慶應義塾大学 ビッグデータ・イノベーション シンポジウム 2014 運転挙動ビッグデータチャレンジ 2014.3.17 慶應義塾大学 理工学部 管理工学科 大門 樹 道路・交通に関わる様々な状況 1) 3) 道路管理者および道路ユーザのニーズ •渋滞/混雑地点・渋滞/混雑の程度 •旅行時間の推定 •走行区間の状況（天候・災害・路面状況） •事故多発地点 2) 5) 4) 1)2)3)4)国土交通省Webサイト，http://www.mlit.go.jp/より 5)警察庁Webサイト，http://www.npa.go.jp/より 2 道路管理者による交通流の把握 • 超音波感知器，画像処理装置による交通関連データ の大量収集 1) 2) 超音波感知器 地点B 3) 4) 画像処理装置 地点A – 断面交通量，通過速度，旅行時間などの収集 – 5分間データ，1分間データなど （時間分解能が高くなるほど誤差が大きくなる傾向） 1)3)首都高速Webサイト，http://www.shutoko.jp/より 2)4)UTMS Webサイト，http://www.npa.go.jp/より 3 道路管理者による交通流の把握 • 大量データをもとに安全支援サービスへ活用 安全支援サービスの情報提示位置の検討 10月16～31日 QV図 参宮橋カーブ出口付近におけるQV図 （2004.10.18～2004.10.31) 100 90 5分間平均速度(km/h） 80 70 60 50 40 30 20 走行車線 追越車線 10 0 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 交通量(台/5分 国土交通省HP，http://www.nilim.go.jp/lab/qcg/sangubashi/committee/pdf/no01/vics_driver.pdf より 4 道路管理者による交通流の把握 • 大量データをもとに交通状況の把握・情報提供 への活用 図形情報板 交通量と走行速度 首都高速HP http://www.shutokodeikou.jp/kensho/ article/23.htmlより 文字情報板 首都高速HP http://www.shutoko.jp/より 5 GPS情報・車両情報の活用 • カーナビ・ドライブレコーダなどの普及 – GPS情報とともに速度・加速度の情報収集が可能 • OBD-Ⅱなどを経由した車両情報の収集 – 車両側で収集される様々な情報（速度，エンジン回 転数，アクセル開度，車載センサ…）が利用可能 路側センサ 車両挙動 運転操作 ドライブレコーダ スマートフォン タブレット端末等 OBD-Ⅱ CAN等 交通量 速度 占有率 ・ ・ GPS 速度 加速度 車両情報 操作量 燃料 道路管理者 道路管理者 以外のユーザ 3G・4G等の 通信ネットワーク6 GPS情報・車両情報の活用例 • プローブ情報としての高度活用 – 災害時等の取り組み（官民連携による通行実績・ 通行止め情報の提供) －通行実績情報（民間4社） ×通行止め情報（国土地理院） ITS Japan Webサイト： http://www.itsworldcongress.jp/ japanese/citizen/about_its/ 7 learn_more/index.html 運転挙動ビッグデータチャレンジ • 特定の地域を走行するCAN（Controller Area Network）および車載センサなどを通じて得ら れる様々なドライバーの運転挙動を利用して， 自動車走行時の不安全行動の推定から，燃料 消費や環境負荷の推定，エコドライブ支援等へ の活用方法を検討する •現場で収集されるデータの種類とその特徴 •運転行動データ（映像データを含む）と車両 挙動等のデータとの基本的な関係性 8 運転行動データベース（1） • 運転行動データベースは人間生活工学研究センター （HQL）が，平成11年度から15年度にかけて，ドライ バーの運転行動データをデータベースとして整備 （一般ドライバー，高齢ドライバー，運転指導員など多 くの運転行動をデータベース化） • データベースの運転行動データは，総走行距離は約 3.1万km，1,978トリップに及ぶ 9 運転行動データベース（2） 運転行動データベースの一例 取得データ： 広角CCDカメラによる前方映像，自車両状況，交通環境，走行位置，速度， 加速度，ハンドル操舵角，ウィンカー操作，ワイパー操作，シフト操作，ブレーキペダル， アクセルペダルの踏込み量，GPSによるマクロ的な自車両走行位置など多数． （https://www.aist.go.jp/aist_j/press_release/pr2004/pr20040303/pr20040303.html） 10 運転挙動ビッグデータチャレンジを通じて 運転挙動データを利用した分析を通じて，シス テム構成に応じた，運転行動や交通状況等の 特徴抽出，改善や支援に関する提案など – ヒヤリハット発生箇所の推定 • ニアミス・接触事故等の潜在箇所の推定など – 交通状況・道路環境の把握 • 渋滞・混雑箇所の推定など – 環境負荷の低減 • 燃費消費・大気汚染の推定など ・ ・ 11 ご静聴ありがとうございました 12
© Copyright 2024 ExpyDoc
