Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

ITS / 渋滞 / ヒューマンファクター / 交通シミュレーション / ドライビングシミュレータ / 画像処理 / 運転挙動 / 自然渋滞 / トラフィックシミュレータ / 旅行者選択行動

本研究では,ドライビングシミュレータと交通シミュレータを統合することによって、「仮想交通実験システム」を構築した。ドライビングシミュレータを運転する被験者の車両が、交通シミュレーションで走行している数多くの車両のうちの1台となって、交通シミュレーションで再現される仮想空間の中に入り込むことができるシステムである。仮想交通実験システムは、実交通観測システムからの観測データの供給を得て、内部のモデルを順次ブラッシュアップしていくもので、「仮想交通実験システム」と「実交通観測システム」の両者を含めて、「複合現実感交通実験スペース」と呼ぶ。
「複合現実感交通実験スペース」を用いてヒューマンファクターに関する解析、すなわち自動車専用道路と信号交差点を含む一般街路におけるドライバーモデルの構築を行った。
さらに、続くITS応用研究においては、(ア)動的インフラ(路肩利用など)の提案、(イ)サグにおける渋滞発生メカニズムの研究、(ウ)路上駐車管理に関する研究を行った。
(ア)は渋滞時や事故・工事などの時のように、必要な場合には路肩空間も車線として開放する可能性について、安全性の視点から解析を行っており、高速道路の新たな柔軟運用に向けて踏み出した研究である。(イ)はサグ部における渋滞発生を運転挙動と関連づけて解析したもので、従来は現場観測でしか得られなかった運転挙動データに対して、制御された環境において実験的にデータを取得・解析したという点において新規性・発展性のある研究である。(ウ)は路上駐車に焦点を当てた研究で、取り締まりを強化するだけでなく規制も柔軟に見直して、路上においても時間と場所を選択して駐車場所をきちんと確保することを目的とし、交差点間の単路部に路上駐車帯を設置した場合の利用者の受容性、安全性について定量的な解析を行った。

自動車の自動運転システム(AVCSS) / 高度道路交通情報システム(ITS) / センサーフュージョン / 環境認識 / 画像処理 / 測位 / 運動制御 / GPS / センサーフユージョン / データーフユージョン / リアルタイム画像処理

本研究では、CCDカメラによる画像情報と高精度GPSによる位置情報、レーザーレーダーからの物体位置情報を統合的に処理することにより、自車位置検出、および障害物検出に関する信頼性を向上することを目指している。具体的には、高精度GPSによる位置、方位情報、CCDカメラによる画像情報、レーザーレーダーからの情報を周囲環境データベース(走路周辺に存在する固定物体とその形状および位置に関するデータ)を媒介にして各情報を処理することにより、各センサーの情報の精度を高め、同時に、誤検出、未検出、センサー故障に対してフォローできるシステムの構築を行ない、実車実験により有効性を確認することを目指している。
本年度は、走行中にCCDカメラにより獲得したキャンパス内の白線、側溝、電灯、標識から、自車位置を推定するアルゴリズムを開発し、その有効性を実車実験により確認した。具体的には、車両の前方と側方の画像をCCDカメラで取得し、取得した車両周囲の物体や白線、側溝の画像上の位置を周囲環境情報データベースに照合することにより、自車位置を推定するアルゴリズムを開発した。さらに、自動車の運動状態量を用いて、画像処理に係る遅れ時間の影響の補正や、画像未取得時の位置情報の更新を行うことで、自車位置をリアルタイムに推定できるものとした。これにより、高精度GPS情報の失陥時に画像情報により高精度な位置情報を獲得することを可能にした。実車実験において、RTK-GPSの測位結果と提案する手法での位置推定結果を比較すると、一般道程度の曲率を有するキャンパス内の走路において、最大0.6[m]の誤差で位置推定が可能であることを確認した。また、位置情報の点列として記述された目標コースと車両位置の相対位置関係より、操舵、駆動、制動を制御することで、目標コースに追従して、キャンパス内を自動運転できることを確認した。

【研究分担者】
池内克史	東京大学	大学院・情報学環	教授	(Kakenデータベース)
須田義大	東京大学	国際・産学共同研究センター	教授	(Kakenデータベース)