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超混雑環境における群集移動モデルの構築と安全なナビゲーションに関する研究

公募研究

研究領域生物ナビゲーションのシステム科学
研究課題/領域番号 19H04943
研究種目

新学術領域研究(研究領域提案型)

配分区分補助金
審査区分 複合領域
研究機関国立研究開発法人産業技術総合研究所

研究代表者

大西 正輝  国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究チーム長 (60391893)

研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2021-03-31
研究課題ステータス 完了 (2020年度)
配分額 *注記
7,150千円 (直接経費: 5,500千円、間接経費: 1,650千円)
2020年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2019年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
キーワード群集制御 / 群集移動モデル / 安全 / ナビゲーション
研究開始時の研究の概要

祭りやスタジアムなど多くの人が集まる場所は常に危険と隣り合わせである。本研究では大規模なイベントに集まる群集のナビゲーションに着目し、最適な帰宅動線を設計することや、状況に合わせて群集への提示情報を制御しながら適切に誘導することで安全で安心なナビゲーションを実現することを目的とする。本研究では特に指示に従わない人の再現するために、実際の混雑した環境において群集を計測することで、群集の目的地選択と移動をモデル化する。さらに、そのモデルを用いてシミュレーションを行うことで、最適な帰宅動線の設計や、効果的な情報提示による安全で安心なナビゲーション方法を科学的に明らかにする。

研究実績の概要

群集の行動を観測すると指示に従わない人が少なからず存在する。群集は混雑度や経路長、経路の魅力(露店があるかないか)などから最終的な経路を決定するためである。さらに指示に従わない人が発生するとそれに追従する人が増えてポジティブフィードバックが発生し、安全が脅かされる。このような指示に従わない群集の経路選択をロジットモデルを用いて定式化した。ロジットモデルは交通手段選択に広く利用されている手法であり、経路長や経路の魅力など経路を選択する要素とその重みの掛け合わせで表現され、実際に観測された群集の移動データから最尤推定によってそれぞれの重みを推定することが可能である。
実際に花火大会で計測した群集の流れのデータにロジットモデルを適用することで、従来よりシミュレーションで行われているような,すべての人が言われた通りに移動するのではなく、個人の指向を表現しながら移動することが可能なモデルとなった。
さらには,ロジットモデルを群集の移動シミュレーションに組み込むこんだ。シミュレーション実験では、安全で安心なナビゲーションという観点でサイネージなどの誘導情報を変化させた場合や、誘導経路や露店の出店位置や道幅を変化させた場合に、混雑具合がどのように変化するかを検証した。
上記に加えて、群集の移動の代表的なモデルであるソーシャルフォースモデルのパラメータを個人毎に推定する研究、群集の移動をモデル化し予測制御を行う研究、群集の移動時間を推定する研究を行った。

現在までの達成度 (段落)

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

報告書

(2件)
  • 2020 実績報告書
  • 2019 実績報告書
  • 研究成果

    (8件)

すべて 2021 2020 2019

すべて 雑誌論文 (1件) 学会発表 (7件) (うち国際学会 3件、 招待講演 1件)

  • [雑誌論文] 災害時におけるヒトの避難誘導ナビゲーション -避難体験オペラコンサートを例に2019

    • 著者名/発表者名
      大西正輝,西田 遼
    • 雑誌名

      生物の科学 遺伝

      巻: 73 ページ: 290-294

    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
  • [学会発表] Measuring the Effects of Autonomous Mobile Robot on Pedestrian Behavior2021

    • 著者名/発表者名
      Carolina Minami Oguchi, Ryo Nishida, Shusuke Shigenaka, Masaki Onishi
    • 学会等名
      IJCAI-PRICAI 2020 Workshop on Neuro-Cognitive Modeling of Humans and Environments, Jan. 2021.
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Foot Traffic Prediction for Large-Scale Events Based on Pattern-Aware Neural Regression2021

    • 著者名/発表者名
      Takafumi Okukubo, Yoshiaki Bando, Masaki Onishi, Hiroyasu Ando,
    • 学会等名
      AAAI-21 Workshop on AI for Urban Mobility, Feb. 2021.
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Hybrid Modeling and Predictive Control of Large-Scale Crowd Movement in Road Network2021

    • 著者名/発表者名
      Rongxuan Gao, Aolong Zha, Shusuke Shigenaka, Masaki Onishi,
    • 学会等名
      ACM International Conference on Hybrid Systems: Computation and Control
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 人の流れの計測とシミュレーションの融合による人流解析2020

    • 著者名/発表者名
      大西正輝,
    • 学会等名
      第64回システム制御情報学会研究発表講演会
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 強化学習によるリアルタイム人流制御2020

    • 著者名/発表者名
      加藤優作,重中秀介,西田 遼,大西正輝,
    • 学会等名
      第64回システム制御情報学会研究発表講演会
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
  • [学会発表] 確率密度関数による人数変動の表現手法2020

    • 著者名/発表者名
      奥窪隆分,城根信吾,大西正輝,安東弘泰,
    • 学会等名
      第64回システム制御情報学会研究発表講演会
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
  • [学会発表] 経路選択モデリングによる大規模な人流シミュレーションの再現性向上2020

    • 著者名/発表者名
      西田 遼,大西正輝,野田五十樹,橋本浩一,
    • 学会等名
      第64回システム制御情報学会研究発表講演会
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書

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公開日: 2019-04-18   更新日: 2021-12-27  

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