| 研究課題/領域番号 |
17K06252
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能機械学・機械システム
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| 研究機関 | 名古屋大学 (2018-2019)
東京農工大学 (2017) |
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研究代表者 |
赤木 康宏 名古屋大学, 未来社会創造機構, 特任准教授 (90451989)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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| キーワード | 運転行動データベース / 自動運転 / マルコフ連鎖モンテカルロ / 安全性評価 / 運転行動分析 / ヒヤリハット / 交通事故分析 / サンプリング / リスク予測 / 運転支援 / 交通事故予測 / オントロジー / 知能機械 / 知能ロボティックス / 機械学習 / 高度道路交通システム（ITS） / 交通事故 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、市街地運転行動データの収集および危険シナリオの分類方法の構築、運転行動データから危険運転行動モデルの標本抽出法の構築、および、自動運転システムへの適用と市街地走行実験を実施した。運転行動データの収集では、交通オントロジーに基づく新たなアノテーション方式を提案し、検索効率を10倍以上にした。危険運転行動の抽出法では、運転行動データから危険な標本のみを抽出する手法を構築し、国内外のデータを用いてその効果を検証した。市街地走行実験では、右折の開始判断を自動化する機構を実装し、被験者実験により周辺の交通参加者に与える危険度感を調査し、5％の被験者が危険な運転行動だと感じる結果を得た。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果のうち、人間の運転行動データから危険な運転行動の特徴を抽出し、その行動範囲を予測する手法は、自動運転車の行動判断機能の設計や、安全性評価試験のサンプルデータとして有用である。近年、自動走行機能をもつ車が次々と市販されている中で、その安全性を客観的に評価する手法の開発が求められており、本手法により試験サンプルを客観的かつ自動的に生成することで、課題解決に貢献できる点は社会的意義がある。また、自動運転車に搭載される行動判断機構がどのような指標により動作しているのかを客観的に示すことができる点は、自動運転車による公共的な交通サービスの実現に貢献できる。
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