情報処理学会 インタラクション 2020
IPSJ Interaction 2020

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2020/3/9

高低差とコーナーを考慮した
自動車ツーリング向けのルート選定支援
小椋 恵太1

丸山 一貴2

概要：自動車やオートバイ，自転車の運転を楽しむ手段としてツーリングがある．ツーリングでは，運転していて楽しい道や景色のよい道など，ユーザー自身が好むようなルートを選定し運転する．ルートの選定のためにユーザーは一般的なナビゲーションシステムのルート検索機能などを利用する．しかし，ユーザーにとって楽しいルートであるかは個人差がある．例えば，運転操作そのものを楽しめるような道を好むユーザーに対して直線の長いルートを提示したり，日常的に走行している直線の多い道を好むユーザーに対してコーナーの多いルートを提示することは，運転を楽しむという目的には不適切である．本研究では，この問題を解決するためにコーナーと高低差を考慮したルート評価の尺度を提案する．この尺度を利用することで，ユーザー個人の好みに合わせたルートを評価することができる．尺度を利用する前段階として，このルート評価機能の評価値についてアンケートを用いた実験を行い，有効性を検証した．

1. はじめにグでの利用を考えたとき，距離や，時間，料金，渋滞の有無だけではなく，運転していて楽しい道を評価の尺度とす

自動車やオートバイ，自転車の運転を楽しむ手段としてることが望ましい．ツーリングにおける運転していて楽しツーリングがある．ツーリングでは観光地など，決まったい道とは一般的に，運転操作そのものを楽しめるような道目的地まで運転することが多い．ツーリングは 1 人だけでである．本研究では，このような道を非日常的な運転がではなく，2〜3 人程度の仲間と行うことがある．仲間とのきる道と呼ぶ．このような道はコーナーが多く，高低差がツーリングでは，通話などをしながら道中の景色や出来事大きい，ツーリングスポットとしてよく選ばれる．しかし，を共有する．オートバイのツーリングは 5 人以上の大人数

このような道であっても，ユーザー個人にとっては好ましで行うこともある．自動車のツーリングでは，オートバイくない場合もある．例えば，同乗者との会話を楽しみながに比べ仲間とはぐれやすく，はぐれた際の合流の難しさから移動したいユーザーであったり，車酔いのするユーザーら心理的な負担が大きい．そのため，自動車のツーリングが乗車している場合である．このようなユーザーは，日常は少人数で行われることが多い．それに対し，これまでの的に走行している直線の多いルートや高低差の少ない道を研究 [1] では，ツーリングで仲間とはぐれた際の合流の難好む．ユーザー個人にとって好ましくないルートでツーリしさに対し，合流地点を自動選定することで，道をはぐれングを行うことは，運転を最大限に楽しむことができないても容易に合流できるシステムを実装した．

ため望ましくない．

合流地点の自動選定により，大人数での自動車ツーリン

本研究では，自動車でのツーリングを対象に，ユーザーグが行えるようになったが，次なる課題にユーザー個人が個人の好みに合わせたルート評価値の提案を目的とする．

好むルートが選定できない問題がある．ツーリングでは，ルートの評価には，コーナーや高低差をルート評価の尺度運転していて楽しい道や景色のよい道など，ユーザー自身として利用する．ユーザー個人の好みに合わせたルートをが好むようなルートを選定し運転する．ルートの選定の提示することで運転を最大限に楽しむことができるようにためにユーザーは一般的なナビゲーションシステム [2] のなる．

ルート検索機能などを利用する．一般的なナビゲーションシステム [2] では，距離や，時間，料金，渋滞の有無などの交通事情を評価の尺度として利用する．しかし，ツーリン

2. 関連研究滕ら [3] は，ファジィ AHP を用いてユーザー個人が好みに合わせてルートを選定する手法を提案している．この手

12

明星大学大学院 情報学研究科
明星大学 情報学部© 2020 Information Processing Society of Japan法におけるユーザー個人の好みとは，直線の多さ (右左折781情報処理学会 インタラクション 2020
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2020/3/9の少なさ)，道幅の広さ，信号の少なさ，走行距離の短さ，渋滞の有無，通行料金の安さである．このユーザー個人の好みをアンケートからファジィ AHP を用いて評価し，好みに合わせた適切なルートを提示する．滕ら [3] の研究では，普段の運転における好みにのみ合わせており，普段から走行するようなルートを好むユーザーと非日常的な運転を楽しめるようなルートを好むユーザー両方の好みに合わせている本研究とは対象が異なる．
ツーリングサポーター [4] はオートバイのツーリング向けにルート提示を行うナビゲーションシステムである．ツー
リングサポーターはツーリング向けに景観重視のルート検索が行える．また，有名なツーリングロードを目的地に設

図 1

コーナー指数によるルートの違い定することもできる．しかし，景観重視のルート検索だけでは個人の好むルートを走行できるとは限らず，コーナーの多さや高低差についても考慮されることが望ましい．
森下ら [5] は，自転車のツーリングにおいて個人の能力に合わせたルートの選定を行っている．本研究では過去の評価値は，式 (1) に示すコーナー指数と高低差に重みを付け，合算した値 S を利用する．

S = CW1 + HW2(1)

走行ルートから評価値を得ることを予定しており，過去のC はコーナー指数である．W1 はコーナー指数に対する走行ルートから情報を得るという点では同じであるが，走重み付けである．H は高低差である．W2 は高低差に対す行ルートからユーザーの好みを得るのに対し森下らの研究る重み付けである．

では運動能力を推定するという点では異なる．

3. 提案手法

本研究では，これまでに走行したルートの評価値 S の平均 (以下，ベース評価値という) と，ルートの候補それぞれの評価値を比較することを予定している．ベース評価

既存のナビゲーションシステム [4] でも，景色のいい観光

値が低いユーザーは普段から直線の長い道を，ベース評価地を通るようなルートなどを提示することができる．しか値が高いユーザーはコーナーの多い道を普段から走行してし，これらはユーザー個人が好む道を選んでいるわけではいることが分かる．このベース評価値に最も近い評価値のなく，場合によってはユーザーの好まないルートを提示すルートを選定することでユーザー個人の好みに合わせる．

ることもある．例えば，車酔いするユーザーに対し，ワイ

図 1 に示す，高低差が同じでコーナー指数が小さいルートンディングロードを通るルートを提示してしまう場合や，とコーナー指数が大きいルートがあったとき，ユーザー個ワインディングロードを好むユーザーに直線の続くルート人が好むルートを自動で選定できる．

を提示してしまう場合である．本研究では，この問題に対し，ユーザー個人が好む道に合わせるようなルート評価の4. 実装

尺度を提案する．ユーザーの好みは，景観，コーナー指数

本研究では，これまでの研究 [1] で使用してきた合流支や，高低差，道幅，車線数，交通量の多さなどが挙げられ援のアプリケーションにルート評価機能を実装する．合流る．その中でも，後述するコーナー指数や，高低差，交通支援のアプリケーションでは，はぐれたかどうか，合流場量の多さに関しては運転の楽しさそのものに大きく影響

所はどこにするかを処理するためにツーリング参加者全員する．そのため本研究では，既存のナビゲーションシステの現在位置を取得する必要があった．そのため，ツーリン

ム [4] で，あまり考慮されていないコーナー指数と高低差グ参加者全員が同じアプリケーションを使用することが望を合わせた値をルート評価の尺度の 1 つとして利用する．

ましいため，容易に利用できる Web アプリケーションと本研究では，コーナー指数を，コーナーの多さや深さに対して実装した．

する指数として定義し，具体的な計算方法は第 4 章で述べルート評価機能を実装した Web アプリケーションの構成

る．コーナー指数が大きい道とは，ワインディングロードを図 2 に示す．コーナー指数の評価に Google Maps Plat-のように一定以上の角度のコーナーが多い道であることを

form の Maps JavaScript API を，高低差の取得に Google示す．高低差はある点からある点までの高度の差であり，Maps Platform の Maps Elevation API を利用する．

ルート上の高低差の絶対値を合算することで高低差の評価

コーナー指数は Maps JavaScript API から取得した描画値とする．交通量に関しては，実装で使用している Google用座標から評価する．描画用座標とは，Maps JavaScript

Maps Platform でも表示は可能だが，その値を取得するこAPI 上でルートを描画するために利用される座標である．とはできないため本研究では利用しない．

実際のコーナー指数は，地図を画像解析することで求めら© 2020 Information Processing Society of Japan782

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図 2 システムの構成
図 4トンネルにおける高低差補正の例

図 5 トンネルにおける高低差補正のグラフ

地面を取得するため，トンネルの両端では高低差が非常に
図 3 コーナー指数の評価例大きくなる．既存のカーナビゲーションシステム [6] では，各種センサーを用いることで構造物内であっても，道路上れるが，本研究では，実装の容易さから描画用座標で代用の高度を取得することができるが，外部プログラムに対しすることとした．図 3 は，本システムでコーナー指数を評て機能が提供されておらず利用することができなかった．

価する例を示している．橙色の点は，描画用座標である．

また，橋の上では，橋の下の地面の高度を取得するため，橋本システムにおけるコーナー指数とは，連続する 3 つの角の両端でも高低差が非常に大きくなる．本研究では，このの平均が 10 度を超える 5 点の組をカウントし，描画用座問題に対し，トンネルの中や橋の上での極端な高低差を検標の総数*1 を除算したものを利用する．図 3 では，赤の円知し，高低差を補正する機能を実装した．図 4 は，トンネで囲われている場所がカウントされた組であり，5 つカウルにおける高低差補正の例である．この図に示す通り，高ントされたことを示す．カウントした組が多ければ多いほ

低差を補正しなければトンネルの上にある地面の高度を取ど，そのルートのコーナー指数が強いといえる．例えば，得してしまうため，道路上の高低差が算出できない．そのコーナー指数が 0.2 である場合，描画用座標 5 点の内 1 組

ため急激な高低差が発生した場合，その地点をトンネルとがコーナーであることが分かる．

し，高低差を補正する．急激な高低差とは，高低差が 50m

本研究における高低差とは，Maps Elevation API から隣より高い場合を指す．トンネルの上は整地されていない地接する 2 点の描画用座標の高度を得て，それらの差の絶対形であるため，高低差が大きくなる．トンネルの先は再び値を合算したものである．しかし，高低差の算出に使用し整地された道路になり，高低差が小さくなるためそこまでている Maps Elevation API は地面の高度を取得する APIをトンネルとする．この時のトンネルを出たと判断する高であるため，必ずしも道路の高度が取得できるわけではな

低差は，5m 未満としている．

い．例えば，トンネルの中での高度はトンネルの上にある*1

実際にはルート全体における割合という意味では，ルートの両端で合計 4 つの描画用座標が母数から除外されるため，描画用座標の総数から 4 を減じた数で除算する方が正しい．しかし，描画用座標の総数が非常に多いため評価点に与える影響は十分に少ないと考え減じていない．

© 2020 Information Processing Society of Japan式 (1) の重み付けについて，本研究の実装では，実験で使用する 5 つのルートを参考に W1 を 3.0，W2 を 0.2 とした．この重みづけにより，コーナー指数，高低差がそれぞれ 1 が最大になるように正規化される．

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ルート

表 1 ルートの評価値
コーナー指数
高低差 (m)

評価値(1)(図 7)

0.288

3.085

1.481

(2)(図 8)

0.105

2.062

0.727

(3)(図 9)

0.304

4.205

1.753

(4)(図 10)

0.138

1.968

0.807

(5)(図 11)

0.093

1.558

0.591

図 6 検知できなかったトンネルの航空写真

5. 実験
ルート評価の尺度は，既存のナビゲーションシステム [4]と同様に 1 つだけではなく，複数の尺度と組み合わせて利用することが多い．今回，本研究では，評価値の有効性を検証するために，他の尺度は組み合わせない．本研究では，システムの評価としてトンネル内での高低差補正機能の評
価実験，ルート評価の実験を行った．トンネル内での高低差補正機能の評価実験では，実際のトンネルに対して正しく補正が行われているかを著者自身が確認した．ルート評

図 7 ツーリングスポットとして有名な有料道路 (1)価の実験では，実験協力者に対してルートの好みに関するアンケートを行い，その結果とルート評価機能の評価値を比較した．

5.1 トンネル内での高低差補正機能の評価実験
図 5 は，実際のトンネルで高低差補正を行った場合と行わなかった場合を比較したグラフである．グラフ内の補正が行われていない箇所では，補正後の線だけが表示されている．補正前ではトンネルの出入り口で大きな高低差が発生していたが，補正を行うことでトンネルによる大きな高低差を抑えている．しかし⃝
1 と⃝2 には，図 6 に示すトンネルが存在するが，トンネルの入り口の高低差が低く，その先の斜面も緩やかなためトンネルと検知できず，高低差を補正できていない．
図 8

前半はコーナーが多く，後半は直線の続く道路 (2)5.2 ルート評価の実験
ルート評価の実験では，5 つのルートについて実験協力( 2 ) 前半はコーナーが多く，後半は直線の続く道路 (図 8)

者 11 名 (21 歳〜51 歳の男性 11 名，うちツーリング経験( 3 ) コーナーが多く，高低差も大きい峠道 (図 9)

者は 6 名) に走りたいと思うルートについてアンケートを( 4 ) ワインディングが続く峠道 (図 10)

行った．5 つのルートは，GoogleMap のストリートビュー( 5 ) 直線の続く主要道路 (図 11)を利用し，コーナー指数や高低差，形状の異なるルートを本システムから各ルートのコーナー指数と高低差を算出し実験者が選定した．アンケートでは，走りたいと思う順にたものを表 1 に示す．表 1 では，(3) が最もコーナー指数

ルートの順位付けを行い，どのような理由でその順位にしが高く，高低差が大きいため，評価値が高いことが分かる．

たのかを質問した．これらの評価には GoogleMap のスト

アンケートの結果を表 2 に示す．表内のコーナーや高リートビューを利用し，ルート上の景色や状態をよく確認

低差を好むかは，質問内でコーナーや高低差を好意的に評させた．評価に使用したルートを以下に示す．

価していたかどうかから判断した．ツーリング経験の有無( 1 ) ツーリングスポットとして有名な有料道路 (図 7)

でコーナーや高低差の好みが変わらないことが分かる．ま© 2020 Information Processing Society of Japan784

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表 2 実験協力者の評価
景観を考慮
ツーリング経験あり

実験協力者

1位

2位

3位

4位

5位

コーナーを好む

高低差を好む

A

(4)

(3)

(2)

(1)

(5)

〇

B

(4)

(1)

(3)

(5)

(2)

〇〇

〇

〇

×〇

C

(4)

(2)

(1)

(5)

(3)

×〇

×〇

〇

D

(1)

(2)

(5)

(4)

E

(4)

(1)

(3)

(5)

(3)

〇

×××

(2)

〇

〇

〇

F

(5)

(2)

(4)

〇

(1)

(3)

〇

××G

(2)

(4)

×(1)

(3)

(5)

〇

〇

〇

×H

(1)

I

(3)

(4)

(5)

(2)

(3)

×〇

〇

×(1)

(4)

(5)

(2)

×〇〇

J×(5)

(2)

(4)

(1)(3)

××××K

(5)

(3)

(1)

(4)

(2)

×〇

〇〇

比較的低い順に順位を付けている．

6. 考察
6.1 トンネル内での高低差補正機能の評価実験
トンネル内での高低差補正機能については，検知できない箇所も存在した．図 5 の⃝1 と⃝2 に対し高低差補正を加えた際の高低差と，補正前の高低差の差は⃝
1 で 0.99m，⃝2で11.00m であった．この差が評価点に及ぼす値は⃝
1 と⃝2合わせて 0.44 であり，全体の高低差の 10%であった．実際
図 9

コーナーが多く，高低差も大きい峠道 (3)には，例に挙げた道のようにトンネルが非常に多いケースは稀であるため，影響は微小であると考える．道路の高度取得は既存のカーナビゲーションシステム [6] では可能であるため，利用することができれば解決できる．

6.2 ルート評価の実験コーナーに対して好意的な評価を持つ実験協力者でも，コーナー指数の点数が最も高い (3)(図 9) のルートでは，コーナーが多すぎるという理由で評価が低くなっているこ
図 10

ワインディングが続く峠道 (4)とがあった．この問題に関しては，ベース評価値を実装すれば問題は発生しない．例えば，(2)(図 8) のルートを好むユーザーがいる場合，このユーザーのベース評価値は 0.727前後となる．このようなユーザーに対し，評価値 0.80 のルートと評価値 1.50 のルートのどちらかを提示する場合，選択されるルートはベース評価値に近い評価値 0.80 のルー
トが選択される．また，アンケートにおいて，景観を考慮した実験協力者とそうでない実験協力者によって，評価が変わってしまった可能性がある．例えば，(1)(図 7) のルー
トは他のルートに比べ景色が良く，評価が高くなってしまった可能性がある．本研究での評価項目では景観を考慮していないため，景観を考慮しないよう，アンケートを取

図 11

直線の続く主要道路 (5)た，各実験協力者の順位付けでは，(4)(図 10) のルートなど評価値が高いルートを上位に選ぶユーザーは評価が比較的高い順に順位をつけている．対して，(5)(図 11) のルートなど評価値が低いルートを上位に選ぶユーザーは評価が© 2020 Information Processing Society of Japan

ることが望ましい．

7. まとめ本研究では，これまでの研究 [1] で提案した合流支援機
能に加え，ルート評価機能を実装した．ルート評価機能で785

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は，過去にツーリングで走行していたルートからコーナー指数と高低差をルート評価の尺度として利用する．コーナー指数は Maps JavaScript API の描画用座標を利用して評価し，高低差は Maps Elevation API を利用し取得した．
高低差については，トンネルなどで道路の高度が取得できないため，補正機能を実装することで影響を最小限にした．
実験では，トンネル内での高低差補正機能についての評価実験と，アンケートを用いたルート評価実験を行った．トンネル内での高低差補正機能についての評価実験では，トンネルによってはトンネルと検知できない問題があった．
これについては，トンネルの頻度を考慮して微小であると考えた．ルート評価実験では，コーナー指数や高低差が異なるルート 5 つについてアンケートを行うとともに，ルート評価機能の評価値との比較を行った．コーナーに対して好意的な評価を持つ実験協力者でも，コーナー指数の点数が最も高い (3)(図 9) のルートでは，コーナーが多すぎるという理由で評価が低くなっていることがあった．しかし，ベース評価値を利用することで問題は解決できる．
今後は，実際に実験協力者が過去に走行したルートからベース評価値を算出し，ルートの選定を行う予定である．
謝辞

NTT コミュニケーションズ株式会社 技術開発部

大津谷亮祐様には，本研究の方針について助言をいただきました．深く感謝致します．また，NTT コミュニケーショ
ンズ株式会社 SkyWay 開発チームの方々には，本研究の技術的な面で助言をいただきました．感謝の意を表します．
参考文献
[1]

[2]
[3]

[4]

[5]

[6]

小椋 恵太, 丸山 一貴, ツーリングで仲間との合流を支援する触覚フィードバックを用いたナビゲーション, マルチ
メディア, 分散, 協調とモバイルシンポジウム 2019 論文集, pp. 1238–1245(2019).
Google マップ
https://www.google.co.jp/maps/，(参照 2019/5/7)．
滕 琳，泉 隆，魯 暁鋒，涌井 文雄：ファジィ AHPを応用した最適経路探索の一手法，電気学会論文誌Ｃ（電子・情報・システム部門誌），Vol．133，No．6，pp．
1269–1276(2013)．
ツーリングサポーター
http://products.navitime.co.jp/service/motorcycle/，(参照 2019/12/18)．
森下 慈也，諏訪 博彦，荒川 豊，安本 慶一：自転車
ツーリングにおける適正ルート推薦システム，マルチマ
ディア通信と分散処理ワークショップ 2015 論文集，Vol．
2015，No．5，pp．206–208(2015)．
ナビが高低差を検知！ 〜3D マップマッチング〜 —NAVITIME ドライブアプリ - ヒントとコツ
http://blog.navitime.co.jp/drive/2017/12/20171225.html，(参照 2019/12/18)．

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