| 研究課題/領域番号 |
20K04729
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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 | 科学警察研究所 |
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研究代表者 |
大賀 涼 科学警察研究所, 交通科学部, 室長 (50392262)
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| 研究分担者 |
槇 徹雄 東京都市大学, 理工学部, 教授 (20465363)
中山 功一 佐賀大学, 理工学部, 准教授 (50418498)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 自転車 / 交通事故 / 事故自動通報システム / シミュレーション / 機械学習 / トリアージ / 先進事故自動通報システム / 自転車事故 / 衝突実験 / 衝突シミュレーション |
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| 研究開始時の研究の概要 |
人の生活において交通事故のように生死を分けるほどの巨大な加速度が発生する事象は他に無く、その加速度は60Gに達する。現在、様々な生活シーンでスマートフォン（以下、スマホ）のセンサーの活用が提案されているが、その加速度は1G程度である。そのためスマホのセンサーの加速度レンジは数Gに設定されており、交通事故による衝撃を捕捉することができない。そこで本研究では自転車乗車時の交通事故を実車およびCAE (Computer Aided Engineering) で再現し、スマホのセンサーによる加速度波形を取得し、限られた加速度波形の形状から自転車乗員の重傷度を推定するアルゴリズムを機械学習から作成する。
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| 研究実績の概要 |
市販のスマートフォンは、各種センサーの性能やデータ処理の仕様がまとめられた資料が存在しない。これは昨今の電子製品は最低要件を満たせば、個々の部品の性能に関わらずに商品化が可能なためである。そのため本研究を遂行するためには、スマートフォンの機種ごとに性能などを把握する試験を独自に行う必要がある。
スマートフォンの加速度計のレンジを確認するため、昨年度は打撃試験装置を使用した。しかしながら、スマートフォンのサンプリング間隔である20 msに対して衝撃波形が鋭いため、正確なレンジの把握が困難であった。そこで60 ms以上の時間で安定して加速度を印加することを目的に、スレッド式の試験装置を作製した。
新たに作製したスレッド試験機では、長さ約2 mのレール上をスレッドが走行する形態とした。加速度はバネにより印加した。加速度はバネの本数を変えることで、制御できる構造とした。これによりスマートフォンに最大20 Gまでの加速度を印加できるようになった。
スマートフォンの各機種の加速度計のレンジを実測したところ、7.5 Gや15 Gであることが確認できた。同じ機種名でもハードウエアバージョンが異なると、加速度のレンジも異なることを確認した。
サンプリング間隔は、調査した機種では全て約20 msであった。ただし１台のスマートフォンでも約50 msで動作することもあり、バッテリー残量や発熱状況などに応じて自動的に記録機能を抑制している可能性がある。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
スマートフォンの性能限界は販売元でも把握されておらず、その計測作業が追加されたため、計画の遅延が発生した。
そのため加速度計のレンジを確認するための計測装置を自作したものの、目的を達成するように３年にわたり改良を繰り返す必要があった。
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| 今後の研究の推進方策 |
過去に行った交通事故再現実験を元にシミュレーションモデルを作成する。並行して交通事故再現実験を行い、実験データの積み増しを行う。
シミュレーションモデル作成後はパラメータスタディを行い、多様な事故形態・重傷度のデータセットを作成する。
このデータセットを学習データとして、トリアージアルゴリズムの機械学習を行う。
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