救急救命センターと連携する
交通事故自動通報システムによる交通弱者の被害軽減― 平成 28 年度（中間報告） タカタ財団助成研究論文 ―ISSN 2185-8950

研究代表者

中山 功一

研究実施メンバー

研究代表者

国立大学法人 佐賀大学
工学系研究科 准教授

研究協力者

中山 功一

国立大学法人 佐賀大学
医学部 教授

阪本 雄一郎国立大学法人 佐賀大学
医学部 助教山田クリス孝介

国立大学法人 佐賀大学
産学・地域連携機構 教授

佐藤 三郎

国立大学法人 佐賀大学
工学系研究科 客員研究員

大島 千佳

報告書概要スマートフォン用の Android アプリとして，事故検知／事故通報アプリを作成した．作
本プロジェクトは，成したアプリは，起動中に，通常発生しない加速度（異常加速度）を検知すると，警報音を発すると同時に事故であることを画面と音声で知らせる．画面上には，「警報停止（通報は必要ありません）」ボタンが表示される．所持者や目撃者が自ら対処できる場合は警報停止ボタンを押してもらうが，所持者が意識不明の場合や，目撃者が不在などにより対処できない場合は，自動的に救急救命センターに通報される．実験の結果，上空から撮影が可能な誤差 5 メートル以内で，正しく事故発生位置を通報できることを確認した．
Microsoft Azure を用いて，通報を受けるサーバを構築した．送られてきた位置情報を正しく記録できた．また，リクエストに応じて，ドローンの制御用タブレットに，位置情報と出動指示のデータを渡せることを確認した．
ドローンの自動飛行を制御するタブレットアプリを作成した．指定された GPS 情報に基づき，自動的に事故現場へ救急ドローンを飛行させることができた．現場に到着したドローンから送られてくる映像，および到着したドローンを遠隔操作して得られる映像等の情報が，救急救命センターに設置を予定しているタブレット上で表示されることを確認した．
さらに，事故発生時にスマートフォンが故障しないか（破壊されないか）実験により検証した．電動車いすに乗せたダミーに人形に，スマートフォンを２台装着して，自動車を３回衝突させた．ダミー人形は，電動車いすごと跳ね飛ばされたが，６台のスマートフォンのすべてが壊れずに，事故通報できることを確認した．

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目

次

救急救命センターと連携する
交通事故自動通報システムによる交通弱者の被害軽減
第 1 章 はじめに
第 2 章 スマートフォンによる自動通報
2.1

通常運転時の加速度

2.2

事故発生時の加速度

2.3

識別アルゴリズムの検討

2.4

識別アルゴリズムの作成

2.5

メール送信機能の作成

第 3 章 事故発生時の確認実験
3.1

事故検知および誤検知の確認

3.2

事故発生時の破損状況の確認

3.3

事故発生時の加速度データの確認

3.4

ス マ ー ト フ ォ ン の G PS 精 度 の 確 認

第 4 章 ドローンによる事故現場の確認
4.1 ドローンによる確認の利点
4.2 ドローンを用いたシステムの概要
4.3 自動飛行アプリケーション
4.4 W e b サ ー バ
4.5 自動飛行アプリケーション
4.6 屋外実験
4.7 ドローンの GPS 精度の確認
4.8 ドローン自動飛行実験
第 5 章 まとめと今後の課題
参考文献

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第1章
はじめに
佐賀県の人口 10 万人あたりの人身事故発生件数は，2015 年で 1025 件，2016 年で 927 件と，5 年連続で全国ワーストであった[1][2]．全国平均と比べても 2 倍以上の開きがあり，特に歩行時や自転車運転時の被害が顕著である．その中でも佐賀市は， 図 1.1 に示す通り，全国でトップを争っている状況である．

図 1.1

交通事故発生状況の推移（出典：公共財団法人「交通事故センター」のデータを基に毎日新聞が集計）

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歩行時や自転車運転時に交通事故にあった場合，自動車の運転時と比べて重症となりやす
く，自分で消防署に通報できない場合が多い．平成 26 年度版

犯罪白書によると，図 1.2 に示されるように，ひき逃げ件数は，近年減少傾向にあるが，重傷事故の件数は毎年あまり変わりがない．

図 1.2

ひき逃げ事件発生件数・検挙率の推移（平成 26 年度版

犯罪白書）

この 2 つのデータから，佐賀市では，自転車事故でひき逃げによる重傷事件に巻きこまれる可能性が高いといえる．

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自動車では自動通報システムの搭載が進む中，歩行者や自転車には，自動通報する手段が限られている．
「Skylock[3]，図 1.2」のように防犯グッズとして，Wi-Fi または Bluetooth接続が可能な場合に限り，異常な加速度を検知すると，自転車の所有者に通報するものは存在する．しかし，自転車の運転者が事故にあった場合に，携帯電話の電波を経由して任意の連絡先に通報してくれる装置は存在しない．

図 1.2

Skylock

筆 者 ら の 所 属 す る 佐 賀 大 学 で は ， 先 進 事 故 自 動 通 報 シ ス テ ム （ Advanced Automatic
Collision Notification : AACN）とドクターヘリシステム[3]を連動させる救急ヘリ病院ネットワーク(HEM-Net）[4]を導入している．自動車には AACN などの通報装置が装備されつつある．自転車や歩行者が事故にあった場合にも，自動で救急通報され，適切に救急救命されるシステムが期待される．

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本研究では，交通事故の救急システムを提案する．まず，スマートフォンを用いて，歩行者や自転車の運転者が，自ら通報できないような事故にあった場合でも，自動で事故発生とその位置情報を通報する Android アプリケーション（以下，自動通報アプリ）を開発する．
次に，通報された位置情報に従い，小型の無人飛行機「ドローン」を事故現場まで自動飛行させ，上空から事故の様子を動画で撮影し，救命センターに送信する Android アプリケーシ
ョン（以下，自動操縦アプリ）を開発する．救命センターでは，上空からの映像を見て，救急車やドクターヘリの出動を判断する．
筆者らが提案している交通事故救急システムを図 1.3 に示す．本システム開発に向けた予備実験と，図 1.3 青枠で示したスマートフォンによる自動通報アプリを 2 章で，アプリの動作確認実験を 3 章で，赤枠で示したドローンの自動操縦アプリ，およびドローンによる撮影について 4 章で，それぞれ述べる．

図 1.3

救急システムの概念

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第2章
スマートフォンによる自動通報
2.1

通常運転時の加速度

ま ず ， 通 常 の 運 転 時 の 加 速 度 を 調 べ る 実 験 を 行 っ た ． 20歳 代 の 被 験 者 4人
（ 男 性 3名 ， 女 性 1名 ） が ， 佐 賀 駅 か ら 大 学 ま で の 片 道 20 分 程 度 の 通 学 時 に ，
ポ ケ ッ ト ま た は バ ッ グ に 加 速 度 セ ン サ を 入 れ て ， 合 計 70分 間 程 度 の 加 速 度 の
デ ー タ を 取 得 し た ． ま た ， 20歳 代 の 被 験 者 4人 （ 男 性 4名 ） が ， 自 転 車 で 急 発
進 ／ 急 転 回 ／ 急 停 止 を し た 加 速 度 デ ー タ を ， 合 計 40分 程 度 取 得 し た ． 加 速 度
を 検 知 す る セ ン サ と し て ， 図 2.1に 示 す ス マ ー ト フ ォ ン （ C OVI A 社 製 ： CP D0 2） を 用 い た ．

図 2.1 スマートフォン（COVIA 社製：CP-D02）

通 常 の 運 転 に よ る 加 速 度 デ ー タ の 一 例 を 図 2.2 ， 急 発 進 ／ 急 転 回 ／ 急 停 止 し
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た 加 速 度 デ ー タ の 一 例 を 図 2.3に 示 す ． こ の 実 験 の 結 果 ， 通 常 の 運 転 で は ，
加 速 度 の 絶 対 値 （ 3軸 の 加 速 度 の 二 乗 和 の 平 方 根 ） が 30 m/s 2 を 越 え る こ と がないことが明らかになった．また，加速度センサをポケットまたはバッグに入れることの影響はなかった．

図 2.2

図 2.3

通常の自転車走行時における加速度の絶対値の推移

急加速，急旋回，急停止時における加速度の絶対値の推移

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2.2 事故発生時の加速度
自転車を故意に衝突させるなどをして，事故を再現した状況での加速度のデ ー タ を ， 廃棄予定の中古自転車（図2.4）を用いて取 得 し た ． 被 験 者 の 安 全 性 を 考慮し，衝突させる自転車に被験者は乗車しなかった．加速度センサは，衝突に よ り 破 損 し に く い WAA-010(ATR社製，図2.5)を用い，自転車のサドルに装着した．
事故は，｛正面衝突／横からの衝突／運転時の転倒／停止時の転倒／落下（ 2メ ー ト ル ） ｝ の 5種 類 を 想 定 し ， 5つ の 条 件 で デ ー タ を 取 得 し た ．

図 2.4

廃棄予定の実験用自転車

図 2.5

WAA-010(ATR 社製)

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コ ン ク リ ー ト 製 の ブ ロ ッ ク に 自 転 車 を 正 面 か ら 3回 衝 突 さ せ た 場 合 の 加 速
度 デ ー タ の 一 例 を 図 2.6に 示 す ．

図 2.6

ブロック塀への正面衝突時の加速度の絶対値の推移

さらに，停止時の転倒を左右交互に行った場合の加速度データの一例を図2.7に 示 す ．

図 2.7

左右交互の転倒時の加速度の絶対値の推移
11/37実験結果から，正面衝突／横からの衝突／運転時の転倒／停止時の転倒／
落 下 （ 2メ ー ト ル ） の い ず れ の 条 件 に お い て も ， 加 速 度 の 最 大 値 は 常 に
100m/ s 2 を 越 え る こ と が 明 ら か に な っ た ．
2.3 識別アルゴリズムの検討
事故を識別するために，重力加速度を削除し，重力加速度に垂直な方向（すなわち地面に平行な方向）のみを算出して判別に用いる以下のアルゴリ
ズムを検討する．
重 力 方 向 ベ ク ト ル =(a1 , a 2, a3)を ， 過 去 ２ 秒 間 の 加 速 度 デ ー タ を 平 均 した 値 と 定 義 す る ． 現 在 の 加 速 度 ベ ク ト ル =(b 1 , b2, b3 ) と す る ． こ の と き ，
ベ ク ト ル と ベ ク ト ル の な す 角 を θ と す る と ， c o sθ は 以 下 の 式 で 計 算 さ れ
る．







ここで，現在の加速度ベクトル b のうち，重力方向ベクトル a に垂直な成分 c はc =sinθ b ＝ 1 - cos θ2 bとなる．以上から，重力方向に垂直な加速度データが算出できる．左右交互の転倒時の加速度データのうち，重力方向に垂直な加速度を図 2.8 に，重力を含む加速度の絶対値を図 2.9 に
示す．

図 2.8

重力方向に垂直な加速度12/37図 2.9重力を含む加速度の絶対値

図 2.8 と図 2.9 との比較から，重力方向に垂直な成分のみを利用しても，事故発生時の加速度データはほとんど変わらない．また，他の事故を想定したデータを利用した場合にも同様の結果が得られた．このため，重力方向に垂直な加速度を抜き出すアルゴリズムを用いて，識別性能に差が生じないと考えられる．以上から，加速度センサの値のうち，アルゴリズムがもっとも単純な加速度の絶対値による識別を用い，値が 30m/s2 以上の場合に警告し，
100m/s2 以上の場合に通報する通報アプリを開発した．

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2.4 識別アルゴリズムの作成
前節より，加速度センサの絶対値が 30m/s2 以上の場合に警告し，100m/s2 以上の場合に通報するアルゴリズム，すなわち事故判別アルゴリズムを考えた．加速度センサの値を読み込
み・出力する部分を図 2.10 に示す．

図 2.10加速度センサの値を読み込み・出力する部分

加速度センサの絶対値を計算するためのアルゴリズムを以下の図 2.11 に示す．

図 2.11

加速度センサの絶対値を計算するためのアルゴリズム

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このアルゴリズムにより変数 FLAG に加速度センサの絶対値が代入される．自転車の運転手が所持するスマートフォンに警告文を表示するプログラムのソースコードを図 2.12 に示す．このプログラムにより，事故の判定条件である，加速度センサが 30 以上の時，100 以上の時に対応する警告文を表示する．

図 2.12

事故の判定条件を用いた警告文とメールの送信

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変数 ABC と変数 ABCDE は入っている数字で，その時の状態を示す．示す状態は
以下の 3 つである．
0：変化なし1：加速度センサの絶対値が 30 以上
2：加速度センサの絶対値が 100 以上
これらの変数を使うことで，例えば加速度センサの絶対値が 30 以上の衝撃を受け，警告メールが送られた後に，再び加速度センサの絶対値が 30 以上の衝撃を受けた時に再び警告メールが送られるのを防ぐ．

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2.5 メール送信機能の作成
An droi d ア プ リ で メ ー ル を 送 信 さ せ る 方 法 は 2つ あ る ． 1つ 目 は ， i n t e n tを使いメーラーを起動させる方法である．ただし，この方法はユーザに送信ボ
タ ン を 押 し て も ら う 必 要 が あ り 、 自 動 送 信 に は な ら な い ． 2つ 目 は ， 今 回 筆
者 が 採 用 し た 方 法 で あ る ja va mail を 使 う 方 法 で あ る ． こ の 方 法 で あ れ ば ユ ー
ザ が 何 か 行 動 を 起 こ さ な く と も ア プ リ が メ ー ル を 自 動 送 信 す る [4]． j a v am a i l を 使 っ て メ ー ル を 送 信 す る 部 分 の ソ ー ス コ ー ド を 図 2.13に 示 す ．

図 2.13

メール送信機能

以 上 の よ う に ， メ ー ル を 送 信 す る 為 に 必 要 な S M T Pや ポ ー ト 番 号 な ど の 情報をこの部分のプログラムに入力しておくことや，メールの送信元のアカウ
ントへのログインに必要なパスワードを入力すること．メールの送信先アド
レスもこの部分のプログラムに入力することなどが必要となる．メールのタ
イ ト ル は ， 図 2.12 で 表 示 す る 警 告 文 と 同 じ も の を 使 用 し ， 事 故 と 判 定 さ れ た
際の絶対値の値をメールの本文として送信する．このプログラムにより，指17/37

定の条件でメールが送信されることを確認できた．

第3章
事故発生時の確認実験
前 章 の ア ル ゴ リ ズ ム を 使 っ て ， 自 転 車 の 加 速 度 が 30m/ s 2 （ 通 常 の 運 転 で は
超 え な い 敷 居 値 ） を 超 え る と 警 告 メ ー ル を ， 100m/s 2 （ 事 故 の 可 能 性 が 高 い敷居値）を超えると事故メールを，それぞれ指定アドレスに自動的にメールするアプリを開発した．
開 発 環 境 と し て ， W i n d o ws 8 . 1 上 で Eclipse を 用 い た ． メ ー ル の 送 信 は ，ja va mail を 用 い ， 警 告 メ ー ル ／ 事 故 メ ー ル の 送 信 先 は ， ユ ー ザ が 任 意 で 選
べ る も の と し た ． 同 時 に ， H T T P通 信 の GET メ ソ ッ ド を 用 い て ， 経 度 緯 度 の
位 置 情 報 を P HPサ ー バ に 送 信 す る ． サ ー バ で は ， 位 置 情 報 を jso n形 式 で 保 存
す る ． 自 動 操 縦 ア プ リ は ， 受 信 用 UR Lに ア ク セ ス す る こ と で ， jso n形 式 の 位
置情報を受信できる．
3.1 事故検知および誤検知の確認
開 発 し た 自 転 車 事 故 自 動 通 報 ア プ リ の 実 証 実 験 と し て ， 20歳 代 の 被 験 者
が ， 通 学 時 に 約 20 分 間 利 用 し た ． そ の 結 果 ， 強 い 衝 撃 が あ っ た こ と を 知 ら せるメールと，事故を知らせる警告メールは送られず，安全に運転をしていることを正しく判定できることが分かった．
次 に ， 自 転 車 事 故 に 相 当 す る と 仮 定 さ れ る 加 速 度 30m/ s 2 程 度 の 衝 撃 を 与 え
た と こ ろ ， 警 告 メ ー ル が 送 信 さ れ た ． 一 方 ， 100m/s 2 を 超 え る 衝 撃 を 与 え た
ところ，一部のスマートフォンで，電源が落ちてしまい，事故を知らせる通報メールが送られない場合があることが判明した．この原因は，スマートフ
ォンのハードウェアの特性が影響していると考えられ，衝撃に強いスマートフォンを用いる必要がある．

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3.2 事故発生時の破損状況の確認
交通事故発生時に，スマートフォンが破損し，通信ができなくなる可能性
も 考 え ら れ る ． そ こ で ， 普 通 乗 用 自 動 車 と ハ ン ド ル 型 電 動 車 イ ス （ スズキ製セニアカー）と の 衝 突 実 験 に よ り ， 破 損 状 況 を 確 認 す る ． 車 イ ス に 乗 せ た ダ ミ ー
人 形 の 腰 に 図 2.1に 示 し た ス マ ー ト フ ォ ン （ COVIA社製：CP-D02） を ２ 台 設 置
す る ． そ こ に ， 時 速 30 kmの 普 通 乗 用 車 を 衝 突 さ せ る ． 後 部 か ら の 衝 突 （ 追突 ） を 2回 ， 側 面 か ら の 衝 突 を 1 回 の ， 計 3回 実 験 し た ． 実 験 の 様 子 を 図 3.1，
図 3.2に 示 す ．

図3.1

衝突実験（追突）の様子

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図3.2

衝突実験（側面）の様子

3回 の 衝 突 実 験 の 結 果 ， い ず れ の 場 合 も ， 2台 の ス マ ー ト フ ォ ン は 衝 突 後 も破損することなく，通信可能な状態であった．このことから，スマートフォンを所持した状態で事故にあっても，多くの場合，スマートフォンは事故を通報できる状態であることが確認できた．
3.3 事故発生時の加速度データの確認
上 記 の 実 験 時 に お け る ， 図 2.1に 示 し た ス マ ー ト フ ォ ン に よ り 取 得 し た 加
速 度 デ ー タ と ， 同 時 に 装 着 し た 図 2.5 に 示 し た 加 速 度 セ ン サ に よ り 取 得 し た
加速度データを分析する．
まず，加速度センサについて結果を述べる．図 3.3 の赤枠部分は，衝突直後に生じた加速度である．衝突直後の加速度は，2 つの軸に対して，約 150m/s2 の加速度が生じていることがわかる．また，他の加速度センサすべてにおいて， 2 つの軸に対して強い加速度が生じた．

図 3.3

市販の加速度センサの加速度データ

次 に スマートフォンで取得した加速度データについて結果を述べる．
図 3.4 の赤枠部分は，衝突直後に生じた加速度である．衝突直後の加速度は，2 つの軸に対して，約 20m/s2 の加速度が生じていることがわかる．本実験で使用したスマートフォンは，端末の性能上，1 つの軸に対して 20m/s2（絶対値で約 35m/s2）までの加速度しか測定できない.つまり，事故が発生した場合，加速度の最大値を記録することがわかった．また，他のスマートフォンすべてにおいて，図 3.3 と同様に 2 つの軸に対して強い衝撃が生じた．

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図 3.4

スマートフォンの加速度データ

これらの実験結果より，衝突直後に 2 つの軸に対して強い加速度を検知することがわかった．30km/h の車との交通事故が起きたとき，2 つの軸に 150m/s2 の加速度が生じ，1 つの軸は，加速度が生じないとする．このときに生じる加速度の絶対値は，約 210m/s2 である．これまでに述べたように，通常運転での加速度は 30m/s2 を超えることはないのに対し，事故が発生したときの加速度は 30m/s2 を超えることが明らかとなった．

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3.4 スマートフォンのGPS精度の確認
G P Sの 精 度 を 確 認 す る た め ， 開 発 し た ア プ リ を 用 い て ， 事 故 が 起 き や す い
4ヶ 所 で G P Sデ ー タ を そ れ ぞ れ 10回 ず つ 取 得 し た ． 図3.5から図3.12に，指定した4ヶ所について，緯度，経度をそれぞれ図示した．緯度・経度の表記は，小数点第4位から小数点第6位までとしている．小数点第4位の数値が1度変わると約10m，小数点第5位の数値が1度変わると約1m，小数点第6位の数値が1度変わると約0.1mの誤差が生じていることになる．青色の線
は，実験により計測した値である．橙色の線は，googleマップで調べた値（基準値）である．
これらの結果から，指定した 4 ヶ所すべてにおいて，緯度，経度どちらの誤差も約 5m（図中の縦軸の約 50）以内に収まっていることがわかる．

図 3.5 佐賀大学前での緯度図 3.6 佐賀大学前での経度22/37

図 3.7 佐賀大学西での緯度

図 3.8 佐賀大学西での経度23/37

図 3.9 佐賀大学南での緯度

図 3.10 佐賀大学南での経度24/37

図 3.11 学生自宅付近での緯度図 3.12 学生自宅付近での経度
つまり，交通事故が起きたとき，事故現場を中心に約 10m 正方の範囲にドローンを向かわせることができる．自動操縦アプリにより事故現場を撮影するドローンは，約 20m 正方の範囲を撮影するため，事故現場を写真内に収められる．これより，事故現場を正しく撮影できるので，事故現場に救助隊が到着する前に現場の状況を確認できる．

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第4章
ドローンによる事故現場の確認
4.1 ドローンによる確認の利点
交通事故が起きた時，現場に救助隊が到着するまでにドローンを使用し，到着前に現場の状況を確認する利点を述べる．事故現場へ出動する前に状況が確認で来た場合，事故の規模の把握や，必要な機材などの判断ができる．
これにより現場に到着後，救助に必要な機材が足りない状況を避けることが可能である．また，出動し現場へ到着までの間に，現場の状況が確認できることにより，現場で何が起こっているのか，どういう処置が有効なのかの判
断を早期に下すことができるようになる．これにより，現場到着後の救助活動が迅速に行える．
4.2 ドローンを用いたシステムの概要
本 研 究 で 用 い た ド ロ ー ン は ， DJI 社 の Pha n tom4で あ る ． 自 動 操 縦 ア プ リ の
開 発 に は ， D J I M o b i l e S D K f o r A n d r o i dお よ び G o o g l e M a p A P I を 利 用 した．
救命センターまたは消防署などにドローンとコントローラを設置し，コン
トローラに，自動飛行命令を送信する自動操縦アプリをインストールしたタ
ブ レ ッ ト を 接 続 す る ． 2章 で 述 べ た 事 故 の 自 動 通 報 を 受 信 し た サ ー バ は ， 自動 操 縦 ア プ リ に G P S情 報 を 送 信 す る ． 自 動 操 縦 ア プ リ は ， ド ロ ー ン を 事 故 現
場 ま で 自 動 飛 行 さ せ る ． ド ロ ー ン は ， 高 度 100 ～ 150メ ー ト ル を 時 速 72 km で飛行する．事故現場に到着すると，高度を下げたのち，上空から事故現場を撮 影 す る ． 撮 影 さ れ た 映 像 は ， 救 命 セ ン タ ー な ど で 確 認 す る ． 開発したドロー
ン自動飛行システムを図4.1に，消防と連携するシステムの概念を図4.2に示す．

図4.1

開発したドローン自動飛行システム
26/37

図4.2

消防と連携するシステムの概念

本実験で使用した DJI 社の Phantom 4 の基本スペックを表 4.1 に示す．
表 4.1 Phantom 4 基本スペック
最大飛行速度

72km/h最大フライト時間

28 分

GPS 精度±0.1m～1.5m

最大伝送距離3km

撮影画像解像度

4K(3000×4000px)

最大伝送距離(コントローラからの電波が届く飛行可能な距離)が 3km であり，最大飛行速度が72km/h なので，3km 圏内であれば最大でも 3 分弱で到着可能である．

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4.3 自動飛行アプリケーション
開発・デバッグ環境を表 3.3 に示す．自動飛行のアプリケーションは iOS/Android のモバイル
OS 向けの開発が可能である．今回は比較的開発・デバッグが容易な Android アプリケーション
としての開発を行った．開発・デバッグ環境は以下のとおりである．
表 4.2 アプリケーションの開発・デバッグ環境
PC 側開発環境 OS

Windows10

IDE

Android Studio 2.x

デバッグ用端末

Nexus9デバッグ用端末の OS バージョン

Android 7.1.1

使用 SDK など

JDI Mobile SDK for Android
Google Map API

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4.4

Webサーバ

本研究では Web サーバは 2 つの役割を持つ．
1 つ目は事故検知・通報アプリケーションと自動飛行アプリケーションの仲介である．仲介部
分は PHP を使用して記述している．URL アクセス時に位置情報の経度・緯度を URL に付加して送信するとサーバ上の一時保存用のファイルに書き込み，位置情報を保持する．
http://dkn-location.azurewebsites.net/upload.php?Latitude=33.002&Longitude=130.29151
上記の様に経度・緯度情報を付加して URL にアクセスすると位置情報が下記の形式で一時保存用のファイルに書き込まれる．
Latitude:33.002 ,Longitude:130.29151
位置情報を取得する場合は下記の URL にアクセスすることで，json 形式に形成された経度・緯度情報がレスポンスとして返される．
http://dkn-location.azurewebsites.net/
また，取得と同時にサーバ上の一時的に位置情報を保持していたファイルは値が入っていない状
態に初期化される．位置情報送信イメージを図 4.3 に示す．

図 4.3 位置情報送信イメージ

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2 つ目の役割は，ドローンで撮影した画像を保存し，閲覧可能な状態にする機能である．画像を保存する部分は PHP で記述し，閲覧部分は PHP・JavaScript・HTML・CSS を使用して記述している．
画像保存部分は保存用の URL に画像データを POST することで，画像保存用のディレクトリ
内にアップロード日時のディレクトリが作成され，その中に POST した画像が保存される．閲覧用の URL にアクセスすると PHP で画像保存用のディレクトリ内を読み込み，日付ごとのディレクトリ一覧が表示される(図 4.4)．

図 4.4 画像閲覧サイト

それぞれの日付のフォルダをクリックすることで，その日に撮影された画像の一覧がサムネイ
ル表示される．それぞれのサムネイルをクリックすることで原寸の画像見ることができるようになっている(図 4.5)．

図 4.5 画像閲覧サイトサムネイル表示

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4.5

自動飛行アプリケーション

自動飛行アプリケーションでは DJI 社が公開している DJI Mobile SDK を使用している．複数用意された自動飛行方法の中で今回は Waypoint 飛行を採用した．
Waypoint 飛行とは飛行中に目標となる点(Waypoint)を複数設定し，それらを道標に順に辿りながら飛行する方法である(図 4.6)．

図 4.6 Waypoint 飛行例
採用理由としては，Waypoint ごとに撮影などのアクションを設定できる Waypoint 飛行が，「目的地まで飛行し，静止画の撮影を行う」という今回のシステムに適していたためである．

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自動飛行を行うためにはまず，目的となる地点の位置情報を取得しなければならない．今回作成したアプリケーションは，Web サーバから位置情報を取得するために，定期的に Web サーバ
へアクセスしている．サーバ上に位置情報が保存されていれば，レスポンスとして位置情報が返ってくるので，情報をもとに自動的に Waypoint 飛行の命令を作成し，ドローンに送信する．ス
マートフォンの GPS 位置情報のズレや，ドローンが取得している現在位置の情報のズレを考慮
し，Web サーバから取得した位置情報を中心に周囲に 20m 四の正方形を描くように 4 点を移動しながら撮影するようにしている(図 4.7) ．

図 4.7 実際のアプリでの Waypoint 飛行画面

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撮影された画像データは，オリジナルの 4K 画質でコントローラに繋がっているタブレットへ送信・保存され，そこから自動的に Web サーバへアップロードされる(図 4.8)．

図 4.8 サーバと自動飛行アプリケーション通信イメージ

また，ドローンが被害者から遠すぎて画像から被害者の様子が確認できない場合がある．そのため，手動の操縦で事故現場を見るために，実際のドローンのカメラが捉えている画像をリアル
タイムで閲覧できる画面を用意した(図 4.9)．

図 4.9 実際にカメラが捉えている映像

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4.6 屋外実験
前章までに述べた自動通報アプリと，前節で述べた自動操縦アプリ，およびドローンを組み合わせて，事故発生時の様子を屋外で再現する実験を行った．河川敷にて被験者は，自動通報アプリをインストールしたスマートフォンを所持したまま倒れた．その結果，現在位置がサーバに送信された．自動操 縦 ア プ リ は ， ド ロ ー ン を 被 験 者 の 上 空 ま で 飛 行 さ せ ， 10メ ー ト ル の 高 度 まで降下して写真を撮影し，自動で離陸時点まで戻ることができた．実験を行っ た 河 川 敷 の 様 子 を 図 4.10 に ， 撮 影 さ れ た 写 真 を 図 4.1 1に 示 す ．

図4.10

実験を行った河川敷の様子

図4.11

ドローンが撮影した写真

G P S情 報 に 数 メ ー ト ル の 誤 差 が あ る た め ， 被 験 者 の 位 置 が 写 真 の 中 央 か らずれているが，事故現場の様子が判別できることが分かる．
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4.7

ドローンのGPS精度の確認

Phantom 4 はカタログスペック上 GPS 誤差が±0.1m～1.5m となっているが，研究にあたり，
実際はどの程度の誤差を想定しなければいけないかを判断するために検証実験を行った．
Phantom 4 には離陸した地点の位置情報を記録しておき，自動でその地点へ着陸する Go Home
モードが搭載されている．今回は Go Home モードを使用し，離陸地点と着陸地点の誤差を調べることで GPS にどの程度誤差があるのかを調べた．具体的な方法は以下のとおりである．
1.

離陸地点に印をつける

2.

印の上にドローンをセッティングする(図 4.12)3.

離陸し高度 20ｍまで上昇，ランダムな方向・距離に手動操作で飛行させる

4.

Go Home モードで離陸した地点へ帰還・着地させる(図 4.13)5.

離陸地点との誤差を測定する

図 4.12 離陸地点の印と離陸前のドローン

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図 4.13 着陸後のドローン
前述の方法で 10 回測定を行った結果を表 4.1 に示す．
表 4.3 実験結果
回数

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

誤差(m)

0.57

0.75

0.75

1.02

0.74

0.65

0.78

0.54

0.83

0.64

誤差方向

右前

左後

右

前

右

左前

右

後

右前

左後

この結果より実際にカタログ通り 0.5～1.5m 程度の誤差であることがわかった．この結果から，最大でも 1.5m のズレを想定してプログラムを組まなければいけないことがわかった．

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4.8

ドローン自動飛行実験

作成したアプリケーションを使い，実際にドローンを自動飛行させ，被写体が映るか実験をした．
ボタンを押すと Web サーバに現在の位置情報を送信する Android アプリケーションを作成した．このアプリから位置情報を Web サーバに送信する．25m ほど離れた位置から自動飛行してきたドローンが撮影した画像に被写体(この場合，位置情報を送信した後の自分)が写っているか
どうかを確認する．また，位置情報の送信から画像が閲覧可能になるまでの時間も測定する．
実際に撮影できた画像から，想定通り被写体が写っていることが確認できる(図 4.14)．

図 4.14 実際に撮影された画像

同様の実験を 10 回行った結果．10 回全てで，1 回の飛行で撮影される 5 枚の画像のうちいずれかに被写体が写っていることを確認できた．

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第5章
まとめと今後の課題
本研究では，交通事故の救急システムを提案した．歩行者や自転車の運転者が，自ら通報できないような事故にあった場合でも，自動で事故発生とその 位 置 情 報 を 自 動 通 報 す る An droi d ア プ リ ケ ー シ ョ ン を 開 発 し た ． 事 故 発 生
時に壊れることなく，事故発生位置をサーバに送信されることを確認した．
次に，通報された位置情報に従い，ドローンを事故現場まで自動飛行させ，
上 空 か ら 事 故 の 様 子 を 動 画 で 撮 影 し ， 救 命 セ ン タ ー に 送 信 す る An droi d ア プ
リケーションを開発した．通報された事故現場の上空まで自動飛行し，撮影された事故の様子を救命センターで確認できることを明らかにした．
筆者らが提案している交通事故救急システムは試験段階であり，実用化まで に 解 決 す べ き 課 題 は い く つ も あ る ． そ の 一 つ が ， G P S情 報 に 含 ま れ る 誤 差の 補 正 で あ る ． 事 故 検 知 時 刻 の 前 後 の 一 定 期 間 で 複 数 回 の G PS 情 報 を 取 得
し，ドローンが到着するまでに位置情報を補正することで，正しい位置で撮影できるようにするとともに，事故現場の周辺も含めて複数枚の写真を自動的に撮影・送信できるようにする予定である．もう一つの課題は，航空法における様々な制約である．現在，ドローンの飛行には，操縦者による有視界飛行を原則としている．そのため，事故発生時にもドローンが操縦者から見える範囲で飛行する必要がある．これらの制約を踏まえつつ，交通事故の被害を軽減につながる救命システムの開発を目指す．

[1] 佐賀新聞 Live（2016 年 1 月 28 日付）＜http://www.saga-s.co.jp/news/saga/10101/272951＞[2] 佐賀新聞 Live（2017 年 1 月 5 日付）＜http://www.saga-s.co.jp/news/saga/10101/392405＞[3] 佐 賀 県 医 務 課 ， 佐 賀 県 ド ク タ ー ヘ リ の 概 要 に つ い て ＜https://www.pref.saga.lg.jp/web/var/
rev0/0143/2475/201416144154.pdf＞[4] 特定 NPO 法人救急ヘリ病院ネットワーク，HEM-Net <http://www.hemnet.jp/where/>[5] 中山功一，大島千佳，阪本雄一郎 “スマートフォンアプリによる事故の自動通報と，ドローンによる事故状況の確認システム，” 第 39 回佐賀救急医学会，2016