情報処理学会 インタラクション 2017
IPSJ Interaction 2017

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周辺情報の把握による二輪車向け運転支援システムの開発
三善 優紀1

安藤 大地1

笠原 信一1

概要：
本論文では自動二輪車と自転車のための運転支援システムを開発する. カメラで後方を監視してユーザに情報支援をすることで自動二輪車と自転車の運転支援システムを実現する. スマートフォンとアクションカムを応用したハードウェア構成が特徴であり, ユーザの注意力の確保やカメラの振動対策などの問題も解決している. 従来のミラーを使った後方確認と組み合わせた有効な後方の交通情報支援のあり方を追求する.

A Development of Riding Support Systems by means of Grasp Riders
Surroundings
Yuki Miyoshi1

Daichi Ando1

Shinichi Kasahara1

Abstract: In this paper, we develop a riding assist system for motorcycles and bicycles. The system provides information about rider’s back traﬃc information by monitoring camera. The our new proposing system
adopts general hardware, such as a combination system between smart phone and Wi-Fi connected actioncam. Futhermore, the hardware combination solves a rider’s eye-sight clearance and problem of diﬃcult
cognition because of vibration of the vehicle body. We consider information support eﬀectively by combining
rearview mirror.

1. はじめに用のものばかりであり, 自動二輪車及び自転車（以下, 二輪車）で使用できるものは極めて少ない. 例えば, スバルのインタラクション 2015 での「コンピュータビジョン周EyeSight やスズキのレーダーブレーキサポートなどが広辺監視による二輪車向け安全性向上システムの開発のためく知られる代表的な自動車の運転支援システムである. 一の基礎検討」の発表で, カメラによる後方監視と監視結果方で自動二輪車と自転車をターゲットとした製品はまだ販をユーザに伝えるインフォグラフィックを提供するシステ

売されていない. 自動車と道路上で併走する自動二輪車とムは様々な好意的なフィードバックを得ることができた.

自転車の安全性と交通社会に与える影響について軽視され基礎検討で得た画像認識のノウハウや貴重なフィードバッているのが現状である. 自動二輪車と自転車の特性や自動クを生かしながら, 本研究では普及を目指した実用化を最車の交通安全支援システムを研究し, 自動二輪車のための終目標に見据えて開発を行う.

安全性向上システムの開発が求められる.

2. 現在の安全支援システム

3. 社会的背景

交通事故の発生は, 徐々にその数は減少してきているも

3.1 二輪車の社会的背景のの交通社会の抱える永続的な問題であり, 交通事故の発2015 年 6 月 1 日より改正道路交通法が施行された. 交通

生を抑制するために運転者を支援するシステムの開発が現

ルールは以前と変わらないものの, 自転車による交通違反の在盛んに行われている. しかしながら, それらは自動車専罰則が強化された. 既に多くの自転車ユーザが取り締まりを受けており, 現在の自転車ユーザの公道での運転が変わ1

首都大学東京システムデザイン研究科
Graduate School of System Design, Tokyo Metropolitan University© 2017 Information Processing Society of Japan

りつつある. 取り締まりが強化されるにあたって, 従来の自転車は車道の左側を走行するというルールを順守するユー

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ザが増えた. 車道を走行する自転車が増える一方で, 自転車で車道を走る危険性についての問題点が露わになった.
顕著な例として, 自転車は後方確認のためのミラーや後方に進路変更の意思表示をするためのウィンカーを装備していないことである. 自動車と同じように後方を確認した
り, 周辺の車両とコミュニケーションを図る手段に欠けることが, 自転車ユーザのストレスとなる. 自動二輪車もまた,ルームミラーを持たないため真後ろの情報を把握することが難しい. また, 車幅が小さく無理な追い越しをされやすい自動二輪車ユーザは, 不意の自動車の急接近に驚かされることが度々ある.

3.2 自動車の社会的背景
2016 年 6 月から自動車においてルームミラーやサイドミラーの代わりに, カメラとモニタを備えた
ス車

ミラーレ

図 1 システムの全体図
二輪車後方に取り付けたカメラの映像を, ハンドル部のスマートフォンに Wi-Fi で送信している. スマートフォンでは車両検出器とインフォグラフィックが動作する.
Fig. 1 General View of Systemsが公道を走行することが可能になった. 対象となるのは乗用車やトラック, バスなどであり, 自動二輪車や自転に取り付けた専用ディスプレイがユーザに接近を知ら車は除外されている. 現在のところミラーレス車の販売はせる. ディスプレイは小さなライトが点滅するシンプされていないが, 複数の自動車メーカーが来年度モデルかルなインターフェースが特徴である. 現在市販されてらのミラーレス車の発売を発表した. ミラーレス車ではないる数少ない自転車で使用できる運転支援システムでいが, 日産は鏡と液晶画面を切り替えることができるある.

マートルームミラー

スをオプションとして販売している.

自動車と同様にミラーを装備する自動二輪車において, 後にミラーレスが実現する可能性は大いにある. ミラーレス車で問題になるであろう鏡とモニタの情報伝達の媒体の違いについて検討する必要がある.

5. 提案システム
5.1 提案システムの目的
本研究の目的は, 路上で使用することができる二輪車のための運転支援システムを開発し, 二輪車の運転支援システムの在り方を追求することである. 基礎検討で開発した後4. 既存の交通支援システム

方監視のシステムを実際に路上で使用できるように作り直• 運転支援システム EyeSight スバルのステレオカメラし, 二輪車の後方監視の運転支援システムの完成を目指す.

による運転支援システムであり 2 つの CCD カメラで前方を監視していることが特徴である. これにより右5.2 提案システムの機能側と左側で微妙に差のある映像を認識する. その差が開発するプログラムの主な機能は, 自分を中心に俯瞰的大きければ近くにあるもの, 小さければ遠くにあるもに自動車や歩行者など対象物との位置関係を表示するインのとして立体的に環境を把握し, 前方の物体との距離,フォグラフィックである. そのために車体後部に装着した一形状, 移動速度などを正確に認識することができる.

台のカメラを用いて歩行者, 自転車, 自動二輪車, 自動車を• Skully P1

一見すると何の変哲のないバイク用フル検出する検出器と, 検出物までの距離を測定する機能が必

フェイスヘルメットであるが, 内臓された Android OS要である. 本システムは OpenCV for Android と SonyRe-と後方に設置されるカメラによる様々な情報をシール

moteCameraAPI での開発を想定しており, 車体後部のカドに取り付けられたヘッドアップディスプレイに表示

メラによる映像からハンドル部分に取り付けたスマートすることができる. 音声での操作に対応し, 運転中にフォンで車両など検出物を検出し, インフォグラフィック

安全な操作が可能になっていて電話や音楽を聴くとをスマートフォンのディスプレイに出力することでユーザいった多種多様な機能を搭載する. 近年ではこのように情報を提示する.

なヘルメットをスマートヘルメットと呼び,YAMAHAと Sony が共同開発を進めていることが東京モーターショー 2015 で発表された.

•Varia J リアビューレーダー

5.3 提案システムの構成
路上で実際に使用するという目標を達成するために, 以

自転車のテールラ

下のようなハードウェア構成を採用する (図 1)(図 2).

イトに内蔵された 2.4GHz のミリ波レーダーを使って( 1 ) ヘッドマウントディスプレイではなくスマートフォン

140 メートル以内に接近する車両を感知して, ステムのディスプレイにインフォグラフィックを表示する© 2017 Information Processing Society of Japan627

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図 22-410-68
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各ハードウェアと動作状況

Fig. 2 Hardwears and Operating Conditions

ことで, 視界を確保しユーザの前方への注意力を確保する.

( 2 ) スマートフォンでプログラムを動作させること,Wi-Fi

図 3 手振れ補正機能の有無自転車では手振れ補正機能の有無によって, 得られる画像の品質が大きく異なる.
Fig. 3 Eﬀect of Shaking Reduction

でカメラを接続することで, 装備点数を少なくする. 路上での使用の実現性が向上する.に路上での使用に不適切であった. そこで, スマートフォン( 3 ) 振動に強いアクションカムをスマートフォンと Wi-Fiの画面上にインフォグラフィックを表示する手法を採用しで連動させることで動作の安定性の向上と設置の煩わた. インフォグラフィックの情報が必要な時だけにスマーしさを解消を達成する.

トフォンを見ることで前方への注意を保つことができる.

必要なハードウェアは車体後部に取り付けるカメラと, ハンドル部に設置するスマートフォンである. カメラから取5.4 検出器作成と画像収集得された映像は Wi-Fi を用いてスマートフォンに送信されカメラの映像から車両を検出する検出器を作成するためる. 次にスマートフォンで OpenCV を用いた車両検出器にに,OpenCV3.1 での Ada-Boost による機械学習を行った.

よって車両を検出する. そして, 検出結果を元に検出物の距

今回は Haar-like 特徴量による検出器を作成した. 学習画像

離と方向を推定しインフォグラフィックを通してユーザにの質の良さが検出器の性能のよさにつながるため, 自転車,情報を伝達する.

及び自動二輪車にビデオカメラを設置して録画した映像か使用するカメラについては,GoPro を代表するアクションカムと呼ばれるハンズフリーの小さなカメラを採用する.

ら学習画像を用意した. 今回学習に用意した学習画像は正解画像 512 枚, 非正解画像 1,415 枚である.

近年のアクションカムの多くは Wi-Fi 機能があるために,学習画像を用意する際に, 自転車で得られる映像の品質スマートフォンとの連動を無線で行うことができるメリッは手振れ補正の性能に大きく依存することが判明した. 自トを持つ. 更に一部のアクションカムは優秀な手振れ補正

転車はサスペンションなどの振動吸収機構を持っていない機能を搭載している. 今回は開発用との API の公開と優秀ことがほとんどであり, 本システムを使用する際のカメラな手振れ補正機能の長所を持つ Sony 製のアクションカムは手振れ補正機能の搭載されたカメラであることが望ましを使用する. また, 近年のアクションカムの普及は急激に進い.(図 3)

んでおり,2014 年度の調査によると 2013 年度の世界的なアクションカムの市場規模は 2,500 万台に上り, これはデジ5.5 後方モニタシステムの問題点

タルコンパクトカメラの約 3 分の 1 の規模である. 一般的

現在市販されようとしているミラーレス車では, ルームに広く普及しているカメラ装置を前提に開発することで,ミラーや車内モニタに後方の映像を映すものが多く見受け

このシステムを将来的に導入する際のコストを下げることられる. 機種によっては広角カメラを採用し, より多くの情ができる.

報を液晶画面上に表示させる試みもある. このようなシステ

スマートフォンでは画像検出器の処理とインフォグラ

ムについて検討するために, スマートフォンにアクションフィックの表示を行う. ヘッドマウントディスプレイは,カムの映像を表示する機能を持つ後方モニタを作成し, ミ運転者の視界に悪影響を及ぼすことと常にインフォグラ

ラーの変わりにカメラを使用する際の問題について検討しフィックが表示されるために注意力を奪う危険があるためた. 注意するべき問題点は二つあることが明らかになった.

© 2017 Information Processing Society of Japan628

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図 4 サイドミラーと後方モニタシステムの比較
サイドミラーでは対象物からの光を直接運転者が捉えることができるために方向を推測が容易である. 後方モニタではカメラが捕らえた映像を間接的に見るだけなので, 対象物の方向の推測が難しい.
Fig. 4 Compare Sidemirror with Monitor System

第一に, モニタに表示される映像の左右反転の有無についてである. ルームミラー等に映し出される鏡像は左右が逆転されて見える. それに対してカメラで得られる映像は左右は逆転されていない. 普段自動車や自動二輪車でミラーに慣れているほど違和感を感じるだろう
第二に, モニタで得られた映像では方向と距離感がわかりづらいことである.(図 4) 通常のルームミラーの場合は対象物からの光が鏡を反射して直接的に運転者の目に入るため, 運転者は鏡に映る対象物の方向を推測しやすいという利点がある. カメラを利用したモニタシステムでは, 対象物からの光が直接的に運転者の目に届くことはないために対象物の具体的な方向と距離がわからない. さらにカメラの画角によってはこの問題はさらに大きくなる. モニタシス
テムでは後ろにあるものが何かについては詳細に知ることができるが, その方向や距離は明瞭ではない. 後ろを振り向いて確認しないと対象物の正確な方向はわからなかった.
以上の問題点を解決できるインフォグラフィックのデザインを検討する.

5.6 インフォグラフィックの具体的な機能とねらい
円状のインフォグラフィックは検出した車両の方向と距離を表す.(図 5) では, 後方と左後方から車両が接近しているため, 円状インフォグラフィックの下と左下部分の色が変化している. 色は車両を検出していない安全な状態が緑,

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図 5 インフォグラフィックのデザイン
円状のインフォグラフィックは検出物の方向と距離, 中央のインフォグラフィックは後方の交通状況を瞬時に把握するためにアイコンを用いて表現している.
Fig. 5 Desion of Infographicを使用した危険予知を助けるものである. 本システムのイ
ンフォグラフィックの目標は, 交通状況を把握するために必要な最小限の情報を抽出しユーザの混乱を防ぐことであり, カメラ映像をそのまま提示することより優位性があることを検証する.

6. おわりにスマートフォンやアクションカムの様に, 現代には高い性能を保ちつつも小型化に成功した製品や IoT の普及が進んでいる. その恩恵を受けて自動車だけではなく自動二輪車や自転車においても実用的な運転支援システムの開発が可能になると考察する. 本システムはミラーレス車のようなミラーを用いた従来の後方確認の方法にとって変わるものではなく, ミラーと組み合わせて使用することでより効果を発揮すると考える. 今後, 様々な評価実験を行い得られた結果から二輪車の安全運転支援システムの在り方を探求し, その結果はスマートヘルメット等の他の支援システムの発展においても貢献できることを期待する.
参考文献
[1]

検出した車両との自分との距離が近づくにつれ黄色から赤へと変化する. インフォグラフィックの中央部分では検出結果から後方の車両のみを摘出し, それらをアイコン化し[2]てわかりやすくユーザに伝達する. 先述したスマートヘル
メットではヘッドマウントディスプレイに後方の状況のカメラ映像をそのまま投影するシステムが提案されているが,[3]そこには景色などの必要のない情報も多く含まれる. 本システムはミラーレス車のモニターのような従来のルームミラーやサイドミラーにとってかわるものではなく, それら© 2017 Information Processing Society of Japan[4]

三善優紀, 安藤大地, 笠原信一 (2015), コンピュータビ
ジョン周辺監視による二輪車向け安全性向上システムの開発のための基礎検討, インタラクション 2015,http://www.interaction-ipsj.org/proceedings/2015/
data/20150226/A61.pdf(2015.12.18)
株式会社矢野経済研究所,CMOS/CCD カメラ世界市場に関する調査結果,https://www.yano.co.jp/press/pdf/1244.pdf(2015.12.18)
皆川卓也,OpenCV による物体検出徹底解説, コンピュー
タビジョン勉強会@関東,2014,http://d.hatena.ne.jp/
takmin/20141008/1412776956(2015.01.25)
Andrews Sobral,Vehicle Detection, Tracking andCounting,https://www.behance.net/gallery/
Vehicle-Detection-Tracking-and-Counting/629

情報処理学会 インタラクション 2017
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[5]
[6]

2-410-68
2017/3/24057777(2015.01.10)
Cascade Classifier Training, http://docs.opencv.org/
doc/user_guide/ug_traincascade.html(2014.12.10)
二輪車の死亡事故統計,http://www.keishicho.metro.
tokyo.jp/kotu/roadplan/2rin_jiko.htm(2014.12.10)© 2017 Information Processing Society of Japan

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