2015 Fiscal Year Annual Research Report
携帯情報端末による車両角速度応答計測と動画撮影を利用した簡易路面性状評価の高度化
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26289141
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
長山 智則 東京大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (80451798)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 路面評価 / 乗り心地 / IRI / モデル同定 / スマートフォン |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究代表者は，舗装の管理指標である国際ラフネス指数（IRI）を簡易に推定する車両加速度応答型路面性状調査システム（DRIMS)を開発し，開発途上国に展開してきた．しかし，計測機器の堅牢性や汎用性が高くない，車両キャリブレーションが煩雑，IRI以外の路面正常が評価できないといった課題があり，国内外への展開の障壁となっていた．そこで，スマートフォンを採用し，「角速度」応答ベースの新たな車両キャリブレーション法とIRI評価法を構築することで，堅牢性・汎用性・簡便性を大幅に向上させることを目的とした．さらに，動画撮影により総合的に路面性状を評価する仕組みの開発に取り組んだ．
まず，車両キャリブレーション手法の改善に取り組んだ．H26年度までの研究により，実車両のピッチング回転運動を含めた応答を再現するためハーフカーでモデル化する方法を構築していた．これはUncented Kalman Filterを利用して車両パラメータを同定するものである．しかし，動的応答の再現精度が低く，利用する車両やセンサ設置位置によっては再現精度が低いものであった．そこで遺伝的アルゴリズムを利用したパラメータ同定を利用して，車両のモデル化精度を向上させた．国内の一般道で走行試験を行い，モデル化精度の向上を確認した．
また，ドライブレコーダの動画・地図とスマートフォンベースのIRI推定システムを連動させることで，IRI値の大きい場所における画像を簡単に対応づけて評価できる仕組みとした．
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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
車両キャリブレーション手法は平成26年度に一部構築していたが，平成27年度は手法を更新し，精度を大幅に向上する事ができた．ロバストで簡易なスマートフォンベースのシステムで信頼性高く路面性状を評価する基礎技術が開発できたという点で，概ね順調に進展していると考える．
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| Strategy for Future Research Activity |
キャリブレーション精度が向上したため，今年度はIRI推定精度およびプロファイル推定精度の観点から評価試験を実施すると共に計算時間の短縮化を測る．
自転車を利用したプロファイル推定システムも開発しており，海外では自転車ベースのプロファイル推定システムをレファレンスとして用い，DRIMSの推定精度検証を実施する．
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| Causes of Carryover |
当初研究分担者であった大島義信准教授の異動に伴い，大島准教授の担当予定であった走行試験の実施および解析の一部をH28年度に変更した．走行試験やレファレンス値を得るための路面性状調査費用を，次年度に執行するよう計画変更した．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
状態の悪い路面を含むテストコースを選定し，複数台のレンタカーを利用して，様々な速度での走行試験を実施する．当初の計画よりも，レンタカー代，ドライバー代，レファレンス値を得るための路面性状調査外注費，およびその解析費用が増額する見込みであり，次年度使用額をこれにあてる．
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Research Products
(3 results)
