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J-GLOBAL ID：201902272270029521   整理番号：19A0690175

交通状況把握のための運転行動の時系列性を考慮した車両挙動分析手法

A Method for Analyzing Vehicle Behaviors Considering a Sequence of Driving Actions towards Grasping Traffic Situations

著者 (2件)： 横山達也 (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： 情報処理学会論文誌ジャーナル(Web)
巻： 60  号： 1  ページ： 87-100 (WEB ONLY)  発行年： 2019年01月15日 
JST資料番号： U0452A  ISSN： 1882-7764  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ドライバは道路上の交通状況によって快適な運転を妨げられることがある。たとえば右折待ちをしている車列が走行経路上に存在する場合,その車列の後続車両は急な減速や車線変更を強いられることがある。このような状況を回避するには,走行予定経路上の交通状況をドライバが事前に把握する必要がある。そこで本論文では,こうした交通状況を形成する車群の挙動を把握するための車両挙動推定に向けた車両挙動分析手法を提案する。ここで車両挙動を,ドライバの運転行動の時系列から構成されるものと定義する。運転行動の時系列性から車両挙動を分析することは,車群の挙動の把握に有用であると考える。本研究では,車載スマートフォンで収集したセンサデータにSAX(Symbolic Aggregate Approximation)を適用することで,時系列データを文字列へ変換する。そして,自然言語処理技術であるN-gramにより,車両挙動を表す文字列から運転行動を部分文字列として抽出し,BoW(Bag of Words)モデルとして車両挙動を表現することで,運転行動の時系列性を考慮した車両挙動分析を行う。評価実験として,BoWモデルを用いたSVM(Support Vector Machine)による車両挙動の分類精度を5分割交差検定で評価した結果,F値が8割以上となり,提案手法の有効性が示唆された。(著者抄録)

シソーラス用語： *状態 ,  時系列 ,  *時系列分析 ,  経時変化 ,  データ ,  文字列 ,  自然言語処理 ,  *サポートベクトルマシン ,  交差検証法 ,  *交通状況 ,  数学 ,  誤差論
準シソーラス用語： *SVM ,  センサデータ ,  交差検定 ,  時系列変化

分類 (2件)： 交通調査  (TB01031B) ,  運転者  (TB01040V)

引用文献 (16件)：

• 植原啓介:プローブ情報システム:車載センサを活用した環境情報の取得,情報処理,Vol.51, No.9, pp.1144-1149 (2010).
• 一般財団法人道路交通情報通信システムセンター: VICS |一般財団法人道路交通情報通信システムセンター,入手先 http://www.vics.or.jp/index1.html (参照2018-04-10).
• 和田健太郎,小林桂子,桑原雅夫:プローブ車両軌跡データのみを用いた交通の量的把握,生産研究,Vol.67, No.2, pp.143-147 (2015).
• 三輪富生,山本俊行,竹下知範,森川高行:プローブカーの速度情報を用いた動的 OD 交通量の推定可能性に関する研究,土木学会論文集 D,Vol.63, No.2, pp.252-265 (2008).
• 丹下智之,廣森聡仁,梅津高朗,山口弘純,東野輝夫:一部の車両軌跡情報および信号パラメータを用いた OD 交通量の推定手法,情報処理学会研究報告,Vol.2016-ITS-64, No.5, pp.1-8 (2016).

タイトルに関連する用語 (7件)： 交通状況 ,  把握 ,  行動 ,  時系列 ,  車両挙動 ,  分析 ,  手法