高普及率センサデバイスの参加型センシングによる自転車向け安全性低下要因の検出

• 研究課題/領域番号: 25K15082
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分60060:情報ネットワーク関連
• 研究機関: 大阪公立大学
• 研究代表者: 勝間 亮 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 講師 (80611409)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2027年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2025年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
• キーワード: 環境認識 / 交通安全 / 行動推定

研究開始時の研究の概要

自転車走行時に路面不良や障害物に遭遇すると安全な走行が脅かされる．安全な自転車走行環境を確保するためにはこれらの安全性の低下要因の早期発見が必要となる．ここで，道路の亀裂走行時の振動や障害物回避の特殊挙動等はスマートウォッチ等のセンサで検出できる可能性がある．そこで本研究では，一般の人に自身の持つセンサデバイスで得た自転車走行データをリアルタイムで提供してもらう参加型センシングにより，自転車走行時の安全性の低下要因を早期検出するための基盤システムおよび検出手法を開発する．具体的には，参加型センシングの参加者増加，ノイズに強い検出，複数の走行データの統合による高精度検出にチャレンジする．