神奈川工科大学
工学教育研究推進機構

先進自動車研究所
2020 年度
研究報告

RTK-GPS を用いた人の運転挙動の計測と AI によるその特徴抽出～自動運転車両が混在する環境化での安全性の担保を目指して～
機械工学科

中根一朗

RTK-GPS を用いた人の運転挙動の計測と AI によるその特徴抽出－ 自動運転車両が混在する環境化での安全性の担保を目指して －
機械工学科

中根一朗

１．研究の目的
現在、車両の自動運転技術の開発が盛んに行われており、もしも全車両が自動運転となれば、事故、渋滞等の車に関する問題は飛躍的に改善されることが見込まれる。しかしながら、そうなる以前には、人間の運転する車両と自動運転車両が混在する状況となり、互いの運転挙動の違いから事故の多発する可能性がある。例えば米国では、アップル社の自動運転車両が複数回のもらい事故にあっており、自動運転車両の合流時の走行速度が、人間の運転に比べて極めて低速であることによるものと考えられている。つまり、人の運転する車両と自動運転車両が混在する状況下においては、自動運転車両は人間の運転する車両と同様の挙動を取るべきであり、加えて、周囲の人間の運転する車両の挙動から、その危険性も察知して回避行動を取る必要もある。ただしこのためには、人間の目に相当するセンサーの精度を高くするだけではなく、人間が経験を通して身に付けた運転挙動や回避行動を、自動運転車両に学習させる必要がある。
本研究は、上記を鑑みて提案するものであり、5Hz、cm 単位での位置計測が可能な RTKGPS を搭載した数台の車両を走行させて走行挙動を計測し、この計測結果に対して機械学習を行うことで人間の運転挙動の特徴を定量的に明確にすることを目的としている。ただし、機械学習により得られた結果が妥当であるかどうかを判断するため、その結果を基にした交通流のシミュレーションを行い、車両挙動を評価・検討する。また、このように、人間の運転挙動の特徴を明らかにすることで、自動運転車両が回避行動を取るべき「異常な人間の運転挙動」も明確になるものと考えられる。
２．研究の必要性及び従来の研究
本研究の目的は上記の通りであり、具体的には以下の４項目を実施する。
(1) 人間の運転挙動の RTK-GPS による計測(2) AI による人間の運転挙動の特徴抽出(3) 抽出した人間の運転挙動の特徴による車両挙動モデルの作成(4) 作成したモデルを用いたシミュレーションによる抽出した特徴の妥当性の検討・評価
つまり、「精度の高い計測→AI による分析→モデル化→モデルの評価・検討」という流れにより、本研究では人の運転挙動の特徴を明確にする。なお、本研究の場合、この目的以外にも交通流のモデル化、つまり、多体相互作用系に現れる巨視的現象のモデル化にも関連しており、複雑系の数理・物理問題としても研究意義のあるものである。
次に、管見において見出した同様の研究としては、その多くが上記した交通流のモデル化に関わる研究であり、本研究と同様の観点に立った報告は未だ見当たらない。ただし、交通流のモデル化に関しては、非常に多くの研究例が報告されている。
３．期待される効果
上記した通り、本研究により人間の運転挙動が明確になることで、人間の運転に近い自動運転挙動を実現化できる可能性があり、将来の自動運転化技術において非常に有益であると考えられる。加えて、交通流をモデル化してシミュレーションを行うことから、現在の交通問題である渋滞解決の一助になることも期待される。
４．研究の経過及び結果・評価
前記の通り、我々は「(1)RTK-GPS による計測、(2)AI による分析、(3)モデル化、(4)モデルの評価・検討」により本研究を構成しており、これらを通して人の運転挙動を明確にすることを目的としている。そこで、この順に従い、研究の経過及び結果・評価を以下に記す。
4.1 人間の運転挙動の RTK-GPS による計測
本研究で使用した RTK-GPS モジュールは u-blox 社製の ZED-F9P であり、これに対応させるため、アンテナも u-blox 社製の ANN-MB-00-00 を使用した。計測に際しては、アンテナを接続した RTK-GPS モジュールをノート PC に USB 接続した上で、u-blox 社製のアプリである u-center と、オープンソースプログラムパッケージの RTKNAVI を使用した。また、基地局との通信のため、ポケット wifi も使用した。計測結果の一例を図１に示す。この結果
は、４台の車を連ねて計測した結果であり、赤、青紫、青、緑の各色のピンが各車両に対応している。同図より、各色のピンに位置ズレが無く、また、センターライン間隔(5m)から概算した車両速度が 35km/h 程度であることから正しく計測されていると判断出来る。

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図１ ４台の車による計測結果の１例

4.2 AI による人間の運転挙動の特徴抽出
上記の計測結果、つまり位置情報は緯度・経度・高度として保存されていることから、以下のヒュベニの公式を使用して 2 点間の距離差ΔX を求め、これを基にして、各車両の速度・加速度、前方車両との車間距離・速度差等を算出した。
∆𝑋＝√(𝐷𝑦・𝑀)2 + (𝐷𝑥・𝑁・𝑐𝑜𝑠𝑃)2

P：2 点の緯度の平均、Dx：卯酉線曲率半径 6385328.221m、
Dy：子午線曲率半径 6356886.151m、

なお、RTK-GPS 計測において精度の良い結果を得るためには、全天に障害物の無いことが条件となる。しかも、この計測法は収束解を算出する手法であることから、計測した全データが全て完全に収束した解とはなっていない。このため、延時間で 20 時間以上の計測結果の中から全ての車両がなるべく正確に計測できている時間帯の結果を選出するとともに、不都合な点には線形補間を適用することで、AI 学習(GoogleCloudPlatform の AutoMLTables)の要件を満たす 30 分間分の計測データ（各車両の速度、加速度、車間距離、速度差）を準備した。
この AI 学習による人間の運転挙動の特徴抽出の結果の一例を図 2 に示す。同図は、4 台の車両が並んで走行している際に、4 台目の車両速度 v4 に影響を与える因子の重要度を表した結果である。同図より分かる通り、v4 に大きく影響しているのは、前車速度 v3、前車との速度差 dv3、先頭車両速度 v1、自車加速度 a3、前車との車間距離 dx34 の順となっており、通常は最も影響が大きいと考えられている dx34 の影響の少ないことが明らかとなった。また、４台の車両を連ねて計測している関係上、車群を先導している先頭車両速度 v1 の影響が大きくなっているが、これに関しては一般性は無いと判断している。
前車速度

前車との速度差

𝑑𝑣34 = 𝑣4 − 𝑣3

先頭車両速度
自車加速度
前車との車間距離
𝑑𝑣23 = 𝑣3 − 𝑣2
𝑑𝑣12 = 𝑣2 − 𝑣1

図 2 最後尾車両(4 台目)の速度に影響する特徴量の重要度
4.3 抽出特徴量による車両挙動モデルの作成とそれを用いたシミュレーション結果の評価
上記結果を踏まえ、その合算の重要度が約 8 割となる「前車速度」と「前車との速度差」による追従挙動モデルの作成を検討する。そこで、自車速度 Vn を常に前車速度 Vn-1 に合わせるモデルとするが、その速度調整には必ず遅れ時間 Δt を伴うことから Vn(t+Δt)=Vn-1(t)とする。また、問題となるのが速度差の反映である。そこで速度差のモデル化では、dv=Vn(t)Vn-1(t)= Vn(t)-Vn-1(t)+ Vn-1(t-Δt)-Vn-1(t-Δt)=Vn(t)-Vn-1(t-Δt)-{Vn-1(t)-Vn-1(t-Δt)}≒-{Vn-1(t)-Vn-1(t-Δt)}より、速度差を前車速度の速度変化分として考える。そして、この速度変化分を基準となる
Vn(t+Δt)=Vn-1(t) に組入れ、Vn(t+Δt)=Vn-1(t)-α{Vn-1(t)-Vn-1(t-Δt)} とする。ただし、前式中のαが速度差を考慮する割合であり、現時点では、この考慮の割合が不明である。そこで、これを検討するため、速度変化分を 50%考慮する場合(α=0.5)と 5%考慮する場合(α=0.05)のシミュレーションを行った。この結果の一例が図 3 であり、この結果は、先頭車両の速度低下(速度を 6 割に低下させて 100s 間走行した後に元の速度に戻す)の後方への伝播をシミュレーションしたものである。また、この場合には、遅れ時間 2s、加速度上限 0.5m/s2、加速度下限-1.0m/s2、車間時間 2.55s としたが、これらは計測結果より得ている。加えて、図 3 は、遅れ時間と最大速度により無次元化している。同図より分かる通り、前車の速度変化をより多く考慮した場合に、後車への速度低下の伝播が早く、また、後方車両の速度復帰も早くな

V*されている。これらは、我々の感覚と一致しており、妥当な結果であると言える。

1.2
10.8
0.6
0.4
0.2
020th vehicle

100thvehicle
Leadvehicle

025

80th vehicle
40th vehicle
60th vehicle

5075

100125150t*

V*(a) 現在の前車速度に加えて前車の速度変化の 50%を考慮した場合

1.2
10.80.6
0.4
0.2
020th vehicle

Leadvehicle

025

100th vehicle

40th vehicle

80th vehicle
60th vehicle

5075100125150t*(b) 現在の前車速度に加えて前車の速度変化の 5%を考慮した場合
図 3 先頭車両が速度を 40%低下させることで後方に伝播する
速度低下のシミュレーション結果
５．今後の計画
昨年度は COVID-19 により、充分な研究を行うことが出来なかった。また、RTK-GPS も日進月歩であり、より高性能の機器が低価格でリリースされている。このため、本年度、新しい高性能な RTK-GPS を購入しており、現在、これを用いた計測の準備を行っている。
６．研究成果の発表
現時点では未だ成果発表にいたっていない。