| 研究課題/領域番号 |
19H04095
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
山口 弘純 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 教授 (80314409)
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| 研究分担者 |
廣森 聡仁 大阪大学, 情報推進本部, 准教授 (90506544)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2022年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2021年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2020年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2019年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
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| キーワード | モビリティ / サイバーフィジカルシステム / 点群センシング / 画像センシング / 高度交通システム / トラッキング / シミュレーション / モバイルコンピューティング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
車両や人のモビリティビッグデータは，プラットフォーム企業がGPSのように単純な位置トレースデータを超多数のユーザーから収集する場合が多い．しかし，スマートな社会実現に資するためにはより高詳細なモビリティデータをパブリックかつオープンに収集するスキームが望まれる．本研究開発では，スマートフォンやドライブレコーダーから時々刻々と生成されるセンサー・動画像データストリームを断片的に活用し，シミュレーションを併用してサイバー空間上に高精度モビリティデータを遅滞なく構築する「サイバー空間モビリティ構築技術」を開発する．高度交通システム等の事例を通じてアプローチの有効性を評価する．
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| 研究成果の概要 |
都市環境の人の分布や車の移動状況といったモビリティデータは，公共交通最適化や安全な歩行支援などでの利活用が期待されている．本研究開発では，スマートフォンやドライブレコーダなどの車載カメラ・路側センサなどから時々刻々と生成される動画像やセンサデータストリームを断片的に活用し，シミュレーションを併用してサイバー空間上に高精度モビリティデータを構築するサイバー空間モビリティ構築技術を開発した．シミュレーションや実証でその有効性を評価した．これらの成果をもとに，IEEEやACMなどの論文誌・国際会議や国際ワークショップ等で10件以上の論文発表を行っている．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
実世界（フィジカル世界）からIoT技術で大量にデータを集約し，情報世界（サイバー世界）でデータを適切に解析したうえで現実世界にフィードバックを行うサイバーフィジカルシステムはその目標実現に向けて不可欠な概念である．その基本はビッグデータであり，特に都市環境の人の分布や車の移動状況といったモビリティビッグデータはその実現には必須である．一方でそういったデータは圧倒的に不足している．今回の技術により生成されるモビリティデータはサイバーフィジカルシステムの実現に寄与するとともに，社会課題解決のための安全なデータ提供にも役立つと考える．
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