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

机器学习与无线通信相结合，实现车辆与行人安全有效的交互

• 批准号: 21K11879
• 负责人: 和田 友孝
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Kansai University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K11879/
• 关键词: 高度交通システム; 歩車間通信; 機械学習; ライダー; レーザレーダ

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。

In 2022, the following three topics were studied. (1)9-axis movement of pedestrians on the road, mechanical learning, learning, stop, walking, and correct judgment of each state Each status is changed and improved. The analysis of the status of the mobile phone is clear. (2)The electric column is designed to be a three-dimensional structure. The angle of incidence of infrared light varies depending on the angle of reflection. The distance between the road and the stone is defined. The infrared light is used to detect the movement of the vehicle, and the vehicle moves at high speed. (3)The general intersection point is set, the car is set, the 4-person pedestrian is set, the low consumption power is set, the Wi-SUN is set, the direct communication is set, the workshop communication is set. The distance between the two sides of the road is considered. The presence of buildings in the middle of the road and the right and left directions of the vehicle is confirmed by direct visual inspection. Warning Method: Compare the relative distance between the vehicle and the walker. Level 1: Presence Cognition Warning: Level 2: Conflict Prediction Warning: Combination Warning: Compare the distance between the vehicle and the walker. Level 1: Presence Cognition Warning: Level 2: Conflict Prediction Warning: Group Warning: Compare the distance between the vehicle and the walker. Level 1: Presence Cognition Warning: Level 2: Conflict Prediction Warning: Group Warning: Compare the distance between the vehicle and the walker.

项目成果

学術情報システム

学术信息系统

LiDARを用いた新たな情報取得方式と高度交通システムへの応用

一种新型激光雷达信息获取方法及其在智能交通系统中的应用

• 发表时间: 2023
• 作者: Rio Sugita;Yuma Oguchi;Tomotaka Wada;Naohisa Hashimoto;和田友孝，金山祐太;和田友孝
• 通讯作者: 和田友孝

死角に存在する歩行者に対応した歩行者車両間衝突回避支援システムの一検討

盲点行人防撞辅助系统研究

• 发表时间: 2022
• 作者: Hikaru Shimada;Yukito Kawashita;Tomotaka Wada;和田友孝，金山祐太，大月一弘;尹禮分，和田友孝;和田友孝;御宮知佑磨，杉田理朗，和田友孝;川下幸都，嶋田光，和田友孝
• 通讯作者: 川下幸都，嶋田光，和田友孝

歩行者安全支援のための通信技術と自律センシング技術

支持行人安全的通信技术和自主传感技术

• 发表时间: 2022
• 作者: Hikaru Shimada;Yukito Kawashita;Tomotaka Wada;和田友孝，金山祐太，大月一弘;尹禮分，和田友孝;和田友孝
• 通讯作者: 和田友孝

赤外線カメラを用いた曲面リフレクタコード認識方式における認識可能な車速向上の一検討

提高红外热像仪曲面反射板代码识别方法可识别车速的研究

• 发表时间: 2022
• 作者: Hikaru Shimada;Yukito Kawashita;Tomotaka Wada;和田友孝，金山祐太，大月一弘;尹禮分，和田友孝;和田友孝;御宮知佑磨，杉田理朗，和田友孝
• 通讯作者: 御宮知佑磨，杉田理朗，和田友孝