第 55 回土木計画学研究発表会・講演集

19-08

道路ネットワークデータに基づく安全運転支援
森本 哲郎 1 ・白浜 勝太 2 ・井村 龍哉 3 ・上善 恒雄 41 非会員 大阪電気通信大学大学院 (〒 575-0063 大阪府四條畷市清滝 1130-70)

E-mail: dt15a001@oecu.jp
2 非会員 大阪電気通信大学大学院 (〒 575-0063 大阪府四條畷市清滝 1130-70)

E-mail: dt16a001@oecu.jp
3 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
4 非会員 大阪電気通信大学大学院 (〒 575-0063 大阪府四條畷市清滝 1130-70)

E-mail: jozen@oecu.jp

概要: 近年，バス運転者の過労運転などによる交通事故が多く発生しているため，事故防止への運転支援技術が求められている．我々は，路線バスに搭載したセンサ機器を用いて GPS プローブデータおよび運転者の生体信号を蓄積するためのシステムを構築している．また，収集したデータを分析するためにバス路線の道路環境をデータベースとして整備した．本報告では，道路・車両・生体データの分析について報告する．

Key Words : 生体情報，車両情報，道路ネットワーク，相関分析

1.

はじめに

2.

研究概要

我々は，IoT とクラウド環境を活用した安全運転支援
近年，少子高齢化の進展に伴い，運転者の高齢化や若システムを構築している 2)3)4)5) ．今日までの安全運転者の自動車保有率の低下などが問題視されている．特支援システムは，車両や運転者の挙動 6)7)8) のみに焦に，バスやトラック事業者では労働者の高齢化や人手不点を当てるものばかりであったが，本システムは，車足が原因とされる深刻な交通事故が後を絶たない．こ両の走行状態に加え，運転者の生体情報を計測し，リれらの事故の一因は，長時間労働や不規則勤務によるアルタイムにクラウドと連携を行う．蓄積したセンサ

過労運転時の居眠りである．健常者の場合，眠気の原データと，道路構造を組み合わせた分析を行うことで，因は睡眠不足と身体の周期であり，この周期を概日リより精細な運転時の危険を検知し，運転者にフィードズムと言う．人間には 12 時間，24 時間の周期があり体バックすることを目的としている．

温および眠気が変化している．また，林 1) の研究によバス車内では，ドップラセンサを用いて非接触に運ると，バス運転者は一般の運転者やトラック運転者と転者の心拍数，呼吸数を計測する．車両センサでは，エは異なり，2 時間毎の眠気の周期があることが報告されンジン回転数や車速，位置情報を計測し，即座に携帯ている．眠気を無理に我慢しながら運転を行うことが回線を用いてクラウドに送信する．クラウド環境側で事故につながるため，眠気の検出や予測，運転者へのは，スケーラブルな時系列データベースを用いてデーフィードバック等の安全運転支援が喫緊の課題である．

タの蓄積および，健康状態や運転状態の分析などを行

我々は，運転者の生体情報と車両情報を蓄積・分析うことを目的にしている．本システムは，国立研究開が可能な安全運転支援システムを構築し，神戸市周辺

発法人情報通信研究機構 (NICT) が運用する大規模スで路線バスを運行するバス会社の協力のもと，数十日

マート ICT サービス基盤テストベッド JOSE 上に開発間の実証実験を行った．大量の時系列データを処理すされている．

る複雑さや，カオス的に変化する生体のゆらぎを解釈することは容易ではないが，まずは，道路環境や交通

3.

解析手法

状況と生体情報との潜在的な関係を分析することを目的に，バス路線上の交差点や横断歩道などの道路構造

本稿の目的は，バス運転時の道路と生体データの相を数値化したデータベースを整備した．本稿では，道関関係を知ることである．まず，表 1，表 2，表 3 を道路ネットワークデータを用いた，道路・車両・生体デー

路ネットワークデータ，生体データ，車両データのデー

タの相関分析について述べる．

タ構造として定義する．収集したセンサデータは，地1

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理空間データベースに格納し，後述の相関分析手法を
表–1 ネットワークデータの属性用いてデータ解析を行う．
ラベル

属性値

備考

生体情報，車両情報，道路構造を組み合わせた分析

node id

整数値

ノードに割り当てる
一意の IDをするために，道路の形状や構造のネットワークデー

bus stop

0:無し, 1:有り

バス停の有無タを Open Street Map 標準のデータフォーマットに準

bus terminal

0:無し, 1:有り

ロータリーの有無

じてデータベース化した．バスの GPS データと航空写

crossing

0:無し, 1:有り

横断歩道の有無

真を参考に，約 20 メートルの間隔でノードを作成し，

incline0:無し, 1:有り

勾配の有無

道路の属性値 (表 1) を入力した．ただし，交差点や横junction

交差点の有無sidewalk

0:無し, 1:有り
0: 中央線無し
1: 中央線有り
2: 2 車線以上
0: 直線
1: 曲線
2: 屈曲 (直角)0: 立ち入り禁止
1: 歩道無し
2: 歩道有りstop line0:無し, 1:有り

(1)

道路ネットワークデータ

断歩道付近については約 5 メートル間隔になるようにデータ入力を行った．整備した道路ネットワークデー

lane

タは次の 2 路線であり，図 1 は位置関係を表したものである．また，本稿では路線 A のみを対象にデータ分析を行う．

line state

路線 A JR 住吉駅〜エクセル東の往復
路線 B 六甲アイランド〜新神戸の往復

車線

車線形状

歩道の有無
停車線直前区間の有無

表–2 生体データのデータ構造と実測値

日付

車両 ID

心拍数

2016-12-05 09:41:28

27483

2016-12-05 09:41:28

371285

2016-12-05 09:41:29

3702

97

関係数 9) が用いられる．2 変数が順序変数同士である場合はポリコリック相関係数を，また，2 変数が順序変数と連続変数の場合はポリシリアル相関係数を用いる
ことで，他手法より厳密な相関係数が計算できるとされている．

図–1 ネットワークデータ (路線 A:ＪＲ住吉駅〜エクセル東の往復と，路線 B:六甲アイランド〜新神戸の往復)

図 2 は横軸に心拍数を，縦軸にバス停の属性値を表したものである．つまり，本稿で扱うデータは，連続変数と順序変数であることを意味する．表 4 は各手法を用いて図 2 の 2 変数の相関係数を計算した結果であ(2)

相関分析手法り，ポリシリアル相関係数が最も高くなっている．

一般に相関係数といえば，ピアソンの積率相関係数

次章では，ポリシリアル相関を用いた解析結果につを指す．ピアソンの積率相関係数は 2 変数間の直線関いて述べる．

係の指標でありパラメトリックな手法である．正規分
布に従うデータであればピアソンの積率相関係数を用

4.

い，正規分布に従わないデータはノンパラメトリック

分析結果な手法であるスピアマンの順位相関係数が用いられる

道路ネットワークデータと生体データに相関関係がことが多い．ケンドールの順位相関係数は先の 2 手法

ある運転事例 1〜4 を抽出した．図 3〜図 6 は，各々のとは異なるがスピアマンの順位相関係数とほぼ同じ特実験日の 6:00〜24:00 間のデータから相関分析を行った性を持つ．

結果であり，縦軸は相関係数を，横軸は時間のずれを心理分析の分野などでは順序尺度間の相関を分析す意味する．時間のずれとは，表 3 の車両データの時間る手法としてポリコリック相関係数やポリシリアル相を基準に表 2 の生体データの時間をずらす処理を指す．

2

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表–3 車両データのデータ構造と実測値

日付

車両 ID

緯度

経度

車速

ノード ID

2016-12-05 09:41:28

274

34.721531

135.253098

54.13061

2016-12-05 09:41:28

3712

34.733185

135.257263

021

2016-12-05 09:41:29

1063

34.690155

135.269638

0400stop) との相関係数に弱い相関が現れている．この日のバス運転者の身体には，横断歩道の前後とバス停到着前に相関関係があったと判断できる．
運転事例 2

リラックス状態時に相関関係がある運転事例である．図 4 では，0，-60，-120 と，+180，+240，+300 秒において横断歩道 (crossing) との相関係数が 0.5〜0.65 と中程度の相関を示している．0，+60，+120 秒の時刻で車線 (lane) に相関係数が 0.5〜0.6，+180 秒の時刻で停止線 (stop line) に相関係数が 0.55，-240 秒の時刻で速度 (speed) に相関係数が 0.5 あり，いずれも中程度の相関関係を示している．
他の運転事例と比較すると山なりになる特徴が抽出されている．眠気が影響している可能性が高いと考えられる．
図–2 バス停 (順序変数) と心拍数 (連続変数)

運転事例 3

緊張状態時に相関関係がある運転事例である．図 5 では，-180 秒で停止線 (stop line) と相関係
数 0.5 の中程度の相関関係がある．停止線と相関関係が表–4 相関係数の比較

相関分析手法

相関係数 (絶対値)

ピアソン

0.3415733

ケンドール

0.2405188

スピアマン

0.2811031

ポリシリアル

0.4372987

現れた事例であり，歩行者の横断や急ブレーキ等の交通状態が影響している可能性が高い．
運転事例 4

緊張状態時に相関関係がある運転事例である．図 6 では，+60，+180 で歩道 (sidewalk) との相関係数が 0.3〜0.35 と弱い相関がある．歩道と相関関係が現れた事例であり，歩道からの飛び出し等があったと推測される．

例えば，バスが時刻 t にある地点 A を通過したとすると，時間のずれ s = −60 は時刻 t における車両データ

5.と時刻 t − 60 における生体データを意味する．言い換
えれば，地点 A を通過する 60 秒前の生体データを意味

総括

我々は，IoT とクラウドを活用し運転者の生体情報とする．

車両情報を収集・分析するための安全運転支援システムを構築し，路線バスを対象に数十日間の実験を行った．

また，心拍数で運転者の状態を (a)，(b)，(c) に分類し，各状態下におけるデータ分析を行った．

さらに，生体情報と道路の関係性を分析するための道(a) リラックス状態 (心拍数 ≤ 70)

路構造を入力した道路ネットワークデータを整備した．

(b) 緊張状態 (心拍数 ≥ 100)

データ解析の結果，運転者のリラックス状態・緊張状態下において，いくつかの運転事例の抽出を行い，道路(c) 平常状態 (70 < 心拍数 < 100)

ネットワークデータと生体情報との相関関係を示した．
緊張状態時に相関関係がある運転事例で今回，整備したネットワークデータは簡易的なものある．図 3 では，-60 秒と+60 秒の時刻において横断歩であったため，高精度の分析や危険予測するためには，道 (crossing) との相関係数が 0.35 を示しており，弱いさらに高精細のネットワークデータの整備や時系列解相関が現れている．また，-120 秒の時刻でバス停 (bus析が必要になる．

運転事例 13

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図–3 2016 年 12 月 03 日の運転事例

図–4 2017 年 01 月 08 日の運転事例

図–5 2017 年 01 月 08 日の運転事例

図–6 2017 年 01 月 10 日の運転事例

4

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謝辞
本研究の一部は総務省の「戦略的情報通信研究開発推進事業 (SCOPE)」(受付番号:150201013) の支援を受けて実施された．
参考文献
1) 林光緒，居眠り運転発生の生理的メカニズム；国際交通安全学会誌 Vol.38, No.1, pp. 49-56 (2013)2) 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；土木計画学研究発表会
Vol.53 CD-ROM (2016)3) 森本哲郎，井村龍哉，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；
土木計画学研究発表会 Vol.53 CD-ROM (2016)4) 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)5) 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)6) 伊藤敏行，中山沖彦，アーウィン・ボアー，車載情報機器に関する自工会安全性ガイドラインの策定とステアリン
グエントロピー法による運転者負荷評価；国際交通安全学
会誌 Vol.26, No.4, pp.243-250 (2001)
7) 多田昌裕，納谷太，大村廉，岡田昌也，野間春生，鳥山朋二，小暮潔，無線加速度センサを用いた運転者行動の計測・解析手法；電子情報通信学会論文誌 D Vol.J91-D,No.4, pp.1115-1129 (2008)8) 松尾治夫，キアットアブデラジズ，運転者の行動解析に基づく居眠り運転早期検出方法の開発；電子情報通信学会論
文誌 D Vol.J98-D, No.4, pp.700-708 (2015)9) Drasgow, F. Polychoric and polyserial correlations. In
S. Kotz and N. Johnson, eds., The Encyclopedia ofStatistics, Vol7. Wiley. pp. 68-74. (1986)

Safe Driving Support Based on Road Network Data
Tetsuro MORIMOTO, Shota SHIRAHAMA, Tatsuya IMURA, Tsuneo JOZEN5