| 研究課題/領域番号 |
20K12074
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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62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
古川 宏 筑波大学, システム情報系, 准教授 (90311597)
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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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 歩行者ナビゲーション / 高齢者 / 個人適応 / 心情推定 / 高度道路交通システム / スマートシティ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
高齢者向けの安心・快適な歩行者ナビの実現のため、階段、人込み、専用歩道、公園などに対する身体的困難さ、安心感、嗜好に配慮した経路の探索手法を開発している。良し悪しの心情（評価値）は個人ごとに大きく異なるため、個々のユーザに適したモデルを構築する必要がある。そこで、個々の歩行履歴に基づいて各ユーザの評価を推定する手法と、この推定評価値に基づいて、各ユーザに適した専用モデルを作成（調整）する手法を開発する。この実現により、ユーザは評価作業をさほど意識せずに、より自分にあった経路提供のサービスを受けることが可能となる。
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| 研究成果の概要 |
高齢者のQOL向上のため、身体的困難さ、安心感、嗜好に配慮した歩行者ナビの開発を目指している。坂道、人込み、歩道、公園などの経路要因への心情（回避希望や通過希望の重み）は個人差が大きく、ユーザごとに適応する推定機構を構築する必要がある。そこで、経路要因に関するアンケートや歩行実験を実施することでデータを収集し、歩行履歴データ（最短経路に対し実際の歩行時に通過・回避した要因の差、要因通過時の歩行速度など）より各ユーザの重みを推定する手法を考案した。歩行者実験を実施することで、目指すナビの中心的手法として実現可能性と有用性を持つこと、能力向上に向けて解決すべき課題やそのための知見を確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
経路要因に対する心情は個々の差が著しいことから、同一モデルを用いた推論には限界があり、高いユーザ満足度を得るには個人特化型ナビ（パーソナルナビ）が必要である。この実現手法は世界的に研究されているが、対象とする経路要因や重み推定手法の妥当性の検討不足、ユーザ属性が限定的など、ユーザの実状と乖離する可能性を有している。本研究では、ユーザ属性や歩行履歴を用いる自動調整機構を有する経路要因評価モデル群を提案し、多様性への適応を図った。この実現により実利用時にコストモデルが自動的に調整されることから、ユーザは評価過程を意識することなく、自分に適した経路サービスを受けることが可能となる。
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