A study on sensing of road conditions and driving characteristics for improving comfortability in MaaS

本研究の目的は，MaaS（Mobility as a Service）における快適性向上のための，センシング技術を中心とした要素技術を開発することである．2022年度は，快適なトータルナビゲーションを実現するための要素技術として，音響センシングを用いた歩道の路面状況推定手法の検討を行った．歩行音に着目することで，加速度に基づく従来手法よりも多様な路面状況を推定できる可能性があり，普及率の高いスマートフォンの内蔵マイクを利用することで，低コストでのデータ収集が期待できる．音響特徴量と歩行安定度を特徴量とした機械学習モデルを構築し，少人数データでの実験ではあるが，一定の精度で路面状況を推定できることを示した．また，自動車の走行の快適性向上に向けて，視界状況推定手法に関する検討を行った．車載カメラを用いた方法は，夜間や悪天候時などのロバスト性に課題があるが，視界不良時にはドライバーの視線移動が変化する可能性があるため，ドライバーの眼球運動に着目した．視線移動，注視，サッケードといった眼球運動に関する特徴量を抽出し，4種類の視界状況（昼間/夜間，晴天/雨天）の分類を行った．限定的な条件ながら，実走行データに基づく評価実験の結果，視界状況推定における眼球運動に関する特徴量の有用性を示した．さらに，ユーザの快適性（満足度）を向上させるための車両割り当て手法について，2021年度に継続して検討を進めた．前年度は，ユーザのニーズが単一の指標（利便性や経済性）で表現されるものとしていたが，利便性と経済性のバランス指標で表現されるものとして，そのバランスに応じて最適化のためのコスト関数を切り替えることで，多様なニーズを持つユーザの満足度を向上させる手法を提案した．評価実験の結果，提案手法が既存手法に比べてユーザ満足度を向上させること，特に経済性重視のユーザの満足度を向上させることを示した。

本研究の目的は，MaaS（Mobility as a Service）における快適性向上のための，センシング技術を中心とした要素技術を開発することである．2022年度は，快適なトータルナビゲーションを実現するための要素技術として，音響センシングを用いた歩道の路面状況推定手法の検討を行った．歩行音に着目することで，加速度に基づく従来手法よりも多様な路面状況を推定できる可能性があり，普及率の高いスマートフォンの内蔵マイクを利用することで，低コストでのデータ収集が期待できる．音響特徴量と歩行安定度を特徴量とした機械学習モデルを構築し，少人数データでの実験ではあるが，一定の精度で路面状況を推定できることを示した．また，自動車の走行の快適性向上に向けて，視界状況推定手法に関する検討を行った．車載カメラを用いた方法は，夜間や悪天候時などのロバスト性に課題があるが，視界不良時にはドライバーの視線移動が変化する可能性があるため，ドライバーの眼球運動に着目した．視線移動，注視，サッケードといった眼球運動に関する特徴量を抽出し，4種類の視界状況（昼間/夜間，晴天/雨天）の分類を行った．限定的な条件ながら，実走行データに基づく評価実験の結果，視界状況推定における眼球運動に関する特徴量の有用性を示した．さらに，ユーザの快適性（満足度）を向上させるための車両割り当て手法について，2021年度に継続して検討を進めた．前年度は，ユーザのニーズが単一の指標（利便性や経済性）で表現されるものとしていたが，利便性と経済性のバランス指標で表現されるものとして，そのバランスに応じて最適化のためのコスト関数を切り替えることで，多様なニーズを持つユーザの満足度を向上させる手法を提案した．評価実験の結果，提案手法が既存手法に比べてユーザ満足度を向上させること，特に経済性重視のユーザの満足度を向上させることを示した。