| 研究課題/領域番号 |
21K12019
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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61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
古 艶磊 立命館大学, 情報理工学部, 講師 (40704838)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021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 | 自動運転 / センシング / サイクリスト / スマートフォン / 協調認識 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、協調認識手法を使用することによって、サイクリスト（自転車利用者）の意図を予測し、自動車と自転車の事故を低減することを目的とするものである。まず、本研究に提案するシステムは自動車に搭載された検知システムを利用し、サイクリストの速度・動線・姿勢、および環境の状況情報を統合して、自車の前方で道路を横切ろうとするサイクリストの意図を予測する。さらに、搭載された検知システムの視界が悪いときの限界を補うために、サイクリストの意図をサイクリストのスマートフォンから推測する。次に、二つの情報源（自動車搭載の検知システムとサイクリストのスマートフォン）は、協調認識ができるように統合される。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、協調認識手法を使用することによって、サイクリスト（自転車利用者）の意図を予測し、自動車と自転車の事故を低減することを目的とするものである。この研究は自動運転が搭載されている自動車（自車）の観点とサイクリストの観点の両方からサイクリストの安全課題を解決する。本研究は、自動車に搭載された検知システムと監視システムを利用し、サイクリストの速度・動線・姿勢、および環境の状況情報を統合することで、自車の前方で道路を横切ろうとするサイクリストの意図を予測する。さらに、搭載された検知システムの視界の限界を補うために、サイクリストの意図をサイクリストのスマートフォンから推測しようとする。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究に提案するシステムは自動運転の開発に貢献し、私たちの社会でのサイクリストの安全課題の解決に役立つことが期待される。現在の自動運転の研究は、自動車搭載のセンサーと人工知能を信頼できる自動化技術を開発することにある。しかし、自動車に搭載されたセンサーは、検出能力あるいは検出の範囲が、気候および環境条件により物理的に妨げられたり弱められたりするという困難に直面している。したがって、協調認識の概念（例えば、インフラストラクチャー、または他の道路利用者への通信）を探求する必要がある。協調認識と人工知能は、拡張された検出範囲と高度なデータを通して効率性と安全性を改善することができる。
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