| 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 / 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 / 参加型センシング |
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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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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は，MaaS (Mobility as a Service) における快適性向上のためのセンシング技術を開発することである．研究期間全体を通して，主に，モバイルデバイスを用いた道路状況センシング技術の開発，スマートフォンを用いた運転特性センシング技術の開発を行った．
道路状況センシング技術としては，車両走行の快適性向上を目的として，ドライバーの眼球運動に着目した視界状況推定手法および音響センシングを用いた水はね検知手法を提案した．眼球運動を用いた視界状況推定では，2023年度は，3段階の視界不良度を定義し，視線移動や注視などの眼球運動に関する特徴量に頭部運動の特徴量も追加することで，限定的な条件ながら高精度に視界不良度推定ができることを示した．音響センシングを用いた水はね検知手法では，車載マイクロフォンを用いて収集した音響データから音響特徴を抽出し，高精度に水はね検知ができることを示した．
モバイルデバイスを用いた歩道路面状況推定技術として，インソール型デバイスを用いた手法およびスマートフォン内蔵マイクを用いた手法を提案し，舗装路や草地といった典型的な路面状況を分類できることを示した．音響センシングを用いた手法では，2023年度は，音響特徴に加えて音高や音響持続時間も考慮することで，凍結路面，圧雪路面，積雪路面など冬季の路面状況推定も可能であることを示した．
ドライバーの運転特性センシング技術として，SAX (Symbolic Aggregation Expression) を用いた手法を提案した．車載スマートフォンから車両挙動に関する時系列センサデータを取得し，SAXを用いて文字列に変換し，文字列特徴を用いることで，ドライバーの運転特性分析を行った．停車や右左折といった典型的な車両挙動において，ドライバーのクラス分類ができることを示した．
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