高精度車両挙動モデル開発へ向けて４年 C 組 村田 宏暁
指導教員 米田隆恒

１．要約
私は、交通渋滞などの道路交通における問題を小さくするため、交通シミュレーターを開発して研究を行っている。しかしこれまで採用していた車両挙動モデルでは精度が不足していたため、より精度の高い車両の挙動モデルを開発しようと試みた。現在モデルは完成していないが、その開発の過程と今後の方針について述べる。なお、本稿における車両挙動モデルとは車両の加減速の挙動のモデルを言う。

キーワード

交通渋滞、シミュレーション、モデル、JAVA

２．背景の情報の取得から影響が加速度に現れるまでの道路交通は、現在この国の主要な移動手段で時間は、人間の反応時間を考慮して１秒とした。

ある。しかし、交通集中などによって円滑な交

まず私は、実際の自動車の挙動を一つの式で通ができない状況が生まれると、所要時間の延表すことはできないと考え、「両車が現在の速伸や事故率の上昇、排出ガスの増加など、さま度を保てば近い将来衝突する」場合、「近い将ざまな問題が生まれる。円滑な道路交通を実現

来に衝突することはないが車間距離が短い」場するため、私は昨年度までも、JAVA 言語を用

合、「十分な車間距離があり、衝突のおそれがいて独自に開発した道路交通シミュレーターをほぼない」場合の三つに分けてモデルを構築し用いて研究を行ってきたが、そのシミュレータた。

ーにおいて用いていた車両の挙動モデルは処理

これを元に検証と修正を繰り返すことで、精速度を重視したシンプルなものであり、精度は度の高いモデルを開発することを試みた。モデあまり高くなかった。そのため、より詳細に実ルの検証は、以下のような条件下でシミュレー際の道路交通の様子を再現するためには精度のションを行い、各車の速度や加速度の変化のグ高い車両挙動モデルが必要であった。

ラフを作成することで行った。
・100 台の車列が直線道路を走行している

３．開発
車両挙動モデルを開発する際、前提として、運転する際に考慮する要素は自車の速度、前方車の速度、車間距離の三つであるとし、それら・信号などは無い
・歩行者や二輪車などはいない
・先頭車両は定められた動き、または、キー入力に応じた動きをする・先頭以外の車両はモデルに従って走行する。

シミュレーションの速度と加速度を表し、図１４．結果以下に結果のグラフを示す。以下のグラフはと図３はモデルのパラメータのみが異なる。な

先頭車両(１台目)の速度をグラフのように変化

お、加速度の単位は通常は(m/s^2)を用いるが、させた際の後続車両の挙動を表すものであり、今回はより直感的に理解できる(km/h/s)を用い

図１と図２、および図３と図４はそれぞれ同じる。

図１ 速度の変化のグラフ１

図２加速度の変化のグラフ１図３

速度の変化のグラフ２

図４

加速度の変化のグラフ２５．考察が小さい段階から反応していることによるもの

図１、図２では、減速の際、加速度が非常にだと考え、導きだされた加速度の絶対値が非常緩やかに変化しており、極端に緩やかな減速がに小さい場合は０にするようにモデルを調整し長時間にわたって行われている。これは速度差た。その結果が図３、図４であるが、前方車とほぼ同じ速度になった後も小さな加減速を繰り6.1.1 速度の測定方法

返しており、現実と一致しない。これらを同時■GPS を用いる方法に解決するためには小さな加減速によって前方GPS とは Global Positioning System の略での車と同じ速度にする必要の有無を判断する必あり、複数の専用人口衛星からの信号を受信す要があるが、そのためには前方の車の動きを予ることで GPS 受信機の位置を知ることができる測する必要がある。人間がどのように予測してシステムである。GPS 受信機から速度を得るこいるのか推察することは困難であるから、実際とは容易であり、また、スマートフォンなどはの自動車の挙動を観測する必要があると考えた。

GPS 受信機となるため、最も容易な取得方法であると言える。しかし、データは１回/秒程度し６．検討得る必要があるデータは自車の速度、前方車の速度、車間距離、加速度の４つであるが、前か得られず、そこから得られる約１秒間の平均速度では、精度が悪いと考えられる。
■OBD2 を用いる方法

方車の速度は車間距離の変化と自車の速度から

OBD2 は車両故障の自己診断のための通信に求めることができる。そのため、自車の速度と関する規格であるが、車速なども送信するため、車間距離、加速度を取得できれば実際の自動車

OBD2 アダプター搭載車に専用の機器を接続すの挙動を表すことができる。そこで、車両に装ることで、車から速度の情報を得ることができ置を搭載する方法と車外から観測を行う方法のる。車載の速度計と同じ値が得られるため、運二つに分けて、それぞれの情報の取得方法につ転手が速度計に表示される速度を元に運転していての検討を記載する。

いる場合は最も精度の高い方法となる。しかし、速度計は平成 19 年以降は、速度計が 40km/h6.1 車両に装置を搭載する方法を示した際に速度計試験機を用いて計測した速車両に装置を搭載することで、運転手や車種度を V(km/h)として、30.9≦V≦42.6 を満たすが同一の場合の挙動を長時間にわたって観測すように作られており、速度計が実際の速度よりることができるため、個人差や個体差による差大きい値を表示する場合は比較的大きな誤差を異と、人間の曖昧さなどによるばらつきを区別許容するため、測定値より大きな値を表示してすることができる。しかし、測定の際に協力しいることが多い。そのため、運転手が速度計以ていただく運転手の方々は少数であるため、必外から速度を知り、運転している場合には多少ずしも母集団である国内の運転手全体の特徴を精度が低くなる。

反映していないと考えられる。そのため、運転

6.1.2 車間距離の測定方法

手などの持つ特性の分布については信頼のでき■カメラで撮影した映像のナンバープレートのないものになってしまう。

大きさから算出する方法

ナンバープレートの大きさは既知であるため、ことによる部分が大きいため、それぞれの GPS

前方車後面のナンバープレートの、画像の中で受信機が同一の GPS 衛星からの電波をもとに位の大きさを調べることで前方車までの距離が算置を算出している場合は車間距離の誤差は小さ出できる。ただし、２ｍ程度しか車間距離がないものになることが期待できる。ただし、速度い場合でも前方車両が映像内に収まっている必と同様にデータは１回/秒程度しか得られず、ま要があり、車両の横幅は２ｍ程度なのでカメラた、トンネルや都市部などでは精度が大幅に落の水平画角は 60°より小さくすることはできなちる。さらに、他の方法では通常走行している

い。また、ナンバープレートは普通乗用車の物

車に装置を搭載することによって測定が行えるで横幅が 33cm なので、30m 先の車のナンバーのに対して、この方法では装置を搭載した２台

プレートは画像横幅の 1/100 程度の大きさになの車が前後に並んで走行する必要があるため、る。デジタル画像を扱う際には１ピクセルの誤測定が困難である。

差を無視できる必要があるが、横幅 2000 ピク6.1.3 加速度の測定方法

セルの映像を撮影できるカメラを使用してもナ■加速度センサーを用いる方法

ンバープレートは 20 ピクセルとなってしまい、加速度センサーはスマートフォンなどにも搭１ピクセルが５％もの誤差を生んでしまう。た載されており、手軽に使うことができる。また、だし、この問題は倍率の異なる複数台のカメラ精度も未確認ではあるが高い精度が期待できる。

を設置することによって解決する。
■車載した２台のカメラの視差を元に測定する
方法

6.2 車外から観測する方法
カメラや各種センサーなどを設置し、観測す車内２カ所に取り付けたカメラそれぞれで前るため、観測時間帯に観測区域を通過した車す方車の輪郭を抽出し、その視差から距離を求めべての情報が得られる。そのため、得られる挙る。前方の車両を直方体として考え、どちらの動はその地域の運転手の特性の分布を反映してカメラにもその後面のみが映っているとの仮定いると考えられる。ただし、特定の車についてのもとで行うため、カーブなどでは距離を測定は非常に短い時間しか観測することができないすることはできない。ナンバープレートより大ため、人間の曖昧さなどに起因するばらつきときい物を認識するため誤差は小さくなるが、車個人差や個体差による差異とを区別することは両の輪郭抽出が困難である。

難しい。

■２台の車両を前後に並べて走行させ、両車に6.2.1 速度の測定方法搭載した GPS 受信機を用いる方法■カメラで撮影する方法

GPS の誤差は、電波が地球の大気を通過するカメラで撮影した映像から車両の位置の変化際にかかる時間が大気の状態によって変動するを解析し、速度を算出する。しかし、２枚の画像の車両の位置の差から求める場合、撮影時刻め、その近似方法にモデルが大きく影響されてに誤差がないものとし、それぞれ画像におけるしまう可能性がある。

車両の位置の誤差を±Δx(m)、２枚の画像の撮影時刻の差を t(s)とすると、±2Δx/t(m/s)の誤差７．今後の課題が 出 て し ま う 。 Δ x=0.10, t=0.50 と し て もまず、上のいずれかの方法で観測を実際に行±0.40(m/s)=1.4(km/h)と、非常に大きい。また、う必要がある。車外から観測する方法は加速度何らかの関数で近似する場合、データ点以外での精度を確保する見通しが立っていないため、の関数の挙動の妥当性について検証することが車内に機器を搭載する方法が現実的であると考難しいため、その近似方法にモデルが大きく影える。その場合、速度は OBD2、加速度は加速響されてしまう可能性がある。

度センサーを用いれば比較的容易に計測できる■速度測定器を用いる方法

が、車間距離はナンバープレートの大きさから複数の車両の同時測定や連続測定ができない算出する方法を主に検討しているため、ナンバと考えられる。

ープレートの認識を行う必要があると考えてい6.2.2 車間距離の測定方法

る。

■カメラで撮影する方法
カメラの画像から車間距離を算出する。画像

８．参考文献内での車を十分な精度で認識することができる[１]「交通工学」飯田恭敬 監修、北村隆一 編のであれば、車間距離の算出は比較的容易であ著、オーム社 版(2008 年)り、また精度も高くなる。

[２]「Java Platform, Standard Edition 6 API

6.2.3 加速度の測定方法

仕様」■カメラで撮影する方法
上の方法で測定した速度の変化から算出する。
しかし、２つの異なる時間における速度の変化

http://docs.oracle.com/javase/jp/6/api/[３]「Android Developers」
http://developer.android.com/

か ら求 める と、そ れぞ れの速 度の 誤差 を± Δv(m/s)、２つの速度の測定時刻の差を t(s)とし９．謝辞て 、 ± Δ 2v/t(m/s^2)の 誤 差が 出 る。 Δv=0.40,

この研究を行うにあたり、顧問の米田隆恒先

t=0.50 とすると±1.6(m/s^2)=5.7(km/h/s)となり、生には多大なご指導を賜りました。また、サイ意味をなさない。そのため、何らかの関数で近エンス研究会の先輩方や、立命館大学の野間春似する必要があるが、データ点以外での関数の生先生、近畿大学の多田昌裕先生には多くの助挙動の妥当性について検証することが難しいた言をいただきました。この場を借りて、深く御礼申し上げます。