計測自動制御学会東北支部 第 317 回研究集会 (2018.7.19)
資料番号 317-4

逆走抑止のための注視制御アルゴリズムの開発
Gaze Control Algorithm for Preventing Reverse Runnning○松井悠馬，佐藤和人，間所洋和，門脇さくら○ Yuma Matsui, Kazuhito Sato, Hirokazu Madokoro, Sakura Kadowaki
秋田県立大学大学院

システム科学技術研究科

Graduate School of Systems Science and Technology, Akita Prefectural University
キーワード : 逆走抑止 (Preventing reverse running)，注視制御アルゴリズム (Gaze Control Algorithm)，
階層成長型リカレント SOM(GHRSOM)，優先的注視対象 (High Priority Gazing Objects)，運転支援(Driving support)

連絡先 : 〒 015-0055 秋田県由利本荘市土谷字海老ノ口 84-4
秋田県立大学 システム科学技術研究科 機械知能システム学専攻 脳情報工学研究室
松井悠馬，E-mail: M20A024@akita-pu.ac.jp

1.

はじめに近年，高速道路で様々な逆走対策が実施されているにも関わらず，逆走の発生件数はほぼ横ばいで推移している 1) ．身近な事例では，2016
年 10 月 21 日午前 4 時頃，秋田県由利本荘市にある日本海東北自動車道と国道 105 号岩谷道路を接続する大内 JCT でも高齢者による逆走事故が発生した 2) ．事故後には，進行方向を矢印で予告する看板を分岐部分の 100 メートル手前に新たに設け，さらに点滅合図の設置，平面交差部には路面のカラー舗装，標識や看板を増設して平面交差での直進を促すような対策が強化された 3) ．中川ら 4) の逆走対策における研究によると，路上矢印，標識，案内看板が健常高齢とで，運転者が混乱しやすくなるとの指摘がある．飯田 5) の逆走発生原因の推定における研究によると出口案内標識に表示される文字数が多いため，運転者は注意してない情報を見落とすと述べている．
本研究では，大内 JCT の逆走が発生した要因を分析し，逆走を抑止するための優先的に注視すべき対象 (以後，「優先的注視対象」と記す) を運転者に知らせる仕組みとして，注視制御アルゴリズムの開発を試みる．評価実験では，本研究で提案する階層成長型リカレント SOM を用いて実車両で取得した大内 JCT の運転シーンを自動分類，ラベル化することにより，提案手法の有効性を検証する．

者，軽度認知障害者ともに逆走対策として有効2.

であると報告されている．
一方，特に大内 JCT のように増設された看板や標識などによる視覚的な情報量が多くなるこ

逆走発生要因の分析

大内 JCT で発生した逆走事故は，逆走の様子を目撃した者がいなかったことから，逆走に至–1–

Fig. 3Fig. 1

Process flow of proposed method

Estimable traveling route
路を逆走するまでの過程を Fig. 2 に示す．ルート 1 と定義した逆走発生過程から分析できる逆走発生要因 (1-1)，(1-2)，(1-3) を以下に示す．

(1-1) 目的地が酒田方面であるのにも関わらず，秋田方面の流入路に進入した(1-2) 秋田方面の流入路に進入してしまったと気づいたが，平面交差を左折すれば酒田方面行きの順行になると勘違いした(1-3) 進入した流入路が秋田方面であるのにも関わらず，酒田方面の流入路であると勘違
いし，平面交差で左折した

Fig. 2 The process of reverse run accident
at Ouchi JCT.

次に，ルート 2 と定義した逆走発生過程から分析できる逆走発生要因 (2-1)，(2-2)，(2-3)

る過程がわからない．そこで，推定できる走行を以下に示す．

ルートを Fig. 1 に示す．酒田方面側で衝突が起こっているため，方向的な観点から考慮し，逆(2-1) 誤ってセンターラインを越えて，酒田方走した車両の目的地は酒田方面であると仮定す

面からの流出路に逆走して進入した

る．逆走に至るルートを 2 つ推定できることから，本研究ではルート 1 とルート 2 と定義する．

(2-2) 酒田方面からの流出路を逆走しているのにも関わらず，逆走していることに気づか推定できる走行ルートに，衝突した地点までのず，そのまま平面交差を直進した過程を組み合わせる．このような過程を本研究では逆走発生過程と呼ぶ．運転者の心理と交通(2-3) 逆走に気付いたが，そのまま平面交差を環境を考慮し，全ての逆走発生過程における運

直進すれば順行に戻ると勘違いした

転者挙動 (認知・判断・操作) を段階的に推定する．酒田方面に進入する流入路と秋田方面に進入する流入路の分岐点から, 酒田方面からの流出–2–

3.

提案手法

本研究では，優先的注視対象を絞り込み，先読み，知らせる一連の運転支援の仕組みを注視制御アルゴリズムと定義する．優先的注視対象を抽出するため，2 種類の教師なしニューラルネットワークを用いて運転シーンを自動分類し，意味付けとなるラベル化を行う．その結果から，逆走抑止に有効な優先的注視対象を分析する．
運転シーンのように，時系列的変化の特徴を捉えるため，リカレント SOM(Recurrent SelfOrganizing Map) の特性 6) を取り入れる．リカ
レント SOM のアルゴリズムには学習前にマップFig. 4 Classification result in case of Sunnyby GHRSOM

サイズを決定しておかなければならないという欠点を有する．一方，Dittenbach らの階層成長

Table 1型 SOM(Growing Hierarchical Self-OrganizingMap) の手法 7) は，階層化だけでなくマップのLabel in case of Sunny

成長も促すため，対象問題に最適なマップサイズを自動設定できるとともに，可視化特性にも優れる．このアルゴリズムは，各層の各マップは独立した SOM から構成されるため，学習も完全に独立で行われる．
本研究では，運転シーンをリカレント SOM によって近傍写像された重みを，階層成長型 SOMによって再分類する手法を提案し，ここでは階層成長型リカレント SOM と定義する．提案手法の処理フローを Fig. 3 に示す．運転シーンのデータセットは，実際に事故が発生した大内 JCT の天候と時間帯に着目し，異なる道路環境としてた結果を示す．これより，2 層に階層化されていることがわかる．第 1 層目では，ユニット番号が小さい重みのある順に，各マップ (a)，(b)，(c)，(d) と番号づけた．
次に，階層成長型リカレント SOM によってSunny(晴れ)，Cloudy(くもり)，Night(夜) の 3種類を用意した．走行コースは，国道 105 号岩谷道路と大内 JCT を結ぶ丁字路から本荘市街方面手前 170 メートルをスタート地点とし，日本海東北自動車道秋田方面行きの流入路の平面分類された各層各マップに対して意味付けとなるラベル化を行う．道路構造や標識，及び天候や交通流などの有無を，分類された各マップの運転シーンごとに判別する．マップ内で分類指標の有無が共通している指標があれば，その指交差通過後 40 メートルをゴール地点とした．

標を用いてカテゴリ分けを行った．次に，マップの分類を決定している各分類指標を文章化し4.

実験結果て，各マップの全てラベルをまとめた．Tab. 1

Fig. 4 に道路環境が Sunny の場合の運転シーには Sunny の場合の各ラベルを示す．

ンを階層成型リカレント SOM によって分類し–3–階層成長型リカレント SOM によって分類さその場面に合わせて絞り込む優先的注視対象をTable 2High priority gazing objects

Cause

Gazing objects

Road environment(1-1)

BranchSignboard
Street arrow
BranchSignboard
Rubber pole
Street arrow
BranchSignboard

Sunny, Cloudy
CloudySunny, NightSunny, Cloudy
CloudyNight
Sunny, Cloudy
Suuny, Cloudy
Cloudy

(1-2)
(1-3)
(2-1)
(2-2)
(2-3)

先読みする注視制御アルゴリズム構築を予定している．

参考文献
1) 国土交通省， 逆走事案のデータ分析結果(2017)，http://www.mlit.go.jp.

2) 毎 日 新 聞 ，2016 年 10 月 21 日 記 事 ，
https://mainichi.jp/articles/20161022/k00/00m/040/116000c
3) 国土交通省 東北地方整備局， 秋田県内の高速道路の逆走事故とその対策について ，(2017)，
http://www.thr.mlit.go.jp/akita/road/ooutijct/index.html

れた運転シーンの各層各マップの分類指標こそが運転シーンの中で特徴的なものであることか
ら，その各指標を，階層成長型リカレント SOMによる注視対象と定義する．Tab. 2 に階層成長型リカレント SOM による注視対象の中から，2章で分析したそれぞれの逆走発生要因を取り除く優先的注視対象を示す．これより，逆走発生要因 (2-1) 以外の要因全てにおいて Sunny の場
合は，階層成長型リカレント SOM に用いて運転シーンを自動分類することで優先的注視対象を絞り込むことに成功したといえる．

5.

，むすび

本研究では，逆走を抑止するための注視対象を優先的に知らせる仕組みとなる注視制御アルゴリズムの開発の基礎的検討として，大内 JCTで発生した逆走事故の要因を分析した．その結果，6 つの逆走発生要因があることが明らかになった．次に，階層成長型リカレント SOM を用いて運転シーンの自動分類とラベル化を行うことで，逆走発生要因を取り除く，優先的注視対象を絞り込むことに成功した．今後は，自動分類によって得られた注視対象の中から優先的注視対象を自動的に絞り込むアルゴリズムの検討を行う．さらに，GPS(Global Positioning System)と連携した位置情報を組み合わせることにより，–4–4) 中川浩，玉井顯，永見豊，二瓶美里，越塚友紀，松下健介， 軽度認知障害有病者に対する逆走対策の効果 ，交通工学論文集，第 3 巻，第 2号 (特集号 B)，2017. 2.
5) 飯田克弘， 高速道路における逆走発生プロセスに関する仮説構築 ，平成 26 年度 (本報告)タカタ財団助成研究論文，ISSN 2185-8950.
6) Ozge Yeloglu and A. Nur Zincir-Heywood,
Malcolm I. Heywood, Growing Recurrent Self
Organizing Map, Systems, Man and Cybernetics, 2007. ISIC. IEEE International Conference on, 7-10 Oct. 2007
7) Michael Dittenbach, Diester Merkl and Andreas Rauber,
The Growing HierarchicalSelf-Organizing Map, S. Amari and C. L.
Giles and M. Gori and Puri, eds., Proceedingsof the International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2000), vol. 6, pp. 15-19,
July 24-27, 2000, Italy, IEEE Computer Society. 2000