| 研究課題/領域番号 |
22K04639
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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25030:防災工学関連
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| 研究機関 | 国士舘大学 |
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研究代表者 |
堀井 宏祐 国士舘大学, 理工学部, 教授 (00447715)
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| 研究分担者 |
辻内 伸好 同志社大学, 理工学部, 教授 (60257798)
伊藤 彰人 同志社大学, 理工学部, 教授 (60516946)
倉島 優一 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エレクトロニクス・製造領域, 研究グループ長 (70408730)
廣川 雄一 足利大学, 工学部, 准教授 (30419147)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (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)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2022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 | 防災システム / 人工知能 / スマートシティ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では避難誘導装置と周囲の状況を検知する防災センサを設置、ネットワーク化し、人工知能技術によって知能化し、災害発生時に情報を共有することによって、被災状況と避難状況を自律的に把握し、相互に協調して動的に避難誘導を行う「分散協調型動的避難誘導システム」を構築する。本研究構想の独自性と創造性は、エッジデバイス群を知能化し、自律性と協調性を持たせた分散協調型とする点にある。各エッジデバイスが自律的に判断と周囲のエッジデバイスとの協調を行うことで、レジリエンスの高い動的避難誘導システムを構築する。
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| 研究実績の概要 |
本研究課題は「避難誘導装置の開発」と「大規模避難シミュレータの開発」を連携して遂行している。
2023年度は「避難誘導装置の開発」においては、実環境下での非反復走査型LiDARとRGBカメラを組み合わせたデータ収集をおこない、動的背景モデルの構築と前景抽出、深度マップの充填により、群集動態の正確な識別と分析ができることを確認した。RGB画像に基づいたバイラテラルフィルタ適用とフィルタリングパラメータ最適化によって、深度マップ充填の精度と再現性の向上をはかり、実験を通じてガウスフィルタやパラメータ最適化前のバイラテラルフィルタと比較して、顕著な改善を示すことを確認した。これによって動的環境下での群集行動の認識能力と避難誘導に対する能力向上を実現することができた。
「大規模シミュレータの開発」においては、複数階層の避難シミュレータへの拡張と避難誘導アルゴリズムの開発が終了し、人流シミュレーションの計算アルゴリズムの改良による高速化に成功し、大規模避難シミュレーションを用いた避難誘導方案の検証の効率化をはることができた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
「避難誘導装置の開発」については、非反復走査型LiDARとRGBカメラを組み合わせ、パラメータ最適化を適用したバイラテラルフィルタによって、動的環境下での群集行動の認識能力と避難誘導に対する能力向上を実現することができた。
「大規模避難シミュレータの開発」については、複数階層の避難シミュレータへの拡張と避難誘導アルゴリズムの開発が終了し、人流シミュレーションの計算アルゴリズムの改良による高速化に成功し、大規模避難シミュレーションによる検証の効率化をはることができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
「避難誘導装置の開発」においては、P2P型の分散協調処理によって複数のエッジ端末間の連携を実現し、災害時のネットワーク障害等に対する頑健性の向上をはかる。また、複数のエッジ処理結果の総合による広域の群集動態が認識できることを実証実験により検証する。
「大規模避難シミュレータの開発」においては、シミュレータ上で避難誘導装置の動態認識性能を模擬するモデルを構築し、シミュレーションによる災害シナリオ検討を実現する。
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