2020.2.13 修士論文発表会 M19INO02

先進自動車研究所 令和元年度報告資料

交通環境を用いた走行リスク予測アルゴリズムの評価手法の研究

神奈川工科大学
工学研究科 機械システム工学専攻
井上・小宮研究室

1884006 張 海鵬
Kanagawa Institute of Technology Inoue-Komiya Lab.

1

交通死亡事故発生の傾向
死者数計 4,113人
歩行中事故の状況
100
90
80
70

percent

60

その他
15歳以下
16～24歳
16～64歳
65～74歳
75歳以上

歩行中
自転車

50

その他
背対面道路

横断歩道
横断歩道橋付近
横断歩道付近

40

横断中

30
20

横断歩道以外

原付乗車中
10

二輪車乗車中0

自動車乗車中1* 交通事故総合分析センター（IRTAD）H27年度データ資料より* 死者数の定義は事故発生後30日以内の死者である

・自動車乗車中・歩行中ともに死亡事故に占める高齢者の割合が高い
・歩行中死亡事故の80％以上が道路横断中
Kanagawa Institute of Technology Inoue-Komiya Lab.

2

研究課題と目的課題• 歩行者，自転車などの行動パターンは多岐にわたる• AEBS は歩行者等の認識性能が不十分→安全技術の向上が必要• 安全性を向上するシステムの効果評価は重要•

IIHS、交通事故総合分析センター（IRTAD）資料より•AEBS（Advanced Emergency Braking System）：衝突被害軽減ブレーキ

複雑，且つ，膨大な交通環境を再現する，評価シミュレーションの構築が必要

目的
仮想交通環境での評価シミュレーションを構築する① 交通環境モデルにドライバーのリスク指標，走行環境のリスク指標を定義② 歩行者や自転車の行動モデルを作成（ヒヤリハットデータから分析）③ 先読み減速制御システムを例とした改善システムの効果検証

Kanagawa Institute of Technology Inoue-Komiya Lab.

3

①交通環境モデル化に向けた要因の階層化

動的Layer 4・乗用車
・トラック…
・歩行者

ロードユーザ・自転車
Layer 3・イベント
・地域・交通流 …

静的
Layer 2・信号機・一時停止 …

走行道路
環境

Layer 1

・道路の形
・道路の限界 …

独PEGASUSプロジェクト参照

Kanagawa Institute of Technology Inoue-Komiya Lab.

4

①走行道路環境のモデル化
・直線道路・交差点

→抽出

・カーブ
現地の選定
↓観察↓
飛び出し位置Kanagawa Institute of Technology Inoue-Komiya Lab.

5

①歩行者，自転車の行動モデルの構築
A. Head on Bicycle behavior model
12

3

ヒヤリハットデータベースから抽出の逆走自転車 → Head onに分類される

Kanagawa Institute of Technology Inoue-Komiya Lab.

6

①歩行者，自転車の行動モデルの構築
B. Turn Cross Pedestrian behavior model
1

2

3

ヒヤリハットデータベースから斜め横断の歩行者 → Turn crossに分類される

動画Vissim
Kanagawa Institute of Technology Inoue-Komiya Lab.

7

①歩行者，自転車の行動モデルの構築
C. Swing Bicycle behavior model
1234

ヒヤリハットデータベースから抽出の横断中止自転車 → Swingに分類される

動画Vissim
Kanagawa Institute of Technology Inoue-Komiya Lab.

8

①歩行者，自転車の飛び出し速度の定量
飛び出し速度のシーン抽出
主観的に移動速度を評価

平均速度を計算ｖ𝑝𝑒𝑑
ｖ𝑝𝑒𝑑

閾値は歩行者２m/s,自転車3m/sに設定

Kanagawa Institute of Technology Inoue-Komiya Lab.

9

① Vissimのモデル化したシナリオ+ 直接道路を渡るシーン二つ

歩行者，自転車モデルを交通環境に加え，シナリオを作成

交差点

シナリオを作成
直線

Kanagawa Institute of Technology Inoue-Komiya Lab.

カーブ
10

② 「先読み減速制御」とは？
環境の潜在リスクを読み，事前に減速する事で，万が一の際に対応可能な時間余裕を十分に確保する

Risk Predictive Control• 交通環境要因のリスク指標

Risk value• ドライバ運転行為のリスク指標

LHP

適正な通過速度*LHP: Long-term Hazard Potential

Kanagawa Institute of Technology Inoue-Komiya Lab.

11

② リスク指標のシミュレーションへの組み込み
加速度

速度

飛び出した歩行者

停車車両

歩行者

先行車
t = -10 ～ -5 s
自動車加速中t = -5 ～ -3 s

t = -2 s

先行車接近中
停車車両からの飛び出し
左側に停車車両あり
潜在リスク（飛び出し）が高まった状態

t = -1 s
歩行者に対して急ブレーキ

・ドライバ運転の -10s～0ｓデータ> 運転行動の危険度 LHP

・交通環境要因での発生率と危険度> 走行環境の危険度 Risk Value

・交差点の形 （十字路，丁字路...）・歩道（区分け有無...）東京農工大学収集したヒヤリハットデータベースによりKanagawa Institute of Technology Inoue-Komiya Lab.

12

先読み減速制御のバーチャル環境での実現
Risk valueの決定Driving Context
走行環境要因のリスク予測定量値

シナリオ分類・データ構造化
・アノテーション等
・一般道・・・・追突（車to車)
・歩行者・自転車

LHPの決定Long-term Hazard
Potential

重回帰式でのRisk valueの各
環境要因とLHPによる運転行
動危険度要因の重み係数の決定

ドライバ運転行動の先読み危険度定量値≒140,000 incidents

Driver behaviour

Context parameters

Onlineconnection

Predicted Incident
Level

PTV Vissim
Standard Car

Risk
Predictive
Control
Kanagawa Institute of Technology Inoue-Komiya Lab.

454545404040303030202020

10100500

1000

Risk Level
context parameter 1

Current Prediction

Requiredaction

1005001000

Risk Level
context parameter 1050100

LHP(Long-hazardPotential)

13システムの構成① 歩行者，自転車行動と交通環境要因の抽出
Near-Miss Incident Data Base& Traffic Information

ADAS /AValgorithm

Prediction ControlAlgorithm③ アルゴリズムのモジュール化
PTV Vissim

DLL

Driver behavior

Scenario generation
Incident level
Context
Risk
Value

Driving context

Accident 50
High 40
Medium 30
Low 20
Reaction 10

Target LHP

V,position
Pedestrian behavior
Bicycle behavior

VehicleobjectPythonIncident Detection & Evaluation
Output data

②歩行者，自転車行動と④データの分析と評価

交通環境のモデル化

DLL: Dynamic Link Library

Kanagawa Institute of Technology Inoue-Komiya Lab.

14

シミュレーション実験条件の設定
パラメータ6個計48ケース
実験実施

行動の確率はヒヤリハットデータから統計的抽出

Test plan

Parameter

Min Value

Traffic Opponent Behavior (Spawn Rates, %)Max Value
TrafficOpponent

Target Incident
Level (AcceptedRisk)

3238

Traffic Intensity

100vehicles/h200vehicles/h

Simulated Days

12

Pedestrian

BicycleInitial Speed

60 km/hKanagawa Institute of Technology Inoue-Komiya Lab.

Infrastructure

Swing

Turn
Cross

HeadOnDashOut

Straight
Cross

Road

40

1950

Intersection

4422

18

160Curve

5023

32

40

Road

14056912Intersection

038

33

425Curve

032

2293715セーフティ・クッション（Safety Cushion）
BlindArea

Obstacle

𝑉𝑝𝑒𝑑
Brake Start Spot

𝑉𝑐𝑎𝑟
Safety Cushion

τStopping distance 𝐶𝑜𝑙𝑙𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑠𝑝𝑜𝑡

𝐷𝑝𝑒𝑑

セーフティ・クッション・タイム（以下SCT）は回避操作の実行のために余裕時間である
2 (𝑡 ∗ )𝑉𝑐𝑎𝑟

𝑆𝐶𝑇 =𝐷𝑝𝑒𝑑 (𝑡 ∗ )) + 2𝑎
𝑉𝑐𝑎𝑟(𝑡 ∗ )𝑚𝑎𝑥−𝜏
𝑎𝑚𝑎𝑥 :回避最大減速度

Kanagawa Institute of Technology Inoue-Komiya Lab.

ヒヤリハットのレベル判定
Accident Level
High Level
Medium Level
Low Level

𝑆𝐶𝑇 ≤ 0𝑠
0 < 𝑆𝐶𝑇 ≤ 1𝑠
1 < 𝑆𝐶𝑇 ≤ 2𝑠
2 < 𝑆𝐶𝑇 ≤ 3𝑠

出典：斎藤裕一ほか，セイフティクッション:走行環境文脈と運転行動状態に基づく危険度推定モデルの構築

16

ヒヤリハットレベルの検知と可視化
Vissim で歩行者と遭遇シーン

Automated Incident Detection Based on
the Safety Cushion Concept
Kanagawa Institute of Technology Inoue-Komiya Lab.

セーフティ・クッションタイム(SCT)を指標としてヒヤリハットレベルを検知する

・Crash,SCT ≤ 0 second
・High Level, 0< SCT <1 second
・Middle Level, 1 ≤SCT<2 second
・Low Level,
2≤SCT<3 second

17先読み減速制御の効果
Significantly Reduces the Number of Crashes and Incidents

制御無し

制御有り
20％

80％

総数
7,486件

ヒヤリハットと事故発生率→1/4に低減

加速実験

制御有り

制御無し

2％
（自転車のみ）

総数
211件
98％

事故発生率→1/50に低減
Kanagawa Institute of Technology Inoue-Komiya Lab.

18

まとめ○既存の交通シミュレーションVissimを基に，交通環境リスクとドライバリスク指標を実装し，また確率的な要因も加え，発生ヒヤリハットを予測するバーチャル評価手法を確立した．
○実データを基に交通環境と歩行者．自転車の行動モデルも再現することで，「先読み減速制御」
効果評価では，ヒヤリハットが大幅に低減することを定量的に示すことができた．
○さらに，今後自動運転／運転支援システムの安全性評価にも展開し，安全技術の進化に貢献していく．

Kanagawa Institute of Technology Inoue-Komiya Lab.

19