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J-GLOBAL ID：201702216566438049   整理番号：17A1610695

快適な車道推薦のための自転車挙動データを用いた障害物検出手法

著者 (2件)： 武安裕輔 (公立はこだて未来大 大学院システム情報科学研究科) ,  白石陽 (公立はこだて未来大 システム情報科学)
資料名： 情報処理学会シンポジウムシリーズ(CD-ROM)  (IPSJ Symposium Series (CD-ROM))
巻： 2017  号： 1  ページ： 83-90  発行年： 2017年06月21日 
JST資料番号： L6741A  ISSN： 1882-0840  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,自転車通行環境が十分に整備されていないという現状から,自転車利用者が車道を走行する際に,快適に走行できないという問題が生じている。この問題を解決するアプローチとして,どの道路が自転車の走行に適しているかという情報を収集し,共有する方法が挙げられる。自転車の走行の快適性を左右する大きな要因として,路側帯上の障害物の存在が挙げられる。より多くの道路における,障害物の有無や種類などの情報を網羅的に収集するためには,自転車にセンサを設置し,自転車利用者による参加型センシングを行う方法が有効であると考えられる。本研究では,路側帯を走行中に障害物に遭遇した場合,自転車利用者が回避動作を行うことから,その回避挙動に着目する。そして,センサを用いて収集した自転車挙動データから障害物回避挙動を検出することで,障害物を検出することを目的とする。本稿では,快適な車道推薦のための自転車挙動データを用いた障害物検出手法を提案する。提案手法は,複数種類存在する障害物に対する回避挙動の特徴に基づいて,教師あり機械学習により挙動分類を行うことで障害物の有無や種類を検出する。検出には,回避時の自転車の進行方向や車体の姿勢の変化を特徴量として用いた。また,提案手法に用いる特徴量の有効性を検討するために,直線とカーブにおいて,回避挙動がある場合と無い場合の挙動データを用いて,分類精度評価を行った。結果として,今回選定した特徴量を用いることで,高い精度で複数種類の障害物に対する回避挙動を分類できることが示唆された。(著者抄録)

シソーラス用語： *快適性 ,  *車道 ,  *走行 ,  *データ ,  *検出 ,  障害物回避 ,  動物行動 ,  機械学習 ,  変化 ,  特徴抽出 ,  分類 ,  精度
準シソーラス用語： センサデータ ,  回避行動 ,  教師あり機械学習 ,  姿勢変化 ,  *自転車走行 ,  *障害物検出 ,  分類精度

分類 (1件)： 長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O)

タイトルに関連する用語 (6件)： 車道 ,  推薦 ,  自転車 ,  挙動 ,  障害物検出 ,  手法