Building a Cooperation Model of People Staying on the Road and Mobility Vehicle for Next Generation Road Space Managementn Road Space Management

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2022年度は、交付申請書記載のスケジュールに沿って、路上滞留者アクティビティ観察調査の実施、および同調査によって得たデータを解析し、路上滞留者アクティビティ動態モデル構築に取り組んだ。具体的には、実際の都市空間（東京都世田谷区尾山台地区）の道路空間上において、歩行者天国が実施されている16時から18時の時間帯に、車道の一部に2m×10mの人工芝とその上に椅子やテーブルを設置した滞留空間を創出し、沿道建物2階より滞留者の様子を動画撮影した。撮影した映像を、人間の姿勢推定プログラムの「Open Pose」を利用して画像解析し、俯瞰視点を平面座標に変換した上で、映像中の滞留者の右足首のフレーム単位の2次元位置座標を得て、その位置座標の変化から移動軌跡を導出し、移動軌跡によって形成された多角形の面積を活動領域として抽出した。研究代表者の予備調査によって、路上滞留者アクティビティの類型化は完了しており、体勢（立位・座位）、活動形態（単独・複数での交流）、活動内容によってその動態特性が異なることも示唆されている。これらの知見を踏まえて、データ解析を進めて、アクティビティの体勢や種類の違いを説明変数とする動態モデルを構築する予定である。さらに交付申請書記載のスケジュールより前倒しで、自動運転パーソナルモビリティ（PMV）が路上滞留者を回避するための走行経路設計パラメータ構築のための予備実験に着手した。具体的には、PMVが歩行者を回避する環境を仮想空間上に再現してシミュレーション実験を行い、歩行者とリーン車両との相対距離が歩行者の心理的負荷に与える影響を評価した。