| 研究課題/領域番号 |
19K04652
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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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| 審査区分 |
小区分22050:土木計画学および交通工学関連
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| 研究機関 | 豊橋技術科学大学 |
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研究代表者 |
松尾 幸二郎 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (50634226)
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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 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 歩行者衝突警報（PCW） / プローブデータ / 歩行者事故 / 事故危険地点 / 生活道路 / 統計モデル / 実用性検証 / 歩行者衝突警報 / 交通安全アプリ / 市民評価 / 交通安全管理 / 対策効果評価 / 事前事後分析 / 事故リスク / ドライブレコーダ / 経験ベイズ推定 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，先進運転支援システムの1つである歩行者衝突警報（PCW）情報を活用して，特に生活道路（市道以下）を対象に，地点別の歩行者事故危険性を評価する手法を構築するとともに，その実用性の検証を行うことを目的とする．
具体的には，2019年度に，①本研究で用いるPCW情報の信頼性の確認，②PCW情報を考慮した歩行者事故危険性評価モデル（統計モデル）の構築を行い，2020年度～2021年度に③事故危険地点の抽出，対策実施，事前事後分析（道路管理者視点による本手法の評価），④Webアプリによる道路利用者へのアンケート調査（利用者視点からの本手法の評価）を行う．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，先進運転支援システムの1つである歩行者衝突警報（PCW）情報を活用して，特に生活道路を対象に，地点別の歩行者事故危険性を評価する手法を構築するとともに，その実用性の検証を行うことを目的とした．具体的には，事故データ，一般車プローブデータ，道路環境条件データに加えて，PCW情報付きプローブデータを用いて，地点別の事故危険性を評価するための統計モデルを構築した．結果として，経験ベイズ推定を用いたPCW発生率により，歩行者事故発生件数モデルの適合度が向上することが示された．また，本研究で構築した手法の実用性を，道路管理の視点および道路利用者の視点から検証し，その実用性が示された．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
既往研究では，事故データに加え自動車プローブデータによる交通量，経路，速度，急
減速度などの情報を活用することで，予防的視点から事故危険地点を抽出できることが認められていたが，それらは自動車側の情報のみであった．本研究では，歩行者事故の危険性評価において最も重要な道路上の歩行者量（リスク暴露量）の情報として，歩行者衝突警報情報の発生地点や発生状況などの情報を活用することで，適切な歩行者事故危険性評価および予防的視点による事故危険地点の抽出に寄与する手法を構築した．これにより，的確な優先対策地点の抽出や道路利用者への効果的な情報提供や注意喚起が期待される．
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