| Research Abstract |
情報の提供,警報,介入に基づく交通事故低減策が,道路インフラの観点から提案され,そのようなサービスを有する道路は,ITS分野においてスマートウエイと呼称されている.本研究では,このスマートウエイが対象とする7つの事故局面を考え,導入前と導入後の二つの状況に対し,事故発生リスクを定量化し,どのようなサービスが望ましいかを数値的に明らかにする.
出会い頭衝突などの局面に対して,交通事故発生に至るイベントツリーを作成した.ツリーの中には,衝突相手車両の認識ミス,相手車両は認識したがその危険度の判断ミスなどのヒューマンエラー確率が現れるが,確率値は未知であった.交通データからヒューマンエラー確率を導出しようとすると,推定すべき変数の数が多く,値を一意に決定することは不可能であった.本研究では,「人間には許容可能なリスクの最大レベルがある」という仮定を置き,交通データからこの最大リスクレベルを導出した.このレベルは試行一回あたり一億分の一オーダであり,交差点の右折,左折,直進などの局面や,信号機の有無に関わらず,ほぼ共通のレベルが存在することを明らかにした.
上記のリスクレベルから,ヒューマンエラー確率が導かれることを示し,過去データとの整合性を明らかにした.また,ヒューマンエラー確率は千万分の一のオーダと小さく,スマートウエイのサービスの信頼度も相当小さくないと,交通事故が増加する恐れがあることを指摘した.たとえば,カーブ進入危険に対しては,サービス側が誤って障害物なしという情報を提供してしまうと,それに依存する運転者が事故を起こしてしまう恐れがあることを指摘した.
なお,複数運転者による衝突シミュレータを構築しつつある.来年度に向けて許容リスクレベルからの演繹的アプローチとシミュレータからの帰納的アプローチを共同させ,スマートウエイのリスク評価環境を整備する.
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