| 研究課題/領域番号 |
20K11793
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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60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 公立はこだて未来大学 |
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研究代表者 |
白石 陽 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (90396797)
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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 |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 高度道路交通システム（ITS） / ナビゲーション / 路面状況センシング / 運転特性分析 / モバイルデバイス / プローブ情報システム / 参加型センシング / 運転特性 / スマートフォン / 公共交通 / 路面状況推定 / 運転特性センシング / ITS（高度道路交通システム） / MaaS |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究課題では，MaaS (Mobility as a Service) における快適性向上を目的として，スマートフォンなどのモバイルセンシングデバイスを用いた道路状況および運転特性のセンシング技術の開発を行う．道路状況センシング技術として，凹凸路面や凍結路面など移動の快適性に影響する道路状況を収集する参加型センシング手法を開発する．また，車載スマートフォンを用いて車両挙動データを収集し，運転者の運転特性を把握する手法を開発する．
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| 研究成果の概要 |
本研究では、MaaS (Mobility as a Service) の快適性向上に向けて、まず快適性を把握するための道路状況センシング技術として、眼球運動に着目した視界状況推定手法とモバイルセンシングデバイスを用いた歩道路面状況推定手法を提案し、一定の精度で路面状況分類ができることを示した。また、快適性に関わるドライバーの運転特性把握技術として、車載スマートフォンから車両挙動データを収集し分析する技術を提案した。さらに、MaaSにおける有力な交通手段であるライドシェアサービスを取り上げ、ユーザのニーズに応じて最適化戦略を切り替える車両割当手法を提案し、ユーザ満足度が向上することを示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、MaaSにおける「快適性」に着目し、センシング技術の観点からアプローチした。走行環境やドライバーの運転特性など快適性に大きく影響する情報をリアルタイムに収集できれば、利便性の高いモビリティプラットフォームが実現できると考えられる。
要素技術として、眼球運動に着目した視界状況推定手法は、ロバスト性や局所性の問題を解決するものであり、新規性が高い。足圧や足音に着目した歩道路面状況推定手法も新規性の高い手法であり、冬季環境での適用可能性も高いと考えられる。ユーザの多様なニーズへの対応を考慮した車両割当手法は、モビリティプラットフォームの基盤技術としても期待できる。
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