交通流映像に基づく運転支援システムのためのドライバモデリング手法の確立
Driver Modeling for Driver-Assistance Systems Based on Video Data of Traffic Flow

１．研究目的・狙い
近年、高度道路交通システム（ITS）の推進に伴い、交通管理や安全運転のための情報処理技術が急速な発展をみせている。中でも、運転支援システムはドライバの運転負荷を軽減するものであり、需要急増による運輸業の激務化やドライバの高齢化に対処するための技術として注目を集めている。こうしたシステムでは、

山崎 啓介 (Keisuke YAMAZAKI, Ph. D.)

ドライバの意思決定とそれに対する運転行動（加速・産業技術総合研究所 主任研究員

減速や車線変更など）をシステム自身が認識する必要(National Institute of Advanced Industrial Science andTechnology)があり、ドライバモデルの構築が重要な課題である。
従来、ドライバモデルは、車載センサーから得られ受 賞 ： 日 本 神 経 回 路 学 会 奨 励 賞 (2004) IEEE Computational
Intelligence Society Japan Chapter, Young Researcher Award (2010)
リバネス研究費 AZAPA 賞 (2015)
著書：ナイーブベイズモデル, 人工知能大辞典, 共立出版 (2017)
研究専門分野：交通流の数理統計 ベイズ統計 潜在変数モデリング
シミュレータにおける機械学習

る速度、加速度、ハンドル操舵角やエンジン回転数などのデータを基に構築されてきた。こうしたセンサーデータは、ドライバの一挙手一投足を記録するため、得られたドライバモデルによって精密な運転行動の再現が可能となる。しかしながら、データの取得にはテストドライバらによる複数回の実車走行が必要である。
ドライバ毎に異なる運転個性や道路状況の多様性に適応できる汎用なモデルを構成するには、多様性をカバ

あらまし

近年、高度道路交通システムの推進に伴い、ーできる大量のデータが不可欠であり、データ取得に交通管理や安全運転のための情報処理技術が急速な発多くの時間と費用を要することが問題である（図 1 左）。

展をみせている。中でも、運転支援システムでは、ドそこで本研究では、センサーデータに一切頼らないライバの意思決定とそれに対する運転行動をシステム全く新しいドライバモデリング手法の確立を目的とす

自身が認識する必要があり、ドライバモデルの構築がる。用いるデータは、定点カメラにより撮影された道重要な課題である。

路を走行する車両群の映像である。これを「交通流映従来、ドライバモデルは、車載センサーから得られ像」と呼ぶ。交通流映像より車間距離、速度変化、車る情報を基に構築されてきた。しかしながら、データ線変更などの情報が得られる。これらの情報と計算モの取得にはテストドライバらによる複数回の実車走行デルを用いて、ドライバの状態（意思決定規則）を推が必要であり、データ取得に多くの時間と費用を要す定する（図 1 右）。本研究では、速度決定を行うドラることが問題である。

イバモデルに焦点をあてる。従来法が車内で観測されそこで本研究では、センサーデータに一切頼らないる情報を基にしたモデルであるのに対し、本研究の提全く新しいドライバモデリング手法の確立を目的とす案法では、車外で観測される情報を基にしたモデルでる。用いるデータは、定点カメラにより撮影された道ある。センサーデータは、ハンドル操作やブレーキ操路を走行する車両群の映像である。交通流映像からの作などドライバの運動制御のモデリングに適しており、情報と計算モデルを用いて、ドライバの意思決定規則

ドライバの状態は車両の状態から間接的に推定される。

を推定する。計算モデルに確率セルオートマトンを用

これに対して、交通流映像は周囲の車両との相互作用いることにより、モデル最適化アルゴリズムを考案すを記録するため、加速・減速などドライバの速度決定る。これにより、ドライバの運転規則のグループ化やのモデリングを直接的に行うことが可能である。

車間距離が運転行動に与える影響などを、統計的に判

交通流映像は撮影コストが低く、道路の混み具合、定することが可能となった。

天候や道路形状など、多様な状況のデータを容易に取
1

TELECOM FRONTIER No.100 2018 SUMMER

交通流映像に基づく運転支援システムのためのドライバモデリング手法の確立
Driver Modeling for Driver-Assistance Systems Based on Video Data of Traffic Flow

交通流映像と計算モデルに基づく

車載センサーデータに基づく
ドライバモデル

速度・加速度
ハンドル操舵角アクセルペダル状態○データの時間分解能 高○精密な動作を再現可能
×データ取得コスト 高
×モデルの汎用性 低

図１

速度制御、ルート決定、車線変更などの運転動作を再現。
運転支援やシミュレータで使用。

定点観測動画計算モデル（セルオートマトン）○データ取得コスト 低○集団としての動作を再現可能○モデルの汎用性 高×精密な動作は再現不可

ドライバモデリング

得することができる。さらに、1 つの交通流映像に複が定められている[7]が、交通量やボトルネック容量な数のドライバの行動が記録されるため、運転個性の分ど巨視的な指標に基づくものであり、各車両の動きな類や比較に困難をともなわない。このように、交通流

どのドライバモデルに必要な微視的な指標に基づく評

映像に基づくモデリングは、従来法が有する「データ価は行われていない。セルオートマトンの交通流とし取得コスト」と「モデル汎用性」の問題を解決し、道ての性質は、「自己駆動型粒子の統計物理」として研究

路状況の多様性に適応したモデル構築を可能にするこされている[8,9 など]が、実データからセルオートマトとが期待できる。

ンを最適化するアプローチは本研究独自のものである。

モデル最適化の方法として、
これまでTotally AsymmetricSimple Exclusion Process（TASEP）や Stochastic Optimal

２．研究方法・結果・意義・見解Velocity（SOV）モデルといったセルオートマトンの最本研究は、従来のドライバモデリングの欠点である適化方法を提案されている[1,2 など]。こうしたセルオ「データ取得の困難」を克服するため、センサーデー

ートマトンは、パラメータを有しており、パラメータタではなく、全く異なる交通流映像をデータとする。

を調節することで所望の交通流を再現する。本研究でこの交通流映像からのモデリングを可能にする鍵となは、このようなパラメータ推定やモデル比較を用いる

るのが、ドライバの意思決定を表現する「計算モデル」ことで、セルオートマトンを最適化し、ドライバモデである。交通流映像中の車両の動きに対し、計算モデルを構築する。

ルを最適化することで速度制御のための意思決定の方

車載センサーによるドライバモデルは、様々な大学策を抽出し、ドライバモデルを構成する。この計算モや企業により研究・開発が進められている。実際の車デルの最適化は、これまでのパラメータ推定方法[研究

両走行によるセンサーデータが収集、販売されている実績欄[10,11]を基に発展させる。

[3]。数は少ないが、同じ経路を複数のドライバが走行

本研究では、計算モデルにセルオートマトンを用いするなど、網羅的なデータが準備されている。こうしる。セルオートマトンとは、単純な振る舞いをするセた公開データによって、センサーデータによる従来のルを並べ、全体で複雑な計算を行う系のひとつである。

モデリングも、より大きく進展していくと予想される。

交通流を扱う際には、セルを一列に並べ道路とみなし、セルオートマトンを利用した都市交通シミュレータ

車両の有無をセルの状態として表現する（図 2）。各セは、欧米や日本国内で盛んに開発されており[4,5,6 な

ルは、自分と近傍のセルの状態を参照し、次時刻の状ど]、シミュレーション結果は道路計画や都市開発に積態を決定する「規則」を持つ。この規則を適切に設定

極的に用いられている。シミュレータの評価方法などすることにより、道路上の車の流れを再現できる。
2

TELECOM FRONTIER No.100 2018 SUMMER

交通流映像に基づく運転支援システムのためのドライバモデリング手法の確立
Driver Modeling for Driver-Assistance Systems Based on Video Data of Traffic Flow

速・高速・中速の 3 つのグループとなることが分かっある時刻た。さらに、TASEP と ZRP のどちらが与えられたデータに適するかを検証するためのアルゴリズムを提案した[13]。ZRP が優位であれば、車間距離が運転行動に与える影響が大きく、TASEP が優位であれば、同じ速度を保つ運転規則であることがわかる。高速道路

次の時刻

映 像では 、 撮影区 間での混雑が少な かった た め、次のセルに進むか否かが状態変化の規則として決められている。この規則を最適化して交通流を表現する。

TASEP が優位であった。円状サーキットを高密度で走行する実験データ[14]で比較を行ったところ、ZRPが優位であった。このことから、セルオートマトンの図２最適化を行うことで運転規則の推定が可能であること

1 次元セルオートマトンと動作原理が示唆された。
交通流を表すセルオートマトンとして、Zero RangeProcess（ZRP）と TASEP に着目する。ZRP は、前方方向の空のセル数に応じて前進する頻度が異なる規則を有する。前進する頻度は、前進確率として表現され、これは速度に対応する。一般的に、前方の車間距離が大きければ目標走行速度は高く、車間距離が小さければ目標速度は低い。よって、ZRP の OV 関数の横軸は離散化されたセル数、縦軸が前進確率となる。TASEP、は車間距離によらない前進確率をもつ。これらの計算モデルにおけるパラメータは、各車間距離での前進確

図３

高速道路撮影区間率（TASEP の場合は、すべての車間で共通の確率）となる。また、OV 関数によってグループ化を行う場合は、同じグループに属する車両は共通の OV 関数を持つとOV 関数は、ドライバの運転特性を表す。例えば、車し、グループに属する割合をパラメータとして加える。

間距離の増加とともに速度は増加するが、ある距離より数理統計のアルゴリズムを用いることで、走行データも大きくなると、速度の増加がなく一定になる（図 4）。

からのパラメータ推定やグループ分けが可能になる。

これがドライバの目標速度である。また、目標速度に

本研究では、高速道路の映像を記録し（図 3）、走行なるまでに必要な車間距離も特性を表す。例えば、目している車両の動きを抽出することで、各時刻におけ標速度が高くかつ必要な車間距離が小さい場合、OVる車両の位置を表す時空図を作成した。この時空図か関数は急峻な勾配をもつシグモイド型の関数となる。

ら、セルオートマトンのパラメータ推定およびグルー

これは、高速走行を好み車間距離を詰める（煽り運転プ化を行った。グループの数は、未知のため推定するをする）ドライバと解釈できる。反対に、目標速度が必要がある。グループ化は、数理統計ではクラスタリ低く、それに必要な車間距離が大きいドライバは、慎ングと呼ばれ、ベイズクラスタリングは、不必要な冗重な運転をしているとみなせる。このように、OV 関長グループを削減する働きがあることが知られている。

数の形状により運転特性を推し量ることが可能である

本研究では、ベイズクラスタリングを用いてグループため、本研究で提案した ZRP によるグループ分けでは、の数とパラメータを推定するアルゴリズムを提案した

ドライバの特性によるグループの抽出が統計的に行わ[12]。高速道路映像では、多くの場合で走行速度が低れている。
3TELECOM FRONTIER No.100 2018 SUMMER

交通流映像に基づく運転支援システムのためのドライバモデリング手法の確立
Driver Modeling for Driver-Assistance Systems Based on Video Data of Traffic Flow

図４

OV 関数と運転特性

参考文献

３．今後の展望
本研究では、手法は定点カメラで撮影された交通流[1] 山崎啓介, “多種粒子 TASEP を表現する混合分布から個々のドライバの運転特性を推定するアルゴリズモデルと統計的粒子クラスタリングについて”，日ムを提案した。運転特性を表す指標のひとつである

本応用数理学会論文誌, 24(4), 2014

OV 関数は、車間距離と速度の関係であり、これらの[2] 小林浩一、山崎啓介, "基本図の線形性に基づく量は車載センサーから計測が可能である。これは、セ

SOV モデルのパラメータ推定", 日本応用数理学会

ルオートマトンのパラメータ推定に車載センサーの情

論文誌, 22(4), pp.287-300, 2012
[3] 運転行動データベース 人間生活工学研究センター

報が利用できることを意味する。本研究では、車載セ

http://www.hql.jp/database/drive/

ンサーデータの欠点を補う目的で、交通流からのドラ[4] TRansportation ANalysis and SIMulation System

イバモデリング手法を構築した。近年では、自動運転システムの開発が進み、車載センサーデータの収集コ(TRANSIMS)ストは低くなりつつある。今後は、車載センサーといhttp://www.fhwa.dot.gov/planning/tmip/transims/

う車内データと定点観測から得られる車外データを融[5] 交通流シミュレーションシステム TRAFFICSS
http://www.hitachi.co.jp/rd/trafficss/

合することが、より精緻なドライバモデルの構築には[6] 街路網交通流シミュレーションシステム AVENUE

必要不可欠であると思われる。

http://www.i-transportlab.jp/products/avenue/

また、本研究では、比較的単純な道路形状を対象と[7] 交通シミュレーションクリアリングハウス

したが、撮影範囲を広げることで、運転特性や行動履歴を埋め込むような運転行動地図を作成することも重http://www.jste.or.jp/sim/要と考える。地図データには制限速度や道路形状、勾[8] 杉山 雄規, 計算と社会 第 5 章配などの情報が含まれるため、これらが運転に与える座 計算科学第 6 巻, 岩波書店

交通流, 岩波講

影響の解明や道路交通事故情報と照らし合わせること[9] R. Haberman, 交通流の数学モデル, 現代数学社

により、事故発生のメカニズムを運転行動から分析し、[10] Fumito Nakamura, Keisuke Yamazaki, “Two

事故の予防に役立てるなど多くの応用が考えられる。

Statistical Methods for Grouping Vehicles inTraffic Flow Based on Probabilistic CellularAutomata”, Proc. of SCIS-ISIS 2014

4TELECOM FRONTIER No.100 2018 SUMMER

交通流映像に基づく運転支援システムのためのドライバモデリング手法の確立
Driver Modeling for Driver-Assistance Systems Based on Video Data of Traffic Flow[11] 金井政宏、山崎啓介, "2 種粒子 TASEP における[7] 柳澤大地, 山崎啓介, “退出過程における強引なエ

有効データ長分布からのパラメータ推定について",ー ジ ェ ン ト の 識 別 方 法 ”, 数 理 社 会 学 会 大 会 ,第 18 回交通流のシミュレーションシンポジウム,

2016.
[8] 中村文士, 山崎啓介, “変分ベイズ法による多種粒

9-12, 2012

子 ZRP の統計的推測について”, 日本応用数理学会[12] 中村文士, 山崎啓介, “交通流映像からの速度決定

論文誌, 26(3), pp.268-85, 2016則のモデル化とグループ分け”, 電子情報通信学会
ITS 研究会, ITS2014-53, 155-160, 2015.
[13] 山崎啓介, “統計的モデル選択による TASEP とZRP の比較”, 第 21 回交通流と自己駆動粒子系のシンポジウム, 2015.
[14] Y. Sugiyama, M. Fukui, M. Kikuchi, K. Hasebe, A.
Nakayama, K. Nishinari, S. Tadaki, and S. Yukawa.
Trafficjams

withoutbottlenecks-experimental

evidence for the physical mechanism of theformation of a jam. New Journal of Physics, Vol. 10,
No. 3, 033001, 2008.
関連文献[1] 山崎啓介, “LDA を用いたセルオートマトンによる交通流の分析”, 電子情報通信学会 IBISML 研究会,IBISML2015-57, 33-37, 2015.
[2] 梶大介，山崎啓介, “セルオートマトンを用いた自律的な車線変更モデルによる交通流最適化の研究”,
電 子 情 報 通 信 学 会

IBISML

研 究 会 ,IBISML2015-58, 39-43, 2015.
[3] 山崎啓介, 本村陽一, “運転行動におけるタスクモデリング”, 日本行動計量学会第 44 回大会,大会予稿集, 412-413, 2016.
[4] 山崎啓介, “三次元確率セルオートマトンによるドローン交通流モデル”, IBIS2016 ワークショップ,2016.
[5] 須貝将士, 山崎啓介, “車載センサーデータを用いた運転タスクラベリング”, IBIS2016 ワークショップ, 2016.
[6] 山崎啓介, 本村陽一, “運転支援システムのための形式文法による運転行動のタスクラベリング”, 人

この研究は、平成２６年度ＳＣＡＴ研究助成の対象と工知能学会社会における AI 研究会, 2016.

して採用され、平成２７～２８年度に実施されたものです。

5

TELECOM FRONTIER No.100 2018 SUMMER