機械学習と無線通信を融合した車両と歩行者の安全で効果的なインタラクションの実現

2022年度は、以下の3つの課題について研究を行った。(1) 道路上の歩行者の挙動を9軸センサで読み取り、機械学習により学習データを作成して停止、歩行、走行の各状態をほぼ正確に判定できるようにした。各状態の切り替わりにおけるタイムラグが少しあるため、それについても改善を行った。また、行動状態判定のログを解析することにより、どの状態が多いかの傾向を明確にした。(2) 電柱を想定した円柱面に3種類のリフレクタを組み合わせてリフレクタコードを作成し、車両に搭載したライダーから読み取る実験を行った。リフレクタへ入射する赤外線光の角度により反射強度が変化するため、この角度に依存しにくいカプセルレンズリフレクタを使用して読み取ることで読み取り角度にロバストにすることができた。また、道路脇にある縁石部分にリフレクタコードを作成して読み取る実験も行い、各リフレクタの大きさや設置間隔の限界を明確にした。また、赤外線カメラによるリフレクタコード認識についても検討を行い、車両が高速走行していても認識できることを確認した。(3) 一般的な交差点を想定し、車両と4人の歩行者を低消費電力広域無線(LPWA)のひとつであるWi-SUNを用いて直接通信を行う歩車間通信の実験を行った。お互いの相対距離と歩行者の状態を考慮して車両に警告することが有効であることを確認した。また、車両と歩行者の間に建物が存在しており直接目視できない状況においても実験を行い、車両から左右方向に関する警告の効果を確認した。警告の方法として、車両と歩行者の相対距離が比較的大きい早い段階での１段階目の存在認知警告と２段階目の衝突予測警告を組み合わせることにより、運転者へ効果的に警告できることを確かめた。

2022年度は、以下の3つの課題について研究を行った。(1) 道路上の歩行者の挙動を9軸センサで読み取り、機械学習により学習データを作成して停止、歩行、走行の各状態をほぼ正確に判定できるようにした。各状態の切り替わりにおけるタイムラグが少しあるため、それについても改善を行った。また、行動状態判定のログを解析することにより、どの状態が多いかの傾向を明確にした。(2) 電柱を想定した円柱面に3種類のリフレクタを組み合わせてリフレクタコードを作成し、車両に搭載したライダーから読み取る実験を行った。リフレクタへ入射する赤外線光の角度により反射強度が変化するため、この角度に依存しにくいカプセルレンズリフレクタを使用して読み取ることで読み取り角度にロバストにすることができた。また、道路脇にある縁石部分にリフレクタコードを作成して読み取る実験も行い、各リフレクタの大きさや設置間隔の限界を明確にした。また、赤外線カメラによるリフレクタコード認識についても検討を行い、車両が高速走行していても認識できることを確認した。(3) 一般的な交差点を想定し、車両と4人の歩行者を低消費電力広域無線(LPWA)のひとつであるWi-SUNを用いて直接通信を行う歩車間通信の実験を行った。お互いの相対距離と歩行者の状態を考慮して車両に警告することが有効であることを確認した。また、車両と歩行者の間に建物が存在しており直接目視できない状況においても実験を行い、車両から左右方向に関する警告の効果を確認した。警告の方法として、車両と歩行者の相対距離が比較的大きい早い段階での１段階目の存在認知警告と２段階目の衝突予測警告を組み合わせることにより、運転者へ効果的に警告できることを確かめた。