| 研究課題/領域番号 |
20H04183
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 京都産業大学 |
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研究代表者 |
秋山 豊和 京都産業大学, 情報理工学部, 教授 (80324862)
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| 研究分担者 |
新井 イスマイル 奈良先端科学技術大学院大学, 総合情報基盤センター, 准教授 (60512572)
山本 寛 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (80451201)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | バス安全運転支援システム / 不快運転検知 / IoT / Dataflow処理基盤 |
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| 研究成果の概要 |
近年，バス運転手の高齢化や人員不足により，バス事故が社会問題となっている．バス会社としては，人手不足の中，運転技術が低い若手の運転手を育てながら，乗客にとって快適な運転を実現する必要がある．本研究開発では，バス会社での取り組みを支援するために，バス車両の車内状態を分析する実証実験を実施し，車内状態と危険・不快の相関性について明らかにするための基礎データを収集した．また，バス車両内で生成されるデータをリアルタイムに分析するためのエッジコンピューティング基盤に関する研究開発を実施した．
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| 自由記述の分野 |
小区分60060:情報ネットワーク関連 / 情報ネットワーク / 計算機システム・ネットワーク
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
乗客の要求を満たす運行の実現には，安全な低速度で運行するだけでなく，目標時間に到達可能な適切な速度で運行しながら安全性や乗客の快適性を維持する必要がある．本研究の成果である基礎データは，路線バスにおける定常運行において，客観的に観測可能な不快動作とバスの運行状態の関係を明らかにし，更なる分析や事例の自動抽出へとつながる基礎データになると考えており，バス事業者の運行管理者による運転手指導時のコンテンツ自動生成や，自動運転における運行の快適性向上に寄与すると考えられる．
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