016 Fiscal Year Annual Research Report
Assessment and improvement method of the visual environment for the reduction of traffic accidents
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25350483
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| Research Institution | Kanagawa University |
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Principal Investigator |
森 みどり 神奈川大学, 工学部, 准教授 (50409900)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
久保 登 神奈川大学, 工学部, 講師 (00648909)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 交通事故 / 交通視環境 / 3DCGシミュレーション / ドライブレコーダ－ / カーブミラー / 3D点群データ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、平成27年度から引き続いて、見通しの悪い無信号交差点に差し掛かる自動車の運転者から見える、自車の進行の際に確認すべき道路範囲（これを「視界形状」と呼ぶ）の大きさの変化を自動的に求める手法を構築した。これは、検討する交差点とその周辺において、カメラ式の3次元座標計測装置を用いて得られた、道路やその周辺形状を表す３Ｄ点群データを用いて、自車の視界形状とその面積を求めるものである。これにより、自車の交差点接近・横断に際して、前方および交差道路にかかる視界形状の大きさが急激に変わる場合は、確認すべき道路範囲が急激に増加するという意味で危険性が高いという推定ができ、実際の無信号交差点で通過車両の速度変化を計測した結果、視界形状面積の変化が急な交差点は、交差点進入速度が小さくなる傾向が見られた。これは、通過車両の運転者が進入速度を下げることで急激に大きくなった視界形状内の状況確認をしやすくするための挙動変化と考えられる。言い換えれば、進入速度を下げることで視界形状面積の時間変化を小さくするという戦略を取っているとも解釈できる。
また、交差点の３Ｄ点群データから自動的に視界形状を算出する手法については、従来は同様データの生データから、道路境界や塀・植え込みや、種々の工作物などを人手で判断し電子データ化した後で行う作業であり、多数の交差点について処理を行うには多くの工数が必要とされたが、本研究の手法であれば、３Ｄ点群データさえあれば自動的に交差点の視環境を評価できることになり、大規模・定量的な視環境評価手法として極めて先進性・有用性が高いと考えられる。
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Research Products
(5 results)
