交通プローブ情報の共有のための運転行動の時系列性を考慮した車両挙動分析手法

2020 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 17K00128
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 情報ネットワーク
• 研究機関: 公立はこだて未来大学
• 研究代表者: 白石 陽 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (90396797)
• 研究期間 (年度): 2017-04-01 – 2021-03-31
• キーワード: プローブ情報システム / 参加型センシング / 車両挙動データ分析 / 運転行動 / 時系列センサデータ / 文字列化

研究成果の概要

本研究の目的は、交通プローブ情報の共有に向けて、ドライバーの運転行動の時系列性を考慮した車両挙動分析手法を提案することである。車両挙動に関わる時系列センサデータを収集し，SAX (Symbolic Aggregate Approximation) を適用して文字列化を行い．運転行動に対応する特徴的な部分文字列を抽出することで分析を行う。成果として、右左折、車線変更、停止などの典型的な車両挙動の分類において提案手法が有効であること、また、SAXにより適切なデータ抽象度を調整することでドライバーの分類にも適用可能であることを示した。

自由記述の分野

高度道路交通システム（ITS）

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究は、時系列のセンサデータを文字列に変換することで、自然言語処理技術を適用可能なデータ分析基盤を提供しており、ITS分野における車載センサデータ処理のための新たな枠組みを提案している。提案手法は、都市交通における快適な運転支援や円滑な交通流を実現するための要素技術として位置付けられるが、車載スマートフォンだけでなく、車載ネットワークから得られるセンサデータも分析対象とすることで、よりドライバーに適した情報提供が可能になると考えられる。