| 研究課題/領域番号 |
25330303
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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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| 研究分野 |
知能ロボティクス
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
荒井 幸代 千葉大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (10372575)
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| 研究分担者 |
鈴木 宏典 日本工業大学, 工学部, 教授 (20426258)
丸山 喜久 千葉大学, 大学院工学研究科, 准教授 (70397024)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
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| 配分額 *注記 |
4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2015年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2014年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2013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 | マルチエージェントシミュレーション / 意思決定 / 強化学習 / 認知モデル / パターン分類 / ベイジャンネットワーク / エージェントベースシミュレーション / 自転車運転特性 / 特徴抽出 / 認知エラー / ヒヤリ・ハット |
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| 研究成果の概要 |
自転車事故のうち都市部で深刻な対自動車の潜在的な危険を抽出するためのシステムを構築した．ホンダ技研の自転車シミュレータを用いて多様な被験者の走行データ（ハンドル，ブレーキ操作，速度，加速度）を収集，パターン分類し，「走行過程を説明するベイジャンネットワーク」モデルを構築した．このモデルをマルチエージェント交通シミュレータ上に実装し様々な状況の疑似走行を可能にした．
現状では「追越し，信号の変わり際，右折時」など自明な状況の抽出に留まるが，その前後の走行者の速度制御，視界，ブレーキの利用有無など走行パターンが併せて抽出できる点で今後の危険運転回避教育や，自動運転の設計上への貢献が期待できる．
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