OpenStreetMap を利用した人間行動と環境解析の連動システムの構築
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はじめにCFD や日射量・昼光等の解析では立体形状データを扱

松本 浩太

高さ情報不足のため建物が再現されない情報が整備されており地域内ほぼすべての建物が再現可能(1) 新宿(2) New Yorkい、定義された領域内の物理現象について計算が成される。一方で、人間の行動範囲は解析領域に制約されるものではなく、行動経路も様々な要因で決定される。そこで、人間の移動と、移動先での街区・道路等の構築、構築した領域での解析を自動的に連動して繰り返すことで、人間の行動を組み入れた広範囲での解析が可能となり得

図1
3

OSM から取得した建物・道路データ自動実行システム概要(図 2 参照)

る。例えば、人間が日射量の多いところを選んで歩くな

本システムでは、以下の点について全て自動的に連動

ど、人間行動のシミュレーションに環境工学的なの影響させる。人間の現在位置情報(緯度・経度)を元に、OSMを加味することが可能となるであろう。ここで、だれでからシミュレーションに必要となるであろう建物・道路も使用できる一般性を担保するには、プログラミングに情報を全て取得し、Grasshopper を用いて Rhinoceros関する技術面やコスト面での課題を解消する必要がある。

上に都市空間を構築する。この空間内をエージェントシ

本研究では、解析領域を Open Street Map から取得しミュレーション(本卒業研究ではランダムウォーク)をもた都市空間を Rhinoceros と Grasshopper 上に再現し、とに人間が移動し又、3 次元のシミュレーションその中をエージェントシミュレーションにより制御され(FlowDesigner を使用)が実行される。人間が空間の端にた人間が移動し、移動先ごとに解析が稼働する一連の自到達すれば、新たに次の領域が作成されこれを繰り返す。

動実行システムを構築する。Open Street Map はフリーライセンスであり Grasshopper を利用すれば容易にデータを取得することが可能である。また、Grasshopperを扱う設計者は年々増え、コンポーネントの多くはフリーライセンスで用意されているため、プログラミングに比べ扱うハードルは低い。提案システムは技術面およびコスト面での解決を図っている。
本卒業研究では、Grasshopper を軸としたシステムの構築に主眼を置く。この度エージェントシミュレーションはランダムウォークとし、Open Street Map および 3
図 2 自動実行システムフロー次元日射量解析(FlowDesigner)とを完全に自動実行させる。デモンストレーションとして人間が通過したエリアの、時点における日射量 MAP を作成する。

3.1

OSM からの 3 次元 CAD データの取得

Grasshopper コンポーネントの 1 つである「Mosquito」

Open Street Map(以下 OSM)については OSM を API で制御できる。ここでは、人間の現在位OSM はフリーの地理情報データである。商用のアプ置(緯度・経度)を中心とした任意の半径の範囲でデータリケーションに組み込む場合でも料金がかからないため、を取得する。OSM では、建物は外形線のデータと高さ

Sketch Up をはじめ Google Map との連携から OSM にデータは分かれて格納されている。外形線を高さデータ移行したツールも多い。この度の研究では、無償利用が通りに面状に伸ばして側面・上下面を作成し、街区モデ可能な点と、API が公開されており道路・建物データのルを構築する。建物が集合した街区データは日射解析で取得に必要な Grasshopper コンポーネントが既に存在用いる。一方、道路は線分の情報のみが格納されている。

する点を重視して OSM を利用する。しかし、OSM は、交差点でクロスする道路の完成度の点では足りないところもあり、情報が整備され片方は、交差位置を境に分2ていない地域(図 1 (1)参照)も多い。特に建物高さ情報は断されている(図 3 参照)こ少なく、一部の大都市がなんとか活用できるのが現状でとが多く、後述のエージェある。この度の解析では、比較的再現度の高いニューヨ

ントシミュレーションにおーク中心部(図 1 (2)参照)を使用する。

いて交差点で曲がれない問

交差位置でどちらか片方の線が分断され

図 3 交差点の問題点題が生じた。そこで、取得した道路の線データをオフセ

3.4

システムループ処理

ットで複製し平面形状に変え、適当な高さを与えソリッ

人間が領域の端に近づくと 3.1 節に戻り現時点での人ドモデルを作成する。このソリッドモデル(図 4 (2)参照)

間の位置座標を中心に新たな領域が作成され、再び日射を任意の領域サイズのソリッドモデル(図 4 (1)参照)から解析及び、エージェントシミュレーションが実行される。

ブール演算の差で繰り抜くことで、道路の端をエージェ4ントが避けて移動する為の壁(図 4 (3)参照)が作成される。

自動実行システムの構築及びデモンストレーション
本卒業研究では、開発中のシステムを使用しエージェントの移動先ごとの日射量 MAP を自動作成した。(図 8参照)ここでは、OSM のデータの取得範囲を現在地を中心に約半径 2000m とし、エージェントシミュレーショ
ン用道路モデルと日射解析用建物モデルの作成範囲を中(1) 領域ソリッドモデル(2) 道路ソリッドモデル

心から 500m×500m で自動作成した。エージェントの移動開始点はモデル中心で、X 方向もしくは Y 方向に高さ 0m 位置にサーフェスを引いている

240m 以上離れた時点でエージェントシミュレーションが終了し次の領域の取得が開始される。
日射量解析の領域は余幅をとり X 方向・Y 方向が 510m、Z 方向は最高建物の高さより少し高い 600m で作成。解

(3) 壁ソリッドモデル

図 4 エージェントシミュレーション用道路モデル作成

析対象日時は、12 月 31 日 12 時を初期値とし、太陽位

3.2

置はエージェントの移動に要した時間が加算されて順次エージェントシミュレーションに関する検討更新される。

日射解析後にエージ
障害物ェントシミュレーションを実行する。本シス

移動面

テムでは、フリーのGrasshopper コ ン ポ使用した。「Quelea」

エージェント

図5

Quelea 実行風景

は Rhinoceros で構築した 3 次元空間内において、ロジ

5 回目
12:25:58

ックに基づいたエージェントの移動が可能であるが、本

4 回目
12:21:26

卒業研究ではランダムウォークとする。3.1 節で道路部分をくり抜いたソリッドモデルの道路上をエージェント

3 回目
12:15:48

240m

ーネント「Quelea」を

一部の道路でエージェントが交差点で直進のみを行うと510m(人間)が歩行する。当初、道路幅 1.0m として試みたが、2 回目
12:07:32

いう問題が生じた（図 6 (1)参照）。これは、道路幅が狭いと、エージェントが道路が在ることを認識できなくなるためと考えられる。調整した結果、道路幅を 4.0m と

1 回目
12:00:00した。
（図 6 (2)参照）結果、自在な歩行が可能となった。
(1)道路幅1.0m(2)道路幅4.0m

図 8 日射量 MAP 及び解析モデル例(12 月 31 日)
5まとめ
OSM を用いて 3 次元の都市空間の再現からエージェントシミュレーション・日射解析までの自動実行するシステムの構築を行い、使用例を提示した。今後は、3 次
元解析の結果を人間の行動決定にフィードバックさせた
図 6 道路幅の検討(白線は、エージェントの歩行経路)
3.3

システムの完成を図ると共に、本システムの具体的な活用方法について検討を進める。

日射解析設定・実行

日射解析には、アドバンスナレッジ研究所製のFlowDesigner2018 を使用。オートメーション機能(いわゆる API)、及び、独自の VBScript を使い Grasshopperから FlowDesigner を制御する。解析は 3 次元モデルが作られ保存されたタイミングで自動実行させる。

参考文献
1) Grasshopper コンポーネント「Mosquito」はホームページ「Studio Smuts」より取得
http://www.studiosmuts.com/ceed3/mosquito/
2) Grasshopper コンポーネント「Quelea」はホームページ「Quelea」より取得
http://quelea.alexjfischer.com/（河野研究室）