2021 Fiscal Year Research-status Report
機械学習と無線通信を融合した車両と歩行者の安全で効果的なインタラクションの実現
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21K11879
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| Research Institution | Kansai University |
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Principal Investigator |
和田 友孝 関西大学, システム理工学部, 准教授 (20314560)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
橋本 尚久 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, 主任研究員 (20415730)
藤本 まなと 大阪市立大学, 工学研究科, 准教授 (80758516)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 高度交通システム / 歩車間通信 / 機械学習 / レーザレーダ / ライダー |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2021年度は、以下の2つの課題について研究を行った。
(1) 歩行者の挙動分析：交差点などの交通環境における歩行者の動きは様々な行動をとるため、その行動状態を判定する必要がある。歩行者の腰に取り付けた加速度センサの情報を機械学習を用いて学習することにより、停止、歩行、走行状態を正確に判定できることを確認した。この状態を長時間にわたって取得することにより、その人の行動の癖や傾向を分析することができる。現在はその分析を行っている段階である。
(2) リフレクタコードを用いた情報取得：3種類のリフレクタを組み合わせてリフレクタコードを作成し、電柱などの曲面に貼り付けることにより情報を取得できることを確認した。3次元のリフレクタコードを作成することにより、取得できる情報量を増加できることを示した。車両に搭載したレーザレーダやライダーが読み取るリフレクタコードのスキャン角度が変化しても影響を受けにくい読み取り方式についても検討し、その有効性を確認した。
これらの研究成果の一部はすでに学会発表により公開している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初予定していた研究課題(1)歩行者の挙動分析、および(2)リフレクタコードを用いた情報取得に関して、当初の予定通りの計画で実験も含めて研究を順調に進めることができているため。
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| Strategy for Future Research Activity |
研究課題(1):歩行者の挙動分析は、歩行者の行動分析から傾向を分析して精度の高い行動予測をすることが課題である。また、研究課題(2):リフレクタコードを用いた情報取得は、情報取得のできる適用範囲が大きくなったため、より効果的に利用できるように検討する。
また、研究課題(3):交差点における安全かつ効果的な車両と歩行者のインタラクション についても取り組みを行い、研究目的を達成できるように進めていく予定である。
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| Causes of Carryover |
次年度使用額が生じた理由は、コロナ禍の影響で学会でのオンライン会議が続いていることによる交通費・宿泊費などの使用額が少なかったためである。
2022年度の使用計画は、実験を行う際に必要となる経費や、国際会議や国内学会において研究成果発表を行う際の交通費・宿泊費などに使用する計画である。
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