| 研究課題/領域番号 |
20K19826
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 地方独立行政法人東京都立産業技術研究センター (2021-2022)
岩手県立大学 (2020) |
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研究代表者 |
櫻庭 彬 地方独立行政法人東京都立産業技術研究センター, 研究開発本部情報システム技術部IoT技術グループ, 副主任研究員 (20650766)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
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: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | ITS / センシング / 車上センサシステム / 高度交通情報システム / LiDAR / 路面センシング / V2X通信 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，道路への積雪により発生しうる交通障害の早期掌握と解決を目的とした道路監視システムの開発を行う．本手法は，第一に，路面状況をリアルタイムで判定し，車路間通信により早期伝達を行う．積雪状況および積雪による道路幅減少の影響を評価する．第三に，積雪や除雪の状況を地理情報システムによる可視化を行うものである．また，本手法の有用性について，冬期間の実道路環境を用いた評価実験を行う．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，自動車上に搭載し，測距センサにより自動車が走行しながら道路の積雪量を測定する手法を開発した．本研究で開発した手法と連係して機能する近赤外線レーザセンサや力学センサによる定性/定量的な道路気象センシング技術についても開発を行い，いずれもフィールド実験を行い，実用性を検証した．提案手法の実証実験では，本手法のプロトタイプを開発し，岩手県内の公道において実車走行実験を行った．現在車上センサデータの解析を行っている．車上解析したデータを車路間通信または車車間通信で配送する手段についてフィールド実験を行ったが，さらなる信頼性と大容量通信が求められることが判明した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
これまで，積雪を対象とする気象センシング技術は定性的なものであったり，路線単位や特定地点での積雪量の表現が困難であった．本手法は，道路の路線単位での積雪量を広範囲に日常業務と並行しながら行うことを可能にする手法である．本手法は，将来的に開発される積雪量推定を実現するための学習データの構築や，よりきめの細かい道路管理への活用，将来的な除排雪作業の自動化の分野に応用できる．
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