第 55 回土木計画学研究発表会・講演集

04-02

安全運転を支援するための統合ビッグデータ利用基盤
上善 恒雄 1 ・西田 純二 2 ・森本 哲郎 3 ・白浜 勝太 4 ・井村 龍哉 5
三浦 辰朗 6 ・秋山 豊和 7
1 非会員 博士 (工学) 大阪電気通信大学大学院総合情報学研究科教授(〒 575-0063 大阪府四條畷市清滝 1130-70)
E-mail: jozen@osakac.ac.jp
2 フェロー 株式会社社会システム総合研究所 (〒 550-0002 大阪市西区江戸堀 1-22-4-503)
E-mail: nishida@jriss.jp
3 非会員 大阪電気通信大学大学院総合情報学研究科 (〒 575-0063 大阪府四條畷市清滝 1130-70)
E-mail: dt15a001@oecu.jp
4 非会員 大阪電気通信大学大学院総合情報学研究科 (〒 575-0063 大阪府四條畷市清滝 1130-70)
E-mail: dt16a001@oecu.jp
5 非会員 株式会社サイバーエージェント (〒 150-0043 東京都渋谷区道玄坂一丁目 12 番 1 号 )E-mail: tatsuyaimura@gmail.com
6 非会員 京都大学大学院医学研究科 (〒 606-8507 京都府京都市左京区聖護院川原町 53)
E-mail: miura.tatsuro.55u@st.kyoto-u.ac.jp
7 非会員 博士 (工学) 京都産業大学准教授 (〒 603-8555 京都府京都市北区上賀茂本山)
E-mail: akiyama@cc.kyoto-su.ac.jp

概要: 自動車交通の安全・安定化のために運転の自動化，車車間・路車間通信による集中制御など ICT による自動車運転支援の研究が進んでいる．本研究では，バス交通が現在直面している運転手の高齢化・人材不足に起因する問題に対する対策の一つとして，運転者の身体的・精神的状態と車両走行状態のセンシングにより危険予測のための基礎データを蓄積する基盤の構築を目的としている．この基盤を用いて様々な分野の専門性の観点からのデータ解析を可能にするために共有し、車両と道路と運転者の状態を総合的に分析することで危険予知や警告につなげる．本報告では，このデータの蓄積と解析のシステムの概要と 3ヶ月間 30 台の路線バスで行った実証実験について報告し，今後この仕組みを共有するために必要な要素について考察を加える．

Key Words : Safety driving, Open Data, Sensor network, Machine learning

1.

研究の目的と指針て一般化する表記を用いる．ここで添字の i はデータの系列に対するインデックスであるが一般的には時間

本研究は自動車運転において，運転者と車両の状況

スロットの順序になる．センサの各要素を記述するとを総合して危険を判定する仕組みを目指し，インター

きは {xi,j }, (j = 1, . . . , V ) とし，ここに V = dim(xi )ネットワイドでデータを収集・解析してその目的を目で，センサ値などの入力データの個数とする．

指す実験プラットフォームを開発し，路線バスに御協

このベクトルデータの時系列解析により，個々の運力いただいて実証実験を行った．そのシステムと実証転について (1) リアルタイムでの危険検知，(2) そのた

実験によって得られた経験とデータについて報告する．

めの基準値発見，(3) 記録データからの運転評価を行う

本章では，昨年度の報告 18) と一部重複するが，前提ことが最終目的になる．

となる考え方について整理しておく．自動車運転の状センサから得られた原始データから，データ圧縮や況を観測するために，車両内や場合によっては道路な

解析の前処理を目的としてデータに応じた特徴量 yj =どの環境に設置されたセンサから得られる観測値を D

f (xi ), (j = 1, . . . , M ) に変換する．

と表す．

ここで写像 f が属する関数系を，後の説明のために

D = {xi }N
i=1

(1)

区別して時間スロット内での写像を Fs ，時間の広がりのある写像を Ft で表すことにする．

そのデータ群から複合的なデータ解析に基づく危険運
転の予測を行う手法を見出す．ここで，センサの観測値

f は蓄積された経験的に求められる写像の集合 Fs のは複数の要素からなり，基本的に多次元のベクトルで，要素 (f ∈ Fs ) で，通常は xi の次元を低減する方向で用脈波などの時系列の部分系列を対象に処理する場合たいる．このとき原則的に dim(yj ) ≤ dim(xi ), M ≤ N

め様々な観測値をひとまとめに xi というべクトルとしとする．過去の状況による影響を考慮するために次の1

第 55 回土木計画学研究発表会・講演集

ように時間領域の広がりを考慮した関数も適用する必タは現時点では容易に収集できるものでないため，目要もある．

標に向けたデータ収集をなるべく簡便に行い，得られ′D = f (D), f ∈ Ft

たデータを蓄積して，同様の目的に進む研究者や事業(2)者で共有する枠組みを目指している．

これは生体センサから得られるデータ，つまりは運転手

最後に Section 6. で具体的な応用のため展開についの反応は，運転状況から時間的に遅れを持って現れるてまとめる．

ことが観測されたためである．
これは前回の報告 18) でも拡張要素として記述してい2.

たが，今回の実証実験から得たデータで明らかな遅延関連研究とこれまでの経緯が観測されたため再度強調しておく．
自動車運転の危険回避などを目的とした運転者の生

最終的には式 (3) のように，センサから得られる値

体センシングについては数多くの報告がある．その多の集合から D 現在の状態をいくつかのクラス wc ∈W, c = 0, . . . , Q に確率的に分類する問題と考えられる．
P (wc |D) =∏fk : D, fk ∈ (Fs ∪ Ft )くは運転者の疲労や居眠り，意識低下，ストレスなどをセンシング対象としており，脈波データ 12),13) ，まばたき 3) ，顔面温度の差分 10) など様々な方法で研究が行わ(3)れている．このように，実験室や試験走行の場面で運k

転者を対象とした生体センシングは数多くの実績があW の要素となる wc は細かく分類すれば様々な状態が考えられるが，クラスの特定についても多くの経験

るが，現実問題としては例えばバス事業者が運転者に値とデータを元に解析をすすめられるようなプラット

センサの装着を指示するのは容易なことではない．セ

フォームの開発を目指している．今回の実証実験では，

ンシングによって安全に支障をきたす不安が皆無とは

心拍数データのみから眠気の兆候を即座に警告するク

言えないためである．

ラスを車両内の LED によりフィードバックし，クラウ

我々もまずは運転者の疲労を示す指標として脈波のド上の分析ツールにより，急ハンドルや急ブレーキなカオス解析 6),12) を頼りに実験をはじめたが，Section5.

ど，危険とは断定できないまでも不快な運転を分類すに述べるように運転者の指先や耳朶に脈波センサを装る可視化を行った．

着するのは容易でなく，運転に支障無く，かつ精度よく脈波センサを装着するための試行錯誤から始めたが頚本研究目的の指針として，データ解析のために段階

椎の最下部での脈波計測が今の所良い結果が出ている

的に以下の課題を設定した．

ということを確認した．

1. 各 xi についての異常値の判断基準を発見する．

自動車運転より過酷と思われる歩行中での計測に関

2. センサ値 {xi,j } 相互の関連性を発見する．

する報告 11) や自転車走行中の心拍を肌着の上から高い

3. 関数系 Fs を用いて安全・危険の基準で運転評価し精度での計測が可能な容量型ウェアラブル心拍計につP (wc |D) を計算する．

いての報告 9) もある．

4. 関数系 Ft を用いて安全・危険の基準で運転評価ししかし，その後のさらなる検討により，バス事業者

P (wc |D) を計算する．

の現場で理想的な計測方法として，運転手にとって業

5. 多くの事例から関数系 Fs や Ft を機械学習により務の手順には限りなく影響を与えない方法が望ましい生成する．

という結論になった．

6. Fs , Ft として運転者・車両による個体別基準によ

そこで今回は非接触のセンサである，マイクロ波をる関数系を学習する．

使ったドップラーセンサを導入した．これを運転席の7. Fs , Ft として個体によらない一般化された基準を背面に設置することで，運転手にとっては何の準備も設定する．

いらない計測が可能になった．

収集したデータを元に運転の状況についての判断するための可視化システムについて Section4. で述べる．

脈波の解析については RR 間隔を指標として用いる方

このデータ解析を実際に可能にするためのシステムの法が数多く報告されている 1),4),12) ．我々もまずは RR

全体像について Section 3. で述べる．そして，具体的間隔とその周波数分析からデータ解析を始めているが，に車両内や運転者に設置・装着するセンサの種類や設置

そのカオス解析により脳波などよりも早期入眠予兆現方法を検討するために行った試験走行の概要と，それ象が捉えられるという報告 5) もあるため，今後もカオによって明らかになった課題について Section 5. で触ス解析は視野に入れるが，今回の実証実験では安定性れる．本研究テーマはできるかぎり多くの事例を収集

やシンプルさを重視して心拍数のみを利用することにし，様々なケースについて，運転に関する評価やそのした．
一方，プローブカーによる危険箇所の分析について

解析方法を検討する必要がある．その基本となるデー

2

第 55 回土木計画学研究発表会・講演集も非常に多くの事例があり，急ブレーキなどのイベン

Layer4
広域で共通のマクロ分析

トを地図上にマッピングすることで危険箇所を発見する研究など数多く見受けられる．

つぶやき

交通システム
管理組織

大規模運転事例
データベースサービス

SNS

前回の報告 18) ではハンドリングなど運転の質を活動

交通情報
共通DB

道路情報
道路管理
組織

量センサで計測する事前実験も行ったがデジタルタコ

Layer3
事例ごとにグラフから得られる位置情報の二次微分を用いること

道路DB

車両群・事業者特化した分析

BUS
会社にした．車両から車速やエンジン回転数などと合わせて新しい知見を得る試みを行った今後この方面の研究

交通DB

運送
会社

TAXI
会社

家庭
一般

個別

個別

個別

個別

DB

DB

DB

DB

Layer2
リアルタイムを広く進めるためのデータ解析プラットフォームの開分析&警告

発に現在注力している．
本研究のために以下の開発項目を課題として設定した．

• データ蓄積と解析のための階層クラウドシステム
の開発

BUS

BUS

BUS

TAXI

TAXI

トラック

一時DB

一時DB

一時DB

一時DB

一時DB

一時DB

自家用車

個別車両

一時DB

Layer1
センサデバイスによる観測

運転者・運転状態

図–1 階層化クラウドデータベースの全体像• 運転データの基準となる道路ネットワークデータ
ベースの構築• 生体センサと車両センサ及びこれらのセンサを管理する車両内エッジシステムの開発

Layer1 センサデバイスを指す．生体や車両から raw• 路線バスを対象とした実際的な運用を想定した実

今回の実証実験ではマイクロ波ドップラーセンサとdata を観測する．

証実験

車両からのパルス情報を取得するセンサを用いた．

Layer2 車両に搭載する小型コンピュータで処理できこの枠組みの考え方について昨年度の土木計画学研究発表会で報告18)

る計算処理と記憶領域を前提とする．

した．また，通信に関する要素とクした．

センサから取得した生データや基本的な特徴量か

事前実験により得られたデータから，その解析方法につら数秒から数分程度の短い時間間隔を単位とした

14),15),19),20)

異常検知処理のための計算処理を行う．今回の実

ラウドシステムについては通信系学会で報告
いての試行錯誤や事前実験についても報告

16)

証実験ではブリッジと呼ぶマイコンベースの通信した．

インタフェース兼警告フィードバック表示器 (図 4)

本稿では路線バスで行った実証実験後初めての報告を開発した．

で，本研究発表会において同時にデータ解析やデータ

Layer3 バス事業者などを単位としてデータの匿名化

ベース化について別論文で報告する．

や統計処理を行う．

3.

階層化クラウドシステム(1)

階層的なデータ管理と計算処理

このシステムのオープンデータ化のためには匿名化などの処理は必須であるが，今回の実証実験で
は運転手の氏名などは明示していないが，具体的

Section1. で定義した枠組みで具体的にデータ解析をな実証のため，バスの車両番号や路線番号などはするために，低次元化する特徴量算出処理を行う単位

そのまま現実のものを使用している．匿名化の方を以下のように段階的に設定する．

針については Section6. で考察する．

• 個別の車両と運転者という単位と，• 異なる車両や運転者を複合的に取り扱い，事業者

Layer4 Layer3 から得られた匿名化データと統計指標などの特定の観測対象集合で取りまとめて処理す

期的動向，地域的傾向などの運転に関する危険兆る単位，

候の大局的な解析を行う．

を長期間かつ広範囲に蓄積し気候や季節変化，長• さらには観測対象集合から得られた観測値間の関今回の実証実験の車両内システムを中心にした構係を汎化する単位

成図を図 2 に示す．具体的にはセンサネットワーク

この関係を示した概念図を図–1 に示す．この図で示すのためのプロトコル (MQTT, Fluentd) を用い，総務

階層と上記のそれぞれの処理粒度をもつ段階を Layer

省によるセンサネットワークのためのテストベッドと呼び，多くのデータを効率的に分散処理するため，

基盤 JOSE(Japan wide Orchestrated Smart/Sensor

Layer 間での処理の分担と Layer 内での分散化のため

Environment)21) に設置した Elasticsearch にデータをの負荷分散・計算処理の委譲機構を定義する．

格納した．基礎的なデータの閲覧は Kibana という Elas-

ここでは扱うデータと処理に着目して，便宜上各

ticsearch のための可視化システムを利用している他，

Layer を以下のように定義する．

Section4. で述べる可視化システムを開発し，収集した3

第 55 回土木計画学研究発表会・講演集

データを分析できるようにした．

サーバ上システム

車両内システム

データの状態表示LED

保存と解析

LTEモバイルルータ
Internet経由

(2)

生体センサ

遠隔管理設定GPIO経由サービスプロセス

USB経由

ブリッジボックス

昨年度の報告 18),20) では，活動量 10 軸センサ (加速度・角速度・地磁気それぞれ 3 軸と気圧) を両腕に，脈生体状態解析

Internet経由

データ送信

波センサを頚椎の最下部である第 7 頚椎に装着頂いて

遠隔
管理設定
機能

走行実験を行ったが，今回，バス事業者での運用可能

生体センサからのデータ受信性を現実路線で精査したところ，運転手の誰もがこの車両センサからの情報収集

Webによるようなセンサ類を装着してくれるという前提には無理

遠隔監視
パラメータ変更

パルス
USB経由

5V

車両

があるということがヒアリングにより判明した．また

生体センサ

7.5V

DC-DC
変換

バス
電源

データ可視化

24V

3D 計測ができるカメラを使った表情解析を予定していたものの，運転手のうち多数の方は，衛生上などの理
図–2 実験システムの構成

由でマスクを装着し，さらに同時にサングラスをかける人も少なくないということもわかったため，画像による生体状態計測は事実上機能しないということがわ
かった．そのため今回は，数十センチの距離をおいて，さらに運転シートなどを挟んでも非接触で運転手の生体センシングが可能な 24GHz 帯の電磁波を使ったマイクロ波ドップラーセンサを用いて心拍と呼吸の計測を行うことにした (図 3)．
マイクロ波ドップラーセンサの有効性について，ゲームシステムを使った室内でのシミュレーション実験により，標準的に用いられる光による計測を行うパルス
オキシオメータとの比較を行ったところ，安静状態では安定した脈拍・呼吸数の計測が可能で，運転中における脈拍数は脈拍値の移動平均 (時間的平滑化) により、

図–3 マイクロ波ドップラーセンサの設置

一定時間のデータを反映した値として、パルスオキシ
オメータと± 5%程度の誤差で計測可能であることが検
証できた．

(3)

車両センサ

運転中における呼吸数はノイズ要因の違いにより誤車両の情報としては，車体番号，GPS による位置情差が顕著である時間も見られたが眠気検知の対象とな

報 (緯度経度)，車速，エンジン回転数，吸気温度, 外気るような落ち着いた状況下では安定した計測が可能で温度, 冷却水温度などを毎秒計測するハードウェア（デあると考えられる．また，実際のバス走行に生じる振ジタルタコグラフ）を別の筐体で設置した．これはデ

動 (高周波数ノイズ) は成分は激しすぎなければ移動平

ジタルタコグラフそのものはこの実験後もバス事業者

均により除去可能という結論になった．しかし，実証で継続的に使用するためである．

実験では運転手の体動によってセンサの感知範囲から
それたり，バスの振動によるプラグ外れなどの要因で(4)

クラウドでのエージェント処理のデータ欠損が実際には多数発生した．今回用いたマ

5 に Layer 内に論理的あるいは物理的に分散した様々

イクロ波ドップラーセンサのフィルタリングアルゴリな計算サービスを行うエージェントとよばれる処理単ズムなどが不明であるが，センサ自体には一定の信頼位で動的にジョブの割り当てを行うイメージを示す．こ性があることは確認できた．

れは構造化オーバーレイネットワークと呼ばれる技術

大体の傾向として，おそらく体動や振動の影響を若で分散処理を実現する PIAX というプラットフォーム

干受けるためかマイクロ波ドップラーセンサの心拍数を活用している．5 の例では，下位の Layer などからの判断はパルスオキシオメータより少し高めの値を示

Pub/Sub 基盤を通して受信したデータを前処理としてす傾向があるので，今回の実証実験では心拍数からのデータ系列の特徴量を抽出し，さらにその結果を機械

眠気判断の基準としては少し高めの値を採用すること学習を行うエージェントや危険検知を行うエージェンにした．

トに流している様子を表現している．同様の処理を行4

第 55 回土木計画学研究発表会・講演集

4.

データベースと解析システム(1)

センシングデータ

前回の報告 18) では多種類のセンサを用いた事前実験を行ったが，今回は対象車両が 30 台でかつ 3ヶ月の実験期間という実運用を想定した実証実験であるため，コストと運用の実現性との兼ね合いで，生体センシン
グについてはマイクロ波ドップラーセンサによる心拍数（と呼吸数）に絞ってデータを収集することにした．
脈波からの基礎的な特徴量としては脈波ピーク間隔(RR 間隔) のばらつきが疲労度に密接に関連しているという先行研究 4) を頼りに RR 間隔とその周波数解析を

図–4 ブリッジ装置 (クラウド通信と警告機能を持つ)

ベースに考えていたが，今回の実証実験で用いたマイ
クロ波ドップラーセンサの出力形式が心拍数であった
ため，ストレスや疲労度などの指標を計算するには誤差が大きいことから，まずはシステム全体の実用性を特徴量抽出Agent群

検証することを重視して，心拍数のみでの危険度判定

事例学習Agent群

特徴量抽出

特徴量抽出

事例学習

事例学習

Agent1

AgentN

Agent1

AgentNを行うことにした．
異常値の判定については実証実験開始時にはまだ基

特徴量

特徴量

事例学習

Overlay

準値の調整のための十分なデータが存在しないため単

事例学習
危険度判定

純な基準値を設定することになった．事前実験でも現危険度判定

実的に手軽で装着に支障がなさそうな腕時計型の脈拍異常・危険検出Agent群

Job投入
Agent

危険度判定

危険度判定

Agent1

AgentN

数センサから，脈拍数と眠気の関係を実験的に確かめたところ，脈拍数が 60 未満になった運転区間には，運Pub/Sub
Broker

転者も眠気を感じていたことが実験後のインタビューなどから明らかになったこともこの方針は特に支障がLower layer

あるものではないと判断した．ただし，今回のマイク
ロ波ドップラーセンサーは Section3. で述べた事前の検証で少し高めの値を示すことから，毎分 70 回の心拍数

図–5 PIAX でのエージェント処理

を眠気兆候の判断基準とした．今回の実証実験では実用化のための単純化として，加速度センサも省いてデジタルタコグラフの位置記録から，ハンドリングや加減速のの荒さ・穏やかさを算出することにした．

う複数のエージェント群に対して，PIAX へのジョブ投(2)

入エージェントを介し，PIAX の動的ディスパッチ機構

可視化・解析システム

により，その時点で高速処理が可能な適切なエージェン

今回の実証実験では機械学習による基準値を設定すトに対してデータを割り当てその経路制御を行う．こるための教師データにあたる指標が乏しいため，まずこで Pub/Sub 基盤とは Publisher と Subscriber の意味

は車両の加速度，ハンドリング，生体データから基準値

で，データ供給者側とそのデータを利用したい需要をを逸脱した箇所や運転状況を可視化するシステムを構動的に結びつける仕組みで Broker はその仲介を行う処

築した．

理を指す．

図 6 は運転手の生体データをリアルタイムで把握するためのシステムのユーザインタフェースである．車

本研究では Layer3 および Layer4 での処理をセンサ

両センサから収集している走行中のバス車両を地図に

ネットワークのための大規模オープンテストベッドと表示し，この画面からバスを選ぶことで図 7 のような21)

して情報通信研究機構 (NICT) が提供する JOSE

心拍数と呼吸数の変化が取得できる．

を

車両センサから詳細データは図 8 のシステムで，現利用し，オーバレイネットワークのプラットフォーム
8),7)

として PIAX

在の状況はもちろん，蓄積された過去データを，路線，を用いて動的な分散処理機構を構築

バス，日時で再現して可視化することができる．

している．

5

第 55 回土木計画学研究発表会・講演集

図–6 走行中バスの監視ツール

図–9 車両・生体データの詳細分析ツール

図–10 軌跡データの取得件数

図–7 生体データのリアルタイム監視

図–11 生体データ (心拍数) の取得件数

5.

計測実験

(1)

実証実験

みなと観光バス株式会社 (神戸市) の多大な協力を頂き，路線バス 30 台を対象に，車両センサと生体センサを設置し，2016 年 11 月から 2017 年 1 月にかけて約 3ヶ図–8 軌跡データからの運転特性の可視化

月間の走行実証実験を行った．
取得したデータはモバイル無線ルータ (LTE) を介し
このデータを元に，運転を振り返り，危険な運転がた通信により，クラウドサーバ (JOSE)21) に設置した発生したかどうかを目視で探すための可視化システム

Elasticsearch に蓄積して必要に応じて可視化できるよを開発した．図 9 は，急加速，急ハンドルの加速度が一うにした．

定値 (0.4G) を超えた部分や心拍数が基準値 (事前実験

3ヶ月の実証実験期間中に合計 1 億件の軌跡データ (図より 70 が目安) を下回った場所にマーキングする．そ10) と合計 5 千万件弱の生体データ (図 11) のサンプルの際，マウスで場所を指示することで実際の詳細値をを取得した．生体データについては中身を精査すると表示するようになっている．この地図に道路に沿って振動や運転手の動作以外にも，トラブルなどによって太い線で示されるデータは，基準サンプリング座標と無意味なデータも相当数含まれており，約半数が無効

その道路特性を示す属性値を付与した道路ネットワー

なデータとなってしまった．

クデータのレイヤを表示したもので，この地図の右端

このデータに対する分析については本研究発表会の上部に表示されているチェックボックス (ポップアップ

別論文で報告するが，この実証実験を通して以下の反する) で必要な属性を選択できる．

省点や必要になった課題には以下のものがある．

6

第 55 回土木計画学研究発表会・講演集• 生体センサの設置方法今回用いたマイクロ波ドップラーセンサ以外に，ピバスの振動は計測そのもの以上にセンサを安定な

エゾ圧電素子を使ったセンサも試用してみたが，原

物理的設置を困難にする．本体を結束バンドで固理的に振動により弱く，システム全体のコストが定しても，USB ケーブルの振動で，USB コネクタ落ちない．非接触センサを複数設置することで振の根元が破壊された例もあった．また，計測データ

動のキャンセルや非感知エリアを少なくするなどの工夫は可能になるがコストが倍以上になる．

が 0 になる頻度が思いの外高かった．おそらく運• Layer3 での匿名化

転手の動作でセンサの測定範囲から外れたことが原因のようだが，一度測定範囲外になると，セン

オープンデータにする際，個人のプライバシを守サの特性上，一定時間のキャリブレーションが必るためマスキングや非特定化が必要になるが，バ要なため予想以上に無感時間が長くなったようだ．

ス事業者などの場合は位置情報からかなり絞り込• 生体センサのコストまれるので，位置情報を明示する限りはかなり困

現在センサの一台あたりのコストが高性能 PC 程難を伴う．実際の位置情報ではなく，道路の特徴度に相当する費用がかかる．ドップラセンサー本

だけで記述すれば絶対的な位置は秘匿できるかも

体は数千円ほどだが，今回使用した機器は信号処しれない．その場合も日本という前提があるので，理のために DSP を搭載し，ホスト PC との通信のその道路特徴というだけで絶対的な位置を発見でためにマイクロコンピュータを搭載している．セ

きる可能性について考察する必要がある．

• アクセスインタフェース

ンサを簡易型にしてデジタルタコグラフと周辺回路を共通にするなどのコストダウンが必要になる．

• 危険時の警告方法

他論文で報告するように RESTful インタフェース
でのアクセスを準備しているが，大量の地理デー

この件については以前から懸案ではあるが，自家タを対象にした時のパフォーマンスや使いやすさ

用車なら警告音やライトなどで警告することもでを考慮するとある程度前処理されたデータを提供

きるが，バスなどの公共交通では乗客を不安にしするインタフェースを考察する必要がある．

• 可視化・分析システムの部品開発

たり，誤報による無関係な副次的な危険誘発の可能性を排除しなければならない．そのため今回は生データは最も貴重で有用性があるが，上の二つ

車両内では LED により目立たない警告方法をとっの項目に関連して，抽象化されたデータ提供手段

た．バス管理センタにおいてリアルタイムで監視も準備すべきである．

できるため，危険を検知した時には別途，無線電

謝辞: 本研究の一部は総務省の「戦略的情報通信研究

話連絡により危険を回避する連携が必要になる．

開発推進制度 (SCOPE)」(受付番号 150201013) の支援を受けて実施されたものである．また，本研究の実

6.

まとめ

証実験に際してみなと観光バス株式会社の松本浩之社
長，亀谷昌弘氏をはじめ全面的な御協力を頂いた．さ

本稿の冒頭で述べたように，安全な自動車運転のたらにセンサ技術の基礎実験やシステム開発において電めに車両・道路・運転者について複合的な危険を検知・

通国際情報サービスの戸田和宏氏，川本菜摘氏に多大予測するという本研究の目的に向かうためには，多くな御協力を頂いた．ここに感謝を申し上げる．

のデータを収集して，それらの観測データについて相互の関連を見出す必要がある．

参考文献

本研究ではその一部でも発見をして実用につなげる
目的もあるが，データ収集をなるべく簡便に行い得られたデータを蓄積して，同様の目的に進む研究者や事業者で共有するオープンデータのための枠組みを作る
ことを目標にしている．この目標を達成するためにはまだまだ課題が山積している．主なものに以下の課題があると認識している．

• センサの高信頼化・低コスト化
生体センサについては，困難な環境のためにデー
タの取りこぼしが多い．耳朶，指尖，頚椎に接触してもよければ格段に信頼性が上がるのだが，現場からの声でどうしても非接触である必要がある．

71) 土川奏, 岩倉成志, 安藤章: “心拍間隔指標を用いた長距
離運転時のストレス計測実験と解析―AHS の需要予測に むけて―”, 土木学会土木計画学研究 講演集 Vol.26
CD-ROM, Nov.2002.
2) 樋口恒一郎, 益子輝男, 中嶋康博, 牧村和彦: “ヒヤリハッ
トデータを用いたアウトカム指標の一考察”, 土木学会土木計画学研究 講演集，Vol.30,2004.
3) 足立和正, 濱田尊裕, 中野倫明, 山本新: “ドライバの意
識低下検知のための動画像処理によるまばたき計測”, 電気学会論文誌 C(電子・情報・システム部門誌)Vol. 124,
No.3 P 776-783., 2004.
4) 高田晴子, 高田幹夫, 金山愛: “心拍変動周波数解析の LF
成分・HF 成分と心拍変動係数の意義”, 総合健診, Vol.32,
No.6, pp.504-512, 2005.
5) 藤田悦則, 小倉由美, 落合直輝, 苗鉄軍, 清水俊行, 亀井勉,
村田幸治, 上野義雪, 金子成彦: “指尖容積脈 波情報を

第 55 回土木計画学研究発表会・講演集

用いた入眠予兆現象計測法の開発”, 人間工学, Vol.41,
No.4, pp.203-212, 2005.
6) 今西明, 雄山真弓: “指尖容積脈波から得られる脈拍情報とリアプノフ指数との関係-シミュレーションおよび実験による検討-”, 人間工学, Vol.44, No.Supplement,
pp.250-251, 2008.
7) 吉田幹, 奥田剛, 寺西裕一, 春本要, 下條真司: “マルチオーバレイと分散エージェントの機構を統合した P2P
プラットフォーム PIAX”, 情報処理学会論文誌, Vol. 49,
No. 1, pp.402-413, Jan. 2008.
8) Yuuichi Teranishi: “PIAX: Toward a Framework for
Sensor Overlay Network”, In Proc. of CCNC 2009,
pp.1-5, Jan. 2009.
9) 植野彰規, 東大介, 吉田俊哉, 宮下收: “容量型ウェアラブ
ル心拍計の開発と電動自転車アシストモード自動切替への応用”, 東京電機大学総合研究所年報第 30 号, 2010.
10) 山越健弘, 松村健太, 小林寛幸, 後藤雄二郎, 廣瀬元: “差分顔面皮膚放射温度を用いた運転ストレス評価の試
み-単調運転ストレス負荷による基礎的検討-”, 生体医工学,48(2):163-174, 2010.
11) 前田祐佳, 関根正樹, 田村俊世, 鈴木琢治, 亀山研一: “歩行中の光電脈波計に関する計測部位と計測光の比較”, 生
体医工学 49(1), 132-138, 2011.
12) 宮澤拓未, 福本一朗: “生理指標を用いた居眠り防止シ
ステム構築の基礎検討”, 日本人間工学会第 49 回大会,
2011.
13) 原田隆郎, 横山功一: “生体脈波を用いた道路の乗り心地評価に関する基礎的研究”, 土木学会論文集 F4(建設マネジメント), Vol. 68, No. 1, pp.40-51, 2012.
14) 森本哲郎, 白浜勝太, 井村龍哉, 石井岳, 上善恒雄: “運転者の疲労度への自動車運転状態の影響を発見するための時系列データの分析”: 第 8 回データ工学と情報マネジ
メントに関するフォーラム (DEIM2016),Mar.2016.
15) 井村龍哉, 森本哲郎, 白浜勝太, 秋山豊和, 西田純二, 上善
恒雄: “安全運転支援のためのオープンデータ収集に向けて”: 第 8 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2016),Mar.2016.
16) 秋山豊和，上善恒雄，西田純二: “階層型クラウド基盤
における車両搭載センサからのデータ収集方式の検討”,
電子情報通信学会総合大会 B-16,Mar.2016.
17) 白浜勝太, 森本哲郎, 浅尾啓明, 西田純二, 上善恒雄: “バス運行管理システムの開発と利用者分析”, 第 53 回土木計画学研究発表会,May.2016.
18) 上善恒雄, 森本哲郎, 西田純二, 秋山豊和: “大規模自動車
運転センシングデータ基盤の構築”, 第 53 回土木計画学
研究発表会,May.2016.
19) 森本哲郎, 戸田和宏, 堀翔太, 上善恒雄: “運転者の生体信号解析による安全運転支援のための状態推定”, 第 53 回
土木計画学研究発表会,May.2016.
20) 井村龍哉, 松本浩之, 西田純二, 鶴鉄雄, 上善恒雄: “安全運転支援の仕組みとオープンデータ化”, 第 53 回土木計画学研究発表会,May.2016.
21) 国立研究開発法人 情報通信研究機構: “大規模オープンテ
ストベッド JOSE”, http://www.nict.go.jp/nrh/nwgn/
jose.html

Big data platform for safety driving with unified sensor systems
Tsuneo JOZEN, Junji NISHIDA, Tetsuro MORIMOTO, Shota SHIRAHAMA, Tetsuya IMURA,
Tatsuro MIURA, Toyokazu AKIYAMA

8