ドライブレコーダによる事故映像を用いた
自転車･歩行者事故発生要因の解明― ２０１９年度 タカタ財団助成研究論文 ―ISSN 2185-8950

研究代表者

水野 幸治

研究実施メンバー

研究代表者

名古屋大学大学院工学研究科
水野 幸治

報告書概要
四輪車対自転車事故では出会い頭事故が最も多く，次いで四輪車が右左折時の事故が多い．
自転車事故件数を低減のためには，出会い頭や右左折時の事故発生要因を分析する必要があ
る．本研究ではドライブレコーダを用いて対自転車事故の発生要因を分析した．ドライブレ
コーダの映像では，自転車乗員の行動および四輪車の運動を把握することができ，自転車乗員の行動分析が可能であり，事故再現も容易であった．
事故データ 180 件，
ヒヤリハット 5,881
件を用いて，事故とヒヤリハットの違いを調べた．ドライビングシミュレータを用いて四輪
車対自転車事故を被験者により再現し，運転者の反応を調べた．また，事故再現を行い，衝突被害軽減ブレーキ（AEB）が作動したときの衝突回避効果を検討した．
出会い頭事故では道路幅員が狭く，住宅等の建物が死角になっている無信号交差点で発生する場合が多い．四輪車から自転車がみえる時刻から衝突までの時刻は，速度が 30 km/h を超えるとほぼ 1.3 s に近づいた．これは自転車の移動距離 4.3 m に相当し，道路幅と関連する．自転車が現れた時の衝突余裕時間（TTC）について調べると，出会い頭の事故では 2 種類の類型が存在した．一つは，四輪運転者が自転車に気付くのが遅れ，ブレーキ反応も遅れた
ことによる事故（TTC>1.2 s）であり，もう一つは，自転車の飛び出し事故である（TTC<1.2s）．事故発生確率から，発生確率 50％は車両減速度 0.55G に相当し，四輪車が制動を開始した時点において，停止までに 0.55G 以上の減速度を必要とする領域に自転車乗員が入るかど
うかで事故とヒヤリハットが区別される．
右折時の場合は道路幅員が広く，四輪運転者が脇見をしており，衝突回避をしない場合が多い．四輪車の速度が遅く，四輪車が一旦，減速して交差点に進入する場合が多いことから，
TTC は事故とヒヤリハットではともに，自転車が交差点に進入した時点では四輪車が衝突可能な領域にあり，四輪運転者が自転車に気付くことができれば回避が可能である事例が多い．
ドライビングシミュレータによる被験者実験を行い，ドライブレコーダ映像から確認された TTC の大きな事故と小さな事故を再現した．TTC が大きなシナリオでは，被験者のブレー
キ反応時間が衝突回避に大きな影響を及ぼす．TTC が小さなシナリオは被験者のブレーキ反
応時間，TTC，ブレーキをかけ始めた時の速度，加速度が全て満たされたときに衝突回避が可能であった．
ドライブレコーダ映像から事故再現を行い，さらに，衝突被害軽減ブレーキ AEB を装備したときのシミュレーションを AEB のパラメータを変えて実施した．運転者の制動遅れに起因する出会い頭事故ではセンサー視野角の拡大が有効であった．一方，自転車の飛び出しに起因する TTC が小さい出会い頭事故では AEB による衝突回避が困難であった．また，右左折事
故では自転車の速度が低いため，センサー視野角の拡大が有効であったが，走行する四輪車が横断歩道を歩道近くで通過するときに，自転車が歩道から道路に入った場合には，四輪車が停止することが困難であった．

1/4

本研究により自転車事故が運転者の制動遅れと自転車の飛び出しに起因することが示され，特に，前者では AEB が有効であった．自転車の飛び出しについては，危険を予知するプロア
クティブな運転が衝突回避に有効であり，それはドライビングシミュレータから具体的には交差点を通るときに運転者がアクセルペダルを戻していることと関連付けられた．また，車車間通信などにより，自転車が運転者から見える前での，運転者へのウォーニングが有効であると考えられる．

2/4

目

次

報告書概要 ································································ 1/4
第1章

ドライブレコーダ映像の分析 ······································· 11.1. ドライブレコーダの概要 ···················································· 1
1.1.1. ヒヤリハットデータの概要 ············································ 1
1.1.2. 事故データの概要 ···················································· 2
1.2. 分析方法 ·································································· 3
1.2.1. 事故形態の分類 ······················································ 3
1.2.2. 分類項目 ···························································· 5
1.2.3. 距離計測方法 ························································ 5
1.3. 分析結果 ·································································· 7
1.3.1. 事故形態 ···························································· 7
1.3.2. 四輪車と自転車の速度 ················································ 8
1.3.3. 視認性 ······························································ 9
1.3.4. 回避行動 ··························································· 10
1.3.5. 自転車乗員の相対軌跡 ··············································· 11
1.4. 1 章のまとめ ····························································· 14
第2章

事故と衝突余裕時間 ·············································· 15

2.1. 速度時間線図 ····························································· 15
2.1.1. TTC（Time to Collision） ··········································· 15
2.1.2. 制動限界 ··························································· 16
2.2. 結果 ··································································· 17

2.2.1. 出会い頭 ··························································· 17
2.2.2. 右左折 ····························································· 20
2.3. 2 章のまとめ ····························································· 20
第3章

ドライビングシュミレーターを用いた事故再現 ······················ 22

3.1. ドライビングシュミレーターの概要 ········································· 22
3.2. 実験方法 ································································· 22
3.2.1. 実験シナリオ ······················································· 22
3.2.2. 被験者 ····························································· 23

3/4

3.3. 実験結果 ································································· 24
3.3.1. 実験結果の概要 ····················································· 24
3.3.2. 各変数の分析 ······················································· 25
3.4. 3 章のまとめ ····························································· 26
第4章

衝突被害軽減ブレーキの効果検討 ·································· 27

4.1. 事故再現方法 ····························································· 27
4.2. AEB の仕様とセンサーパラメータ············································ 27
4.3. 出会い頭事故 ····························································· 29
4.4. 右左折事故 ······························································· 30
4.5. 4 章のまとめ ····························································· 32
発表論文 33

4/4

ドライブレコーダ映像の分析
本章では，ドライブレコーダデータを利用して四輪車対自転車事故の分析を行った．事故事例
調査では，衝突直前の自転車の行動や事故の際に死角になりうる当事者以外の四輪車や歩行者の有無等の詳細なデータが不明である．一方，ドライブレコーダでは車両前方の映像から詳細な状況の分析が可能である．これまでの研究ではヒヤリハットの事故形態が事故の分布と同じ特徴を示すものとして，ヒヤリハットによる事故要因分析が数多く行われているが，ドライブレコーダの事故とヒヤリハットを比較した研究はほとんどおこなわれていない．そこで四輪車対自転車乗員の出会い頭事故と四輪車右左折事故について，事故とヒヤリハットの分析・比較を行った．本
研究は，名古屋大学工学研究科倫理部会の承認（受付番号 17-13）を得ている．

ドライブレコーダの概要
1.1.1. ヒヤリハットデータの概要
本研究で用いるヒヤリハットデータは，東京都内，静岡市内，福岡市内，札幌市内のタクシーに搭載されたドライブレコーダから収集されたものである．1 カメラ仕様，2 カメラ仕様があり，
1 カメラ仕様では車両前方の映像データ，2 カメラ仕様ではそれに加えて車内の映像データを記録している．これらのデータベースは，自動車技術会および東京農工大学が管理・運営を行っている．ヒヤリハット解析時におけるインターフェースを図 1.1 に示す．
ドライブレコーダは，ホリバアイテック社製堀場ドライブレコーダ試作品（1 カメラ），DR3031（1 カメラ），DR6200（2 カメラ），DR9100（2 カメラ）の 4 種類が使用されている．衝突，急ブ
レーキ，急ハンドル等により 0.45G 以上の前後加速度が車体に作用した場合にトリガーを発生させ，イベントが発生した時点及びその前 10 秒，後 5 秒の映像データと車速，前後・左右・上下加速度，ジャーク，緯度，経度やブレーキ，方向指示器の有無の数値データを記録する．収集されたデータはデータベース管理者の目視によって基本データ（日時，場所等），対象（人，自転車等），
自車状態（発進時，加速時等）等の項目によって分類される（図 1.1）．このデータベースから四輪車対自転車の事故を抽出した．さらにヒヤリハットは表 1.2 に示される基準に従って，高･中･低･反応の 4 レベルに分類されている．本研究では反応レベルは実際の事故とは状況が異なるものであるとして，分析対象から除外した．また，ヒヤリハットデータベースには，少数ではあるが事故のデータも含まれている．四輪車対自転車のヒヤリハット 10,523 件のうち，本研究の対象データとしては，出会い頭が高レベルヒヤリハット 254 件，中レベルヒヤリハット 781 件，低レベ
ルヒヤリハット 941 件，右折時が高レベルヒヤリハット 129 件，中レベルヒヤリハット 686 件，
低レベルヒヤリハット 953 件，左折時が高レベルヒヤリハット 208 件，中レベルヒヤリハット 876
件，低レベルヒヤリハット 1,053 件であった．

1

Fig. 1.1 Interface of Near-miss incident date
Table 1.1 Parameters of near-miss-incident

Table 1.2 Level of near-miss incident data

1.1.2. 事故データの概要
事故データはヒヤリハットに加えて，2.1.1 項の自動車安全技術プロジェクトチームのプロジェ
クトにおいて，愛知県タクシー協会や名古屋市タクシー協会の協力のもと，愛知県内のタクシー会社から提供されたものである．タクシー会社によってドライブレコーダの種類は異なる．ほと2

んどのドライブレコーダでは，一定の加速度が車体に作用した場合にトリガーがかかり，事故等のイベントが発生した時点及びその前後の映像データと車速，前後・左右・上下加速度，ジャーク，地図情報やブレーキ，方向指示器の有無等のデータを記録する．事故解析時のインターフェースを図 1.2 に示す．収集した四輪車対自転車事故 270 件のうち，本研究の対象データとしては，
出会い頭事故が 83 件，右折時事故が 36 件，左折時事故が 61 件であった．

Fig. 1.2 Interface of accident data

1.2.

分析方法

1.2.1. 事故形態の分類
四輪車対自転車事故では様々な事故形態が存在する．事故形態ごとに発生要因が異なることが予想されるので警察庁による事故統計に用いられている事故形態の分類を参考にして，分類を行った（図 1.3）．本研究では，この分類を用いる．
・正面衝突･･･四輪車が直進中であり，右左折の意思がなくかつ，右左折の直後でもないときに，自転車が四輪車の逆から接近してきた自転車と四輪車の前面で接触する場合を正面衝突とする．
・追突･･･四輪車が直進中であり，右左折の意思がなくかつ右左折の直後でもないときに，四輪車と同じ向きに走行している自転車に対して四輪車の前面で接触する場合を追突とする．
・出会い頭･･･四輪車が直進中であり，右左折の意思がなくかつ，右左折の直後でもないときに，自転車が四輪車の進行方向に対して直角方向に接近し，事故が発生した場合を出会い頭とする．
・出会い頭（左右方向指示器）･･･四輪車は直進中だが，方向指示器を出し右左折の意思があるときに自転車が四輪車の進行方向に対して直角方向に接近し，事故が発生した場合を右左折待ちとする．
・追越・追抜時･･･四輪車と自転車がともに同じ向きに走行している際に相手を追い越す，または，追い抜くときに接触する場合を追越・追抜時とする．
・進路変更時･･･四輪車が車線変更している，または車線変更直後に接触する場合を車線変更時とする．
3

Fig. 1.3 Type of car-to-bicycle crash・すれ違い･･･四輪車と自転車が互いに逆方向に走行し，互いがすれ違うときに接触する場合をす
れ違いとする．
・右左折時･･･四輪車が方向指示器を出し，右左折している最中または，右左折した直後に，自転車と接触する場合を右左折時とする．
・転回時･･･四輪車が転回している，または転回直後に接触する場合を転回時とする．
・後退時･･･四輪車が後退しているときに接触する場合を後退時とする．

4

1.2.2. 分類項目
事故とヒヤリハットの特徴を分析し，それぞれのデータの比較を行うために明るさや，車線数等の項目で分類を行った．項目の一覧を表 1.3 に示す．項目は，ヒヤリハットデータベースによる
分類と交通事故総合分析センターがまとめている交通事故統計用語解説集を参考に決定した．
Table 1.3

Parameters of accidents

1.2.3. 距離計測方法
ドライブレコーダの映像から四輪車と，対象となる自転車との距離を計測するために Nac image
technology 製の動作解析ソフト Movias Neo を用いた．画像からパース変換によって距離を算出す
る．図 1.4 のように Movias Neo のパース変換画面上で，任意の 4 点をプロットする．そして，その 4 点間の実際の距離を入力することで図 1.5 のようにパース変換を行う．この際，横断歩道等の道路標識や上空写真を参考にして 4 点間の距離をそれぞれ定めた．次に，四輪車と自転車の距離を求めるために，ドライブレコーダ映像の各コマに対象となる自転車のタイヤと地面が接地している部分をプロットする（図 1.6）
．これにより，図 1.7 のような四輪車に対する自転車の相対軌跡を算出することができる．なお，軌跡を導出する際，ドライブレコーダの速度データを積分して四輪車の走行距離を計算し，軌跡の妥当性を確認している．

Fig. 1.4 Example of plot on the ground for perspective transformation

5

Fig. 1.5 Perspective transformation

Fig. 1.6 Tracking method for cyclist position

Fig. 1.7 Example of relative trajectory of a cyclist with respect to taxi

6

1.3.

分析結果

1.3.1. 事故形態
本研究で収集した事故，ヒヤリハットデータの形態別構成率を図 1.8 に示す．本研究では四輪運転者に右左折の意思によって出会い頭を区別しているが，事故統計ではまとめて出会い頭となるため，2017 年の四輪車対自転車の死亡事故における割合とほぼ一致している．この中で発生件数の多い出会い頭，右左折時の分析中心に行った．
図 1.9 に出会い頭におけるヒヤリハット発生件数を自転車の出現方向別に示す．右左折時における四輪車が右左折前の直進する方向に対して，同一方向・直角方向・対面方向の 3 種類に分類し（図 1.10），発生件数を図 1.11 に示す．出会い頭においては，事故もヒヤリハットも四輪車に対して自転車が右側から接近する場合が多い．右左折事故は四輪車の対面方向から自転車が接近する場合が多いのに対し，ヒヤリハットでは左折時は四輪車と同一方向・対面方向の件数が同様であるが，右折時は同方向の方が多い．

Fig. 1.8 Type of accidents/near-miss incidents in cyclist-to-car accident

Fig. 1.9 Direction of cyclists in intersection collision
7

Fig. 1.10 Cyclist directions with respect vehicle direction in turning right/left collision

Fig. 1.11 Direction of cyclist approarch in turning right/left collision

1.3.2. 四輪車と自転車の速度
自転車と四輪車の衝突時の速度分布を図 1.12 に示す．自転車の速度分布は事故類型でほとんど変わらない．自転車速度の平均値は 11.4～13.5 km/h にあり，事故類型，ヒヤリハット・
事故でも同様の速度となっている．ただし，自転車が 20 km/h を超える高い速度で走行している事例も見られる．
四輪車では速度分布は事故類型によって異なり，出会い頭事故が一番高く，次が右折事故，
左折事故の順となっている．出会い頭の度数のピークは 20 km/h にあるが，なだらかに高速度までその分布は続いている．ｓ事故とヒヤリハットでは，四輪車速度の平均値は同様であったが，出会い頭ではヒヤリハットの方がやや高く，右折では事故の方が高かった．

8

度数（左折時）
度数（右折時）累 積確率（出合頭）

度数（出合頭）累 積確率（左折時）累 積確率（右折時）

100%

50%

100%

20%

80%

40%

80%

15%

60%

30%

60%

10%

40%

20%

40%

5%

20%

10%

20%

0%

0%

0%

0

2

4

6

8

10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

55

60

65

70

累積確率 [%]

25%

度数 [%]

度数（出合頭）累 積確率（左折時）累 積確率（右折時）

度数（左折時）度数（右折時）累 積確率（出合頭）0%

速度 [km/h]

速度 [km/h](a) Cyclist(b) CarFig. 1.12 Crash velocity of vehicle in right/left turn collisions

1.3.3. 視認性
自転車がドライブレコーダの映像から確認できるようになったときの視認性に対する障害物について，「Object」，「Vehicle」，「Pedestrian or Cyclist」，「None」の 4 種類に分類した．ここで「Object」には柵や樹木等の永続的にその場所に存在する物体は全て含むものとする．また，対象となる自転車が映像外から映像内に入ることで初めて確認される場合は，障害物がない状態とする．図 1.13に事故を死角の種類別に示す．「Object」が全体の約 5 割を占めている．これは，事故発生場所と関係があり，出会い頭の多くは無信号交差点で発生し，その多くは住宅街や建物に囲まれた場所にあるので，出会い頭の死角が「Object」になることが多い．右左折時は全体の約 5 割が視覚障害
物のない場合であり，ヒヤリハットは事故より死角がない割合が多い．障害物のある場合では出
会い頭と同様に「Object」が最も割合が多い．

Fig. 1.13 Type of blind spot in intersection and turning right/left collisions

91.3.4. 回避行動
四輪運転者と自転車乗員の回避行動を「減速（Speed-down）」，「操舵（Steering）」「減速操舵（Speeddown and steering）」，「回避なし（Nothing）」の 4 種類，自転車乗員の回避行動は「加速（Speed-up）」「減速（Speed-down）」「操舵（Steering）」「減速操舵（Speed-down and steering）」「回避動作（Avoid）」「回避なし（Nothing）」の 6 種類に分類した．自転車乗員の回避行動のうち「回避動作（Avoid）」
は減速や操舵等の回避行動はなかったが，接触をさけるため脚部のみ動かす動作があった場合を「回避動作（Avoid）」とする．分類の結果を図 1.14，図 1.15 に示す．
四輪運転者の回避行動の多くは減速であった．また，操舵，減速操舵は出会い頭では一定数みられたが，右左折時にはほとんど見られない．出会い頭の場合，減速に加えて操舵による回避が有効となる可能性があるが，右左折の場合は，四輪車の速度が低いことにより操舵を行わないと考えられる．さらに，事故では，四輪運転者の回避行動がない割合は左折・右折・出会い頭の順に多くなっている．このことから，四輪車の右左折時は衝突するまで対象の自転車に気づいていない場合が多いことも考えられる．
自転車乗員の回避行動の多くは回避なしであった．出会い頭では事故の場合の方が自転車乗員が回避をしていない割合が多いが，右左折ではヒヤリハットの方が回避をしていない割合が多い．
これは出会い頭の場合は四輪車の速度が高い状況での自転車の飛び出しが多く，自転車に回避の時間がないこと，右左折では四輪車が低速であり，自転車乗員が四輪車の動きも考慮していることが一因にあると思われる．

Fig. 1.14 Avoidance behavior of vehicle drivers in intersection and turning right/left collisions

10

Fig. 1.15 Avoidance behaviors of cyclists in intersection and turning right/left collisions

1.3.5. 自転車乗員の相対軌跡
四輪車に対する自転車の相対軌跡を，出会い頭の事故とヒヤリハット高レベルについて，図 1.16，
図 1.17 に示す．相対軌跡は自転車がドライブレコーダに初めて現れた時刻 𝑡𝑡a における四輪車速度で色分けを行った．図のエリアは，四輪車の衝突被害軽減ブレーキ（自動ブレーキ）のセンシ
ングエリアの例（50°, 90°）である．黄色のセンシングエリアは現在，歩行者用自動ブレーキとして使われることの多い距離 50 m，視野角 50°（±25°）を示している．青色のセンシングエリアはEuro NCAP の対自転車用の自動ブレーキ試験に対応する距離 75 m，視野角 90°（±45°）である．
高レベルヒヤリハットでは四輪車の周辺に軌跡が存在しているが，これは四輪車と接触直前で停止した事例があることによる．事故，ヒヤリハットともに四輪車速度が高い事例では，軌跡はセンシングエリアの中心線近くに存在し，速度の遅いケースはセンシングエリアの外にも存在する．
歩行者用のセンシングエリア（±25°）では多くの自転車がエリアの外にあるが，センシングエリ
ア（±45°）ではほとんどの自転車がエリアの中に位置している．
次に，右左折時の事故における相対軌跡を，自転車の出現方向別に図 1.18～図 1.21 に示す．右左折の自転車の軌跡は，四輪車の中心線から左右に角度を持っていることが多い．軌跡上の丸印
は，自転車が交差点に進入した時刻での位置であり，丸印より四輪車に近い線は自転車が横断歩道や交差点内走行していることを意味し，丸印より遠い線は自転車が路側帯や歩道を走行していることを意味する．四輪車右左折時の場合，自転車が四輪車と同一方向から現れる事例では，四輪車から見て一方向のみに軌跡が存在した．それに対し，自転車が四輪車の対面方向から現れる
場合では，四輪車から見て左右両方に軌跡が存在した．自転車が四輪車と同一方向から現れる場
合では，ほとんどがセンシングエリアの外に存在している．

11

Fig. 1.16 Relative trajectories of accidents in intersection collision

Fig. 1.17 Relative trajectories of near-miss incidents in intersection collision

Fig. 1.18 Relative trajectories of accidents in turning right collision from same direction

12Fig. 1.19 Relative trajectories of accidents in turning right collision from opposite direction

Fig. 1.20 Relative trajectories of accidents in turning left collision from same direction

Fig. 1.21 Relative trajectories of accidents in turning left collision from opposite direction

13

1.4.

1 章のまとめ

四輪車対自転車事故における出会い頭と右左折時の事故とヒヤリハットを周囲環境，発生場所，
四輪車の速度，自転車の相対軌跡を用いて比較した．出会い頭の場合，事故，ヒヤリハットともに，四輪車からみて右側から自転車が現れる割合が多い．無信号交差点で発生する場合が多いため，道路幅員が狭く，住宅等の建物が死角になることが多い．四輪車運転者の視線，四輪車の速度，自転車との位置関係については事故とヒヤリハットで大きな違いはみられなかった．
右折時の場合には，事故とヒヤリハットはともに，出会い頭に比べて夜間に発生する頻度が高く，信号を有する交差点で発生する事例が多いため，死角がない道路環境である場合が多い．また，出会い頭では四輪車の回避動作として操舵が見られたが，右折時には操舵による回避はほとんどみられず，回避行動自体がない割合が多い．それに加え，右折では四輪運転者は周囲の安全確認を行っている割合が多い．事故ではヒヤリハットに比べて，道路幅員が大きい場合が多い．
また，自転車が現れる方向別で比較すると，衝突速度や相対軌跡に違いがみられた．
左折時の場合は，事故では四輪車の対面方向から自転車が現れる場合が多いが，ヒヤリハット
では四輪車の進行方向と同一方向から自転車が現れる場合が多い．事故の道路環境については死角がない場合が多いことは右折と同様であったが，左折では，四輪運転者が脇見をしており回避行動がない割合が多いこと，ヒヤリハットでは発生場所の道路幅員が広いこと等の傾向があった．

14

第2章

事故と衝突余裕時間

第 2 章ではドライブレコーダから得られたデータをもとに，衝突余裕時間（TTC）を用いて，事故とヒヤリハットの違いを検討する．

2.1.

速度時間線図2.1.1. TTC（Time to Collision）
TTC は自車が先行車などの対象物と衝突するまでの時間であり，衝突回避のための運転操作を行うことのできる衝突余裕時間である．TTC は衝突の可能性を表す指標であり，衝突が予想される危険状況に適用可能である．さらに，TTC は危険回避のための運転者の反応時間に対する評価指標として用いることができる．TTC は先進安全運転支援システムの作動基準として利用されており，国土交通省の技術指針によると，衝突被害軽減ブレーキシステムなどにおいて自動ブレー
キが作動するタイミングは，乗用車で TTC が 1.4 s 以下，大型車で 1.6 s 以下と記述されている．
本研究では，四輪車がその速度で走行した場合に対象物と衝突するまでの時間を TTC とした．
TTC は次式によって算出される．

𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 =

𝐷𝐷 𝑑𝑑
=
𝑉𝑉 𝑣𝑣

(2.1)

ここで𝐷𝐷， 𝑑𝑑はある時刻における，衝突位置から四輪車，および自転車までの距離，V，𝑣𝑣 は，その時刻での四輪車，および自転車の走行速度である．

ブレーキ操作に関する四輪車の速度線図の概略は図 2.1 のようになる．運転者から自転車が見える時刻として，自転車がドライブレコーダの画面に初めて現れた時刻を 𝑡𝑡a ，四輪車運転者が制動を開始した時刻を 𝑡𝑡b とする（図 2.1）．時刻 𝑡𝑡a ,𝑡𝑡b における 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 をそれぞれ 𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶a ，𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶b と定義した．対象が画面に現れた時刻 𝑡𝑡a および運転者が対象を認知した時刻 𝑡𝑡b のそれぞれの時刻
での四輪車と自転車との距離を 𝐷𝐷a ，𝐷𝐷b とすると，𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶a ，𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶b は次式で与えられる．

𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶a =𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶b =

𝐷𝐷a
𝑉𝑉a

(2.2)

𝐷𝐷b
𝑉𝑉b

(2.3)

ドライブレコーダの画面上に初めて対象となる自転車が現れてから，運転者が制動を開始するまでの時間を，ブレーキ反応時間 BRT として次のように定義する．

𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝑡𝑡b − 𝑡𝑡a

15

(2.4)

𝐵𝐵𝐵𝐵𝑇𝑇 = 𝑡𝑡b ― 𝑡𝑡a

𝑑𝑑

𝑉𝑉

𝑣𝑣

𝐷𝐷

Fig. 2.1

Car velocity V

Brake reaction timeVa
Vb

CyclistvisibleRecognition

Changepedal

Brake
Brake start

Crash

ta

tb

tc

Time

BRT：ブレーキ反応時間
𝑡𝑡a：四輪運転者から自転車が見え始めた時刻
𝑡𝑡b：四輪車運転者が制動開始した時刻
Va： 𝑡𝑡aにおける四輪車速度
Vb： 𝑡𝑡bにおける四輪車速度

Example of vehicle velocity-time diagram

右左折時の場合，車は向きを考慮して衝突余裕時間 TTC を定義する必要がある．そこで四輪車に対する自転車の速度を 𝑽𝑽𝑅𝑅 ，距離を 𝐷𝐷𝑅𝑅 とするときを用いて TTC を計算した．

𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 =𝐷𝐷𝑅𝑅
𝑉𝑉𝑅𝑅 ∙ cos 𝜃𝜃

(2.5)

ν
V

Fig. 2.2

θ

Relative distance and velocity between car and cyclist in turn collision

2.1.2. 制動限界
四輪車が等減速度 a で停止するとき−𝑉𝑉 2 = 2(−𝑎𝑎) × 𝐷𝐷

(2.6)

となる．TTC=D/V を用いると加速度について

𝑎𝑎 =

𝑉𝑉
𝑉𝑉 2
=
2 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 2𝐷𝐷(2.7)

が得られる．車両減速度はある値 𝑎𝑎max より大きくなることはなく（たとえば路面の摩擦限界を超える減速度は発生させることはできない），上式は制動限界を与える．したがって，図 2.3 において，斜線で示した範囲では自転車との衝突が発生する．
16

制動限界
𝑉𝑉𝑏𝑏 = 2𝑎𝑎max ∙ 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑏𝑏

𝑉𝑉

停止不可能
𝑉𝑉𝑏𝑏 > 2𝑎𝑎max ∙ 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑏𝑏

停止可能
𝑉𝑉𝑏𝑏 < 2𝑎𝑎max ∙ 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑏𝑏

Fig. 2.3

2.2.

結

𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇

制動限界と TTCb, Vb の関係

果

2.2.1. 出会い頭
図 2.4 に四輪車運転者から自転車が見えるようになった時刻 𝑡𝑡a と衝突が発生した時刻 𝑡𝑡c の間の時間間隔を，四輪車の速度 𝑉𝑉a によって示す．四輪車速度 25 km/h 以下では事故データの 𝑡𝑡a −𝑡𝑡c がニアミスより大きく，自転車が見えるようになってからの四輪運転者の制動遅れが事故につながっていることがわかる．一方，四輪車速度が 25 km/h を超えると，𝑡𝑡a − 𝑡𝑡c は 1.3 s のまわりに分布するようになる．これは自転車速度を 12 km/h とすると，時間 1.3 s の間の自転車の移動距

離は 4.3 m であり，これは自転車が道路を横切るときの運転者からの視界の障害物から四輪車までの横方向距離，すなわち，道路幅に相当している．
20
18

事故時

ヒヤリハット時

16ｔa － ｔc (s)

14
12
10
8
6
4
2
0

1.3 s

0

10

20

30

40

50

60

四輪車速度 Va (km/h)

Fig. 2.4

time difference of ta-tc for collisions and near-miss incidents

出会い頭事故について式(2.7)から加速度を求め，事故の有無別にプロットすると図 2.5 のようになる．ここから事故発生確率 50％は，車両減速度 0.55G（5.4 m/s2）に相当していることがｓわ
かる．この減速度より高いヒヤリハットの件数はほとんどなく，0.55G が制動限界になっている．
17

Probability of accidents
Fig. 2.5

1.0
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0

事故

ヒヤリハット

0

1

2

3

4

5

𝑎𝑎 = 0.55G
6

7 8 9 10 11 12 13 14 152
𝑎𝑎 = 𝑉𝑉 /2𝐷𝐷 (𝑚/s2 )Logistic regression of probability of accidents vs. deceleration

自転車乗員が画面に現れた時刻での四輪車の速度 𝑉𝑉a と 𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶a の関係を事故とヒヤリハットに分類して，図 2.6 に示す．ここで，図の直線は図 2.3 による制動限界であり，減速度 a=5.4 m/s2 で減速した場合に四輪車が対象に衝突せずに停止するための時間を示している．自転車の 𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶a は四輪車の速度に関わらず，事故の多くは 0～1.0 s 付近の間に存在しているが，𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 が 2 s 以上の場合も存在しており 2 種類の事故形態があることがわかる．図の直線より下に存在している事故がいくつかあり，これは自転車が確認できる時点でブレーキを掛ければ事故は発生しなかったと考えられる．
四輪車の制動開始時刻での速度 𝑉𝑉b と 𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶b の関係を図 2.7 に示す．ヒヤリハットについては，

自転車乗員が回避した場合を除き，四輪車のみが回避した事例を示した．時刻 ta から tb に移るに従い，多くのデータの TTC が減少し，データ点が左に移動し，衝突の危険度が高くなっている．
速度 20 km/h 以上を見ると，減速度 a=5.4 m/s2 を示す直線でヒヤリハットと事故が分けられている．
図 2.8 に同様の関係を四輪車速度と距離の関係で示した．速度が高いほど，停止までに大きな距離を必要とする．制動限界を超える速度では事故が発生していることを読み取ることができる．

18

a=5.4 m/s2

70

Car velocity 𝑉𝑉a (km/h)

60

Collision
Near-miss

50
40
30
20
10
0

0

1

2

Fig. 2.6

3

4
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇a (s)Car velocity 𝑉𝑉b (km/h)

60

6

7

TTCa vs. Va in intersection collisions
a=5.4 m/s2

70

5Collision
Near-miss

50
40
30
20
10

0

0

1

Fig. 2.7

2

3
4
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇b (s)

5

6

7

TTCb vs. Vb in intersection collisions

80

𝐷𝐷 =

四輪車速度 𝑉𝑉b (km/h)

70
60

𝑉𝑉 2
2･0.55G

50
40
30

事故
ヒヤリハット(四輪車のみが回避)

20
10
0

0

10

Fig. 2.82030𝐷𝐷b (m)40

Vb vs. Db in intersection collisions
1950

2.2.2. 右左折
右左折では自転車が交差点に侵入した時刻 te とし，その時刻での四輪車の速度 𝑉𝑉e ，𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶e の関係を調べる．図 2.9 に示すように，出会い頭の 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 と速度の関係では，事故やヒヤリハットが図の直線より上にあったが，右左折時の場合はほとんどの事例が図の直線より下にある．すなわち，右左折時の場合は四輪運転者が自転車に気付いて制動操作を行っていれば，衝突回避が可能であると考えられる．ここから，右左折では早い段階で対象の接近を検知し，運転者に知らせるシス
テムが事故数の削減に有効であると思われる．
自転車が現れる方向で比較すると，四輪車が左折時に自転車が四輪車と同一方向から現れる場
合には四輪車の速度が低く，右折時に自転車が四輪車と同一方向から現れる場合には四輪車の速度が高い傾向がある．しかし，𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 の分布には事故とヒヤリハットでは大きな差がなく，事故ではヒヤリハットよりも 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 が大きな事故も存在している．

Fig. 2.9

2.3.

TTCe vs. Ve of turning right/left collision

2 章のまとめ

本章ではドライブレコーダを用いて事故とヒヤリハットの比較を行った．出会い頭では四輪運
転者から自転車が見えるようになってから，衝突するまでの時間は 1.3 s に近づき，これは自転車の走行距離 4.3 m に相当する．出会い頭では 2 種類の事故が存在した．1 つは四輪運転者が自転車に気づくのが遅れ，それにともない制動開始も遅れたために事故に至った事故，もう 1 つは自転
車が飛び出してきたために四輪運転者が即座に制動を開始しても衝突回避が困難な事故の 2 形態が存在している．第 1 の事故形態では自動ブレーキ，第 2 の事故形態では運転者の死角からの自転車の接近を知らせるシステムが事故の削減に有効と考えられる．
事故とヒヤリハットの差を明確化するために，
四輪車速度 V と TTC から求めた車両減速度（𝑎𝑎 =𝑉𝑉/(2 ∙ 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇)）を変数として，事故発生確率曲線 𝑃𝑃(𝑎𝑎) を求めた．出会い頭事故の発生確率 50％は

車両減速度 0.55G であった．これにより，出会い頭について，事故とヒヤリハットは，四輪車が20

制動を開始した時点において，四輪車が停止までに減速度が 0.55G 以上必要とする領域に自転車乗員が入っているかどうかでヒヤリハットと区別される．
右左折時については，TTC は事故とヒヤリハットともに自転車が交差点に進入した時点では衝突回避可能な時刻域であり，四輪運転者が事前に対象に気付くことができれば事故が回避されると考えられる．

21

第3章

ドライビングシュミレーターを用いた事故再現

本章ではドライブレコーダ映像をもとに，四輪車と自転車の衝突した事故をドライビングシミュレーター（DS）によって再現し，被験者の反応，衝突回避挙動を調べた．

3.1. ドライビングシュミレーターの概要
本研究で用いたドライビングシュミレーターはバーチャルリアリティ空間内での運転・車両
走行を模擬したもので，大型スクリーン 5 面に 6 軸動揺装置付きコックピットを組み合わせている（図 3.1）．約 240 インチの高輝度高精細な大型ディスプレイで囲まれた空間で視野角 315°を確保しており，運転者視点位置に合わせた立体視も可能で，物体と物体の重なり具合を現実と同じように表示し，奥行き感や距離感を再現している．3 次元で構築された道路や街並みに交通流などを設定し，実際の自動車と同様のコクピットに乗車してリアルタイムに運転を模擬する．車両
モデルにより現実の車の運動を再現し，視覚・聴覚・体感等によって運転状態をシミュレーショ
ンできる．目的に応じて各種シナリオを設定することで，人の飛び出し，周辺車両の制御など多様な環境を再現することが可能である．

Fig. 3.1 Driving simulator

3.2.

実験方法

実際に愛知県内で発生した四輪車対自転車事故をドライビングシミュレータで再現し，被験者20 名について衝突を回避できるかどうかを調べる

3.2.1. 実験シナリオ
本研究では 2 つの出会い頭事故を再現した．出会い頭事故は運転者の反応遅れにより発生する
ものと，四輪車の運転者が即座に反応しても回避困難なケースがある．そこで，四輪運転者から自転車乗員が見えるようになった時刻において，四輪車の運転者の反応次第で回避の可否が確定すると考えられる TTCa が 1.5 s～2 s となるシナリオ A と，自転車乗員が突然飛び出し回避困難で
22

ある TTCa が 1 秒未満となるシナリオ B にて実験を行った．
被験者にはこれら 2 つのシナリオが想定内で行われるよう，各シナリオでの目標速度を伝えて走行させた．各シナリオの条件を表 3.1，図 3.2 に示す．TTCa は自転車が現れた時点でそのままの速度を維持したときの衝突余裕時間である．衝突回避の可否に関係なく，事故が発生する地点を過ぎた時点で走行終了とする．また，被験者の運転する車両が事故発生地点の手前に設定されたチェックポイントを通過した際に，自転車が 10 km/h で進行開始するように設定した．
Table. 3.1 Test matrix

Scenario

Target velocity

TTCa

Bicycle velocity

A

45 km/h

1.9 s

10 km/h

B

35 km/h

0.5 s

10 km/h②

速度10 km/h①

目標速度
45 km/h

チェック
ポイント

②
①

① 四輪車がチェックポイントを通過
自転車が動き出す② 交差点の死角から自転車が出現（時刻1.5 s < TTCa < 1.9 s）

Fig. 3.2 Course of driving simulator

3.2.2. 被験者
被験者は運転免許を有する 20～60 歳代の男性 17 名，および女性 3 名の計 20 名である．年齢分
布を図 3.3 に示す．被験者には各シナリオでの目標速度で走行することと交通ルールに従って道路を直進することを指示した．CarMaker から速度やハンドル角度等の車両の状態量や位置座標，
4 つのカメラによる実験中の映像を取得する．映像は，車内に搭載されている 3 つのカメラから運者の視線，車両前方，運転者の足元と車両の右後方からの映像の 4 種類がある．
なお，本実験は名古屋大学工学研究科倫理部会（受付番号 18－18）の承認の下実施し，被験者には口頭と書面の双方により研究の趣旨等を説明し，書面により本人から直接インフォームドコ
ンセントを得ている．
23

8

人数

6

2

女性

4
2

男性

7
5

4

1
1

0

20～30 31～40 41～50

51～

年齢

Fig. 3.2 Distributions of participant age

3.3.

実験結果

3.3.1. 実験結果の概要
2 つのシナリオの実験結果を図 3.3 に示す．自転車と接触した場合は「衝突」，自転車に気が付き回避行動をとり，自転車と接触しなかった場合は「回避」とする．図 3.3 に示すように，シナリ
オ A では，回避が 16 名，衝突が 4 名であった．シナリオ A で衝突となった被験者は対向車や速度メーターに意識が向いていたなどの理由で，自転車が見えるようになってからの反応が遅れていた．シナリオ B では，回避が 5 名，衝突 15 名であり，回避よりも衝突が多かった．シナリオ B
で回避となった被験者は通過する交差点ごとに減速し，目標速度よりもおよそ 10 km/h 遅い速度
でチェックポイントを通過したため，初期の想定よりも TTC が大きくなった．各シナリオの回避
方法をみると，操舵を行って回避となった被験者は，両シナリオで 1 名のみであり，他の回避した被験者は皆ブレーキ操作による減速のみで衝突回避を行っていた．また，操舵を行いつつ回避となった被験者は，自転車の走路よりも十分な距離をもって停止しており，操舵は直接的に衝突回避にはつながっていなかった．

シナリオB (TTCa 0.5 s)

シナリオA (TTCa 1.9 s)
20

20
減速＋操舵

15

1

減速

15

人
数 10

認知なし
減速+操舵
減速
操舵

1
3

10
15

5

9

5
2

5

2

0

回避

0

衝突

回避

Fig. 3.3 Avoidance maneuvers in Scenario A and B
24

2

衝突

3.3.2. 各変数の分析
各シナリオの衝突回避別に自転車乗員が画面に現れたときにおけるブレーキ反応時間 BRT，TTC，四輪車速度，加速度の平均値および t 検定の結果を図 3.4 に示す．両シナリオにおいて衝突となった被験者は，回避の被験者よりも BRT の平均値が有意に大きい．また，シナリオ B で回避となった被験者の BRT の平均値は負となった．回避した被験者は TTCa の平均値が大きく，シナ
リオ A では TTCa に有意な差は見られなかったが，シナリオ B では TTCa の平均値は衝突した被験者は回避した被験者の 2 倍であった．両シナリオにおいて，回避した被験者の平均速度 Va は衝突した被験者よりも小さい．両シナリオにおいて回避した被験者の四輪車加速度 Aa の平均値は負の値であり，回避した被験者は自転車が出現したとき，アクセルを踏み込んだ状態にはなく，減速状態にあった．全体として，シナリオ A ではブレーキ反応時間 BRT の影響が最も大きく，シP < 0.001

1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
-0.2

2.5

P = 0.051

P < 0.001

A-A

TTCa (s)

2.0

回避

60

Va (km/h)

P < 0.001

衝突

1

回避

衝突

シナリオA

シナリオB

P = 0.018

P < 0.001

1.5
1.0
0.5
0.0

1.5

50

1.0

40

0.5

Aa (m/s2)

反応時間 BRT (s)ナリオ B では衝突と回避に対して，全ての変数の平均値が有意に異なっていた（p<0.001）．

30
20
10
0

回避

衝突

1

回避

衝突

シナリオ A

シナリオ BP = 0.009

P < 0.001

0.0

1

-0.5
-1.0

回避

衝突

シナリオ A

1

回避

-1.5

衝突

回避

衝突

シナリオ A

シナリオ B

回避

衝突

シナリオ B

Fig. 3.4 Averages of various parameters in Scenario A and B

ロジスティック回帰分析により，事故発生確率 P を次式で近似し，各変数の影響を調べた．独立な説明変数として，自転車が見えるようになったときの TTCa, ブレーキ反応時間 BRT，四輪車
加速度を選んだ．

𝑃𝑃 =1

1 + 𝑒𝑒 −(𝛽𝛽0 +𝛽𝛽1 𝑋𝑋1 +⋯+𝛽𝛽𝑛𝑛 𝑋𝑋𝑛𝑛)

標準偏回帰係数を表 3.2 に示す．事故発生に最も大きな影響を及ぼしているのは TTCa であった．
車の加速度も偏回帰係数が正となっており，加速度が大きいほど衝突が発生しやすい．年齢については，標準偏回帰係数は負となっており，若年層ほど衝突が発生しやすかったことを示している．これは若年層では走行速度が速い傾向がみられたこと，被験者に後期高齢者が含まれなかったことによると考えられる．
25

Table. 3.2 Logistic regression of probability collision occurrence

切片

説明変数 𝑋𝑋𝑛𝑛

標準偏回帰係数

衝突余裕時間（自転車出現時） TTCa
ブレーキ反応時間 BRT
四輪車加速度（自転車出現時） Aa
年齢 Age3.4.

𝛽𝛽0-1.644

𝛽𝛽2

3.697

𝛽𝛽4

-1.915𝛽𝛽1-8.258𝛽𝛽3

5.150

3 章のまとめ

ドライブレコーダの映像データの事故をもとに，ドライビングシミュレータを用いて自転車が現れた時点の TTCa が 1.5～2 s となるシナリオ A と，回避困難であると考えられる TTCa が 1 s 未
満となるシナリオ B について再現実験を行った．
シナリオ A では 20 名中 16 名が事故を回避し，4 名に事故が発生した．シナリオ B では 20 名
中 5 名が事故を回避し，15 名に事故が発生した．シナリオ A では，被験者のブレーキ反応時間が衝突回避に大きな影響を及ぼしていた．シナリオ B では被験者のブレーキ反応時間，TTC，ブレ
ーキをかけ始めた時の速度および加速度のレベルが全て満たされたときに衝突回避が可能であった．シナリオ B において衝突を回避した被験者は，衝突が発生するポイントの手前で自転車が見えるようになるよりも早くアクセルペダルを戻し，目標速度を大きく下回った状態でチェックポ
イントを通過したことにより，TTCa が大きくなり，衝突回避が可能となった．また，自転車が見えるようになった時刻よりも早くアクセルペダルを戻していたことにより，自転車が見えるようになった時刻からのブレーキ反応時間も小さくなっていた．このようにプロアクティブ（予防的）な運転者は衝突回避能力が高いことが示された．

26

第4章
4.1.

衝突被害軽減ブレーキの効果検討

事故再現方法ドライブレコーダの衝突事故データに対して，PC-Crash Ver.11.1 を用いて事故再現および AEBの効果の検討を行った．事故再現の手順は次のようになる．
① ドライブレコーダに記録された地図情報をもとに事故地点を特定し，現場の航空写真をスケールを合わせて PC-Crash にフィールドとして読み込む．現場の道路環境や建物を PC-Crash のフィールド上に定義することで，四輪運転者からの死角を再現することができる．
② 四輪車と自転車が衝突した時刻を基準として時刻を遡り，ドライブレコーダの四輪車の速度，加速度，映像をもとに地図上で四輪車の軌跡を設定する．そこに，映像から各時刻における自転車乗員の位置を地図上で特定し，自転車乗員の軌跡を加える．
③ PC-Crash で再現した運転者視線の映像が，ドライブレコーダ映像と同様なことを確認する．
④ 衝撃時の自転車乗員の挙動をマルチボディプログラム Madymo で検証する．

4.2.

AEB の仕様とセンサーパラメータ

PC-Crash で事故再現を行ったデータに対して，AEB を作動させることで，四輪車と自転車乗員の衝突状況の変化を見る．図 4.1 は，自転車乗員がセンシングエリアに入ってから，四輪車が制動を開始するまでの時間経緯を示したものである．時間経緯に従い，自転車乗員が四輪車から見て死角から現れた時刻を tA，自転車乗員が AEB のセンシングエリアに侵入した時刻を t0 とする．それぞれの時刻における TTC を TTCA, TTC0 とする．ただし，tA は自転車が障害物から四輪運転者
から見えるようになった時刻であり，ドライブレコーダで自転車乗員が画像に初めて現れた時のta とは異なる．
図 4 に自転車がセンシングエリアに侵入した時刻 t0 から停止するまでの四輪車の加速度変化を示す．センサー検知遅れ時間（Sensor detection Delay Time; SDT）は対象となる自転車乗員がセンシングエリア内に侵入してから検知するまでの時間である．制動準備時間（Brake Pre-charge Time;
BPT）はブレーキ作動信号後，ブレーキシステムの昇圧に要する時間やパッドとディスク間の隙
間等の制動開始までに要する時間を表す．ここでは，SDT と BPT の和を制動遅れ時間（Delay Time;DT）とよぶ．減速度増加時間（Brake Boosting Time; BBT）は最大減速度に達する時間を示す．時刻 t = t0 +SDT でセンシングエリア内に入ったものが自転車乗員であると認識し，この時刻以降
TTC を計算することで，TTC<1.4 s となった時点から BPT 経過後に，四輪車に減速が発生する．
衝突までの時間余裕がない場合には，図 4 で ∆ t=0 となり，自転車乗員がセンシングエリア内に侵入してから減速開始までの時間は DT = SDT + BPT となる．速度と減速度の関係を考えると（2.1.1 章参照），減速開始にはさらに DT だけ時間を要するので，TTC と V の関係は次のように表す．これは四輪車の AEB による制動限界を表している．

V = 2 ⋅ a0 ⋅ (TTC − DT )(3.1)

AEB の作動を出会い頭と右左折事故について適用した（図 4.3）．右左折事故では自転車の走行の向きを，四輪車の走行の向きと同方向と反対方向として，区別した．
27

(b) Cyclist entered in thesensor area
t0, TTC0(a) Cyclist appearedtA, TTCA

Fig. 4.1

車両減速度

Fig. 4.2

Field of view of AEB sensor𝑗

𝐷𝐷𝑇𝑇 = 𝑆𝐷𝐷𝑇𝑇 + 𝐵𝐵𝑃𝑃𝑇𝑇

𝑡𝑡0(c) Braking start

𝑆𝐷𝐷𝑇𝑇

∆𝑡𝑡

𝑎𝑎max

𝐵𝐵𝑃𝑃𝑇𝑇 𝐵𝐵𝐵𝐵𝑇𝑇

𝑡𝑡

𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 < 1.4 s

Time sequence of brake activity in AEB

Opposite
direction

Opposite
directionSame
directionSame
direction

Left turn(a) Perpendicular collision

Right turn(b) Left and right turn collision
Fig. 4.3

Collision types

28

4.3.

出会い頭事故AEB（FOV 50°, DT=0.5 s）を取り付けた場合の出会い頭事故の再現例を図 4.4 に示す．事例１は見通しの良い交差点における出会い頭事故である．自転車が見えるようになった時刻 tA における四輪車と自転車の速度はそれぞれ 48.4 km/h, 22.8 km/h, 衝突時刻における速度は 51 km/h, 12 km/hであった．四輪車に AEB を取り付けた場合の事故再現では，自転車が現れた位置（時刻 tA）から衝突位置に至るまで，センサー視野に連続して自転車が含まれ，四輪車は AEB によって衝突前に停止した．
事例 2 は歩道から横断歩道を走行する自転車に，四輪車が衝突した出合い頭事故である．時刻
tA における四輪車と自転車の速度は 24.3 km/h, 15 km/h, 衝突時刻における速度は 12 km/h, 15 km/hであった．四輪車と自転車の走行速度の差がそれほど大きくないことから，両者のなす相対角度はほぼ一定に保たれ，衝突に至るまで自転車が AEB のセンサー視野の外に位置していた．この結果，AEB が作動することなく，衝突に至った．

Case1
Fig. 4.4

Case2

Reconstructions of cars with AEB systems installed in perpendicular collisions: Collision
avoided (Case 1) and not avoided (Case 2).

図 4.5 に AEB を取り付けた場合の衝突回避について，自転車乗員が現れた時刻 tA における TTCAとその時刻での四輪車速度 VA の関係を，AEB の視野角 FOV 別に示す．図中の点線は四輪車が DT（0.5 s）経過後に 0.8 G の減速を行い，対象直前で停止を行うことのできる TTCA と VA の関係である．図よりセンサーの FOV は衝突回避に大きな影響を及ぼすことがわかる．AEB を取り付けた状態で事故再現を行った 40 件のうち，FOV 50° によって 6 件は衝突回避されたが，さらに 14件が FOV を 90° に拡大することで衝突が回避された．さらに，4 件は視野角を全方位（360°）とすることで衝突回避された．ただし，9 件は FOV 360°で AEB により四輪車は減速したが衝突に至った．残る 7 件は，FOV 360°であっても制動遅れ時間 DT（0.5 s）のためにブレーキの作動開始前に四輪車が自転車と衝突したことから，AEB によって車両は減速されなかった．

29

70

Vehicle Velocity VA (km/h)

60

𝑉𝑉=2×0.8𝐺×𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇

𝑉𝑉=2×0.8𝐺×(𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇−0.5)

50Collision avoided at 50°
Collision avoided at 90°
Collision avoided at 360°
Collision velocity reduced at 360°4030

AEB not activated20
10
0

Fig. 4.5

0

1

2

3

4

5
TTCA (s)

6

7

8

9

≥10

Collision avoidance with TTC and vehicle velocity at the time of cyclist appearance for various
AEB sensing FOV and DT 0.5 s in perpendicular collisions.

図 4.6 に AEB のパラメータによる衝突発生有無の状況を示す．四輪車対自転車の出会い頭事故
では，FOV を 50° から大きくすることで，AEB 搭載による衝突回避および速度低減に大きな効果がみられた．しかし，FOV 360°となる理想的な性能の AEB であっても，回避できない事故がある
割合で存在する（17.5％）．これらの事故では TTCA が 0.9 s 以下となっている．これは，理想的なセンサーを搭載した自動運転の四輪車であっても，現在と事故発生条件が同じであれば，全ての衝突を防ぐことは困難であることを意味している．

100%

Collision avoided

90%

27.0%

80%
70%

Ratio

17.5%

22.2%

50%
82.5%

40%
30%

19.1%

20%
10%
0%

4.4.

AEB not activated

58.7%

60%

Fig. 4.6

Collision not avoided with AEB

50.8%

22.2%
50° FOV
DT=0.5 s

90° FOV

DT=0.5 s

Ideal AEB
360° FOV DT=0 s

The ratio of AEB effectiveness in avoiding collisions in perpendicular collisions

右左折事故

右左折事故について AEB の衝突回避効果を検討した．図 4.7 に AEB（FOV 50°, DT=0.5 s）作動状態で，右左折事故を再現した 2 例を示す．事例 3 は四輪車が右折し、四輪車の反対方向から自転車が走行した事故である．四輪車と自転車の速度は，時刻 tA において 14.1 km/h, 15 km/h、衝突30

時には 17 km/h および 15 km/h であった．自転車乗員が車の前面から見た視野角に入り続けていたので AEB が作動し，衝突が回避された．
事例 4 では四輪車が左折し，自転車が四輪車と同方向から走行した。四輪車と自転車乗員の速度は，自転車が歩道から道路に入った時刻 tE において，2 km/h，15 km/h、衝突時には 7.1 km/h と15 km/h した。自転車が四輪車の後方から近づいたので、自転車は常に AEB センサー視野の外側に位置していた。その結果，四輪車は衝突を回避することができなかった．

(a) Case 3
Fig. 4.7(b) Case 4

The ratio of AEB effectiveness in avoiding collisions in left/right turn collisions

図 4.8 は右左折事故について，3 種類のセンサー視野角 FOV（50°, 90°, 360°）による AEB の衝
突回避の有無を，自転車が道路に侵入した時刻 tE における TTCE と車の速度の関係から示したものでる．四輪車速度は低く 30 km/h 未満であった．右左折事故 40 件が再現され，そのうち，20 件の衝突は FOV 50° で衝突が回避された。センサーFOV を 90° に拡大することで，さらに 9 件の衝突が回避された。FOV を 360°にすると、加えて衝突 8 件が回避された。FOV 360°回避されなかった衝突は 3 件であり，そのうち 2 件は AEB によって速度が減少したが，1 件は AEB が作動し
なかった．
70

𝑉𝑉=2×0.8𝐺×𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇

Vehicle velocity VE (km/h)

60

Collision avoided at 50°

𝑉𝑉=2×0.8𝐺×(𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇−0.5)

50Collision avoided at 90°
Collision avoided at 360°40

collision velocity reduced at 360°30

AEB not activated

20
10
0

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

≥ 10

TTCE (s)Fig. 4.8

Collision avoidance with TTC and vehicle velocity at the time of cyclist appearance for various
AEB sensing FOV and DT 0.5 s in left/right turn collisions.
31図 4.9 に，左折と右折の衝突における AEB の 3 種類の仕様（FOV 50°, DT 0.5 s; （FOV 90°, DT
0.5 s; FOV 360°, DT 0 s）による衝突回避を，自転車乗員の向き別に示す．右折の方が左折よりも，AEB の衝突回避効果が高い．これは右折の方が四輪車から自転車の距離が大きいことによる．
右折，左折ともに自転車が四輪車と同じ方向から四輪車に近づく場合は，衝突回避が困難となっている．センサーの視野角 FOV の拡大は，衝突回避に有効である．理想的な AEB（FOV 360°,
DT 0 s）であっても，衝突が回避できなかった事例が右折，左折ともに見られた．これらの事故では，走行する四輪車が横断歩道を歩道近くに通過するときに，自転車が歩道から道路に入ったことで，四輪車が停止することができなかった．これらの衝突を回避するためには，自転車の歩道での挙動も予測する必要がある．

collision avoided

collision not avoided with AEB

100%
1

90%
70%

3

Ratio

60%

20%

70%
60%
6

40%

4
3

6

6

40%

10%
0%
Same

Opposite
FOV 50°DT 0.5 sFig. 4.9

8Same

Opposite
FOV 90°DT 0.5 s

Same
Opposite
FOV 360°
DT 0 s

1

4

1
13

15

9

16

4

20%

(a) Right turn

4.5.

50%
30%

4

10%
0%

2

80%

AEB not activated

1
1

2

90%

2

1

1

50%
30%

2

Ratio

80%

3

collision not avoided with AEB

collision avoided

AEB not activated

100%

1
Same
Opposite
FOV 50°DT 0.5 s

Same

Opposite
FOV 90°DT 0.5 s

Same

Opposite
FOV 360°
DT 0 s(b) Left turnThe ratio of AEB effectiveness in avoiding collisions in left and right turn collisions.

4 章のまとめ本研究ではドライブレコーダの映像を用いて，PC-Crash によって四輪車対自転車の出会い頭事故の再現を行い，さらに，四輪車に AEB が取り付けられた場合の衝突発生の有無を検証すること
で，AEB の効果評価を行った．ドライブレコーダの映像によって，自転車乗員の行動および四輪車の運動を事故直前まで把握することができ，精度が高く，矛盾のない事故再現が可能となる．
AEB が自転車との衝突回避に非常に有効であることが示された．センサー視野角 FOV 拡大によって，多くの衝突が回避できるようになる．ただし，理想的な AEB（FOV 360°, DT 0 s）であっても衝突回避が困難な事故が存在した．それらは TTC が小さなもので，出会い頭では自転車の飛び出し，右左折では四輪車が歩道近くで横断歩道に走行しているときに歩道から自転車が道路に侵入するものであった．
さらに，事故被害者数をゼロに近づけるためには，車車間通信や路車間通信といった死角を減らす ICT 技術開発，あるいは自転車の行動予測が重要と考えられるが，一方，自転車乗員の交通ルールに対する教育や，被害軽減のためのヘルメット着用等を進めていくことも重要であると考
える．

32

発表論文
【論文（審査あり）】
1.

Yuqing Zhao, Daisuke Ito, Koji Mizuno, AEB effectiveness evaluation based on car-to-cyclist
accident reconstructions using video of drive recorder, Traffic Injury Prevention, 20(1), 100-106,
2019.

2.

Daisuke Ito, Kosei Hayakawa, Yuma Kondo, Koji Mizuno, Robert Thomson, Giulio B Piccinini,
Naruyuki Hosokawa, Difference between car-to-cyclist crash and near crash in a perpendicularcrash configuration based on driving recorder analysis, Accident analysis and prevention, 117(2018) 1-9.

【講演論文】
1.

Yuqing Zhao, Daisuke Ito, Koji Mizuno, Chunyu Kong. AEB effective evaluations by accident
reconstructions using videos of drive recorders in perpendicular and turning car-to-cyclist collisions, IRCOBI
Conference, Florence, Italy, September, 11-13, 2019 (Best presentation in session).

2.

宮原輝貴, 趙雨晴, 孔春玉, 伊藤大輔, 青木宏文, 水野幸治，ドライビングシミュレータによる四輪車対自転車の出会い頭事故再現 第 55 回日本交通科学学会学術講演会 2019 年 6月 20 日3.

水野幸治，歩行者自転車事故予防への取り組み

ドライブレコーダ映像を用いた自転車事故の再現と AEB 効果の検証，日本安全運転医療研究会, 2018 年 1 月 21 日
4.

水野幸治，ドライブレコーダ映像を用いた自転車事故の分析と事故再現，自動車技術会
第 9 回トラフィックセイフティ部門委員会, 2018 年 1 月 17 日

5.

近藤由麻，水野幸治，伊藤大輔，細川成之，ドライブレコーダによる自転車事故と歩行者事故の分析，第 53 回日本交通科学学会総会・学術講演会, 2017 年 6 月

6.

Kosei Hayakawa, Yuma Kondo, Koji Mizuno, Daisuke Ito, Robert Thomson, Piccinini Giulio,
Naruyuki Hosokawa, Comparison of real accident and near miss incident of cyclist collisions basedon drive recorder, 自動車技術会春期講演会, 2017 年 5 月

【その他】
1.

水野幸治，伊藤大輔，細川成之，田中良知，今後の道路交通安全対策はいかにあるべきか－映像を用いた事故分析の有用性について－，交通事故総合分析センター懸賞論文優秀
賞, 201733