一平成29年度（中間報告）タカタ財団助成研究論文一ISSN 2185-8950研究実施メンバー研究代表者  名古屋大学大学院工学研究科水野幸治
近年，ドライプレコーダなどの映像を用いた自動車事故の分析が行われるようになっている．映像を使用した事故分析の利点は，事故の発生状況を直接，見ることができることにある．これまでドライプレコーダによる分析はヒヤリハットが中心で，衝突事故の分析はデータ収集が困難なことから，あまり行われていない．しかし，たとえば四輪対自転車事故の発生要因を検討するためには，それぞれの四輪運転者と自転車乗員の行動について，ヒャリハットの状況からどのように事故に至ったのかを明確化する必要があり，そのためには，ヒヤリハットと事故のドライプレコーダ映像を比較することが有用である．本研究ではドライプレコーダ映像を用いて，四輪対自転車による出会い頭を対象として，ヒヤリハットと衝突事故を分ける要因を分析した．下記の結論が得られた． 1.   停車するために0.5G以上の減速を要する制動限界エリアに四輪車が入ると,四輪車の制動では事故回避は困難となる．このエリアに自転車乗員が入るかどうかによって，ヒヤリハットと事故は区別される．すなわち，自転車が制動限界エリアに入るまで，運転者か自転車乗員が回避行動を起こさなければ事故に至り，運転者か自転車乗員が回避行動を起こせば事故には至らない． 2.四輪対自転車の事故発生には２つのシナリオが観察された．シナリオ１では，衝突余裕時間（Time to Collision: TTC）が2秒以上あり，四輪運転者の制動遅れが事故の要因となる．シナリオ２はTTCが1秒程度であり，四輪運転者から見て，自転車乗員が障害物などの背後から突然，出現したことにより，衝突回避が困難なものである．さらに，PC-Crashによってドライプレコーダデータを用いた四輪車対自転車の出会い頭事故40件の再現を行い，四輪車に被害軽減プレーキ（Autonomous Braking System: AEB）が取り付けられた場合における衝突回避の可能性を検討した. 1.自転車の衝突回避のためにはAEBセンサーの角度の拡大が有効であり,対自転車用の90°のセンサーによって多くの衝突が回避できる. 2. 四輪車対自転車の出会い頭事故において，四輪車に理想的なセンサーを搭載しても，衝突回避が困難な自転車の飛び出し事故が存在した．これらはシナリオ２の事故であり，自転車乗員が死角から現れたときのTTCは0.9 s未満であった．今回は事故再現にもとづき40件からなるPC-CrashおよびMadymoによる事故データベースを作成した．これはドライプレコーダの映像とデータをもとに自転車乗員と四輪車の運動を再現しており，四輪車の被害軽減プレーキなどの効果を高い精度で見積もることができる.本研究によって，四輪車の被害軽減プレーキの性能向上によって，自転車事故の多くが防止できることが示された．しかし，ある数の事故は残り，これらの事故発生の防止のためには，自転車のヘルメット着用，車車間通信，教育などが有効となると推定される．このような検討が、交通事故被害者をゼロに近づける方策への道筋になると考える.第１章　はじめに
発表文　歇
近年、ドライプレコーダや固定カメラなどの映像を用いた自動車事故の分析が行われるようになっている．映像を使用した事故分析の利点は，事故の発生状況を直接，見ることで，運転者や歩行者など事故当事者の行動，衝突状況，交通環境，天侯などの情報を検討できることにある.これは,事故の痕跡にもとづき事故状況を推定する従来の事故調査とは異なる.近年，ドライプレコーダの普及が進み，特にタクシーのドライプレコーダから収集した3万件以上のヒヤリハットの映像データベースが東京農工大にて構築されている．四輪車同士の追笑のヒヤリハットについては数多くの研究がなされ，ヒヤリハットの形態，道路環境，ヒヤリハットに至るまでの人の行動が分析され，事故要因が検討されている(H6).さらに，映像から得られた事故状況をドライプシミュレータで再現することも行われている．国内で最も交通事故死者数の多い歩行者事故についても，ヒヤリハットの映像をもとに衝突前の歩行者の行動が分類され，四輪車や歩行者の速度，四輪車と歩行者の距離，衝突余裕時間（Time to Collision, TTC）が分析され，高齢歩行者が道路を渡りきれずに四輪車と衝突することが示されている領.ヒヤリハットの研究はいずれも，ヒヤリハットと事故の類型分布が類似していることから，両者の発生要因は同一とみなすことができると仮定している．しかし，ヒヤリハットは衝突までには至ってはいないので，ヒヤリハットデータを用いて，事故回避のためのアクティプセーフティのデバイスの効果評価をすることはできない.現在，四輪対自転車事故について，自転車の検知や被害軽減プレーキに関する研究開発が行われている．自転車乗員は行動が多様であり予測が困難であるが，行動分析の有用な方法の一つが，ドライプレコーダ映像を用いた分析である(s)6).これらの研究ではヒヤリハットデータのみの分析あるいは事故データも加えた分析が行われており，事故に至った両者の行動のシナリオが検討されている.ヒヤリハットと事故では回避行動の有無には差異が見られ、四輪車同士の事故について,ヒヤリハットでは95％の事故で運転者が回避行動をしていたが,事故では66％に留まっており，ヒヤリハットと事故は最終的な行動には差があることが指摘されている(7)(8)これまでドライプレコーダによる衝突事故の分析は，データ収集が困難なことから系統的な解析は行われていない．しかし，たとえば四輪対自転車事故の発生要因を検討するためには，それぞれの四輪運転者と自転車乗員の行動について，ヒヤリハットのような状況から，どのように事故に至ったのかを明確化する必要があり，そのためには，ヒヤリハットと事故のドライプレコーダ映像を比較することが有用であると考えられる．ここでは，ドライプレコーダに記録された四輪自転車乗員の衝突事故とヒヤリハットを比較することで，両者を隔てる要因を調べ，衝突に至った経緯を検討する．特に，高い頻度で発生する四輪車と自転車の両者直進による出会い頭事故を調べた．これらの結果により，映像を用いた事故の分析について，その有用性を考察する．運転者の安全運転を支援するシステムを搭載した先進安全自動車（ASV）のなかでも，被害軽減プレーキ（AEB）は衝突回避や衝突速度軽減の効果が大きく，追突をはじめとする事故発生率の低減が報告されている例. 現在，一般に普及しているAEBは対四輪車や歩行者には対応しているものの、自転車乗員には必ずしも対応していない．EuroNCAPではこれまでの対四輪車，対歩行者向けのAEB性能評価試験に加え，2018年から対自転車乗員の試験が追加される予定であることから(19)，今後，自転車事故に対応したAEBの普及が進んでいくものと考えられる.歩行者や自転車事故に関するAEBの効果については事故調査データを用いて有効性が検討されている(n)(12).事故調査データでは個々の事故についてどのようにAEBが作動するか検証することができる．しかし，歩行者や自転車の事故では四輪車の速度を正確に求めるのが難しく，運転者や歩行者・自転車乗員の行動の特定は，証言によるところが大きいので，事故発生状況を正確に把握したうえで対策効果を検証することは難しい．特に，自転車は速度を有するため，事故状況を正確に把握することは難しく，AEBが取り付けられたと考えた場合の効果評価は困難となる．これに対して，ドライプレコーダの事故映像を用いて，四輪車と自転車の事故発生状況を映像から把握することができ，AEBの効果を検討するうえで有用である. AEBによる自転車事故の防止を事故形態から理解し，AEBのセンサーや制動性能のパラメータ変更によってさらに防止できる事故を知ることは，AEBの性能向上の方向性を定めるうえで重要である．また，AEBの性能向上によって全ての事故が回避できるのか，回避できない事故があるとすれば，それはどのような形態であるのかを明確にしておくことは，自動運転や事故数ゼロを目指した今後の事故対策を考えていくうえでも重要な知見となる.本研究では，タクシーのドライプレコーダから収集した四輪車対自転車の出会い頭事故を用いて，PC-CrashおよびMadymoによる事故再現を行った．次に，四輪車にAEBが取り付けた状態で再度，事故再現を行い，AEBシステムのパラメータと衝突回避，衝突速度の低減効果について検討した.本研究におけるドライプレコーダデータの収集と研究実施にあたっては，名古屋大学大学院工学研究科・工学部安全・厚生委員会倫理部会の承認（17-13）を得ている.

2.1.データ
愛知県庁，愛知県タクシー協会，名古屋タクシー協会の協力を得て，愛知県のタクシーに設置されたドライプレコーダに記録された140件の四輪対自転車衝突事故のデータを収集した．また，ヒヤリハットについては，東京農工大学が管理する2005年から2010年，2014年から2016年の約3,000件の四輪対自転車データを使用した.ヒヤリハットデータは高レベル,中レベル，低レベルで構成されている．ここでは，四輪対自転車事故で最も件数が多い，互いに直進状態で発生した出会い頭事故を調べた．事故データは31件，ヒヤリハットデータは368件であった.データのうち，衝突前の画像20件について詳細な計算をすることができた．残りの映像については四輪車の速度データが欠落しているか，画質が不鮮明であり，分析することができなかった.ヒヤリハットデータについても新しいデータから22例について計算をおこなった.
2. 2. 事故およびヒヤリハットの発生状況
分析対象となる全てのデータ（愛知県衝突事故31例，東京農工大ヒヤリハットデータベース368例）を用いて，事故とヒヤリハットを比較した．道路形状，視界を妨げる障害の種類，自転車乗員の衝突回避動作について分析し，四輪対自転車事故の特徴を調べた．直進出会い頭事故(事故31件,ヒヤリハット368件)の発生場所の道路形状を図1に示す.事故の85％以上が、四輪車側または自転車側の車線が１車線の交差点であった．映像から確認された四輪運転者の視界を妨げていた障害物を図2に示す.建物等には電柱,樹木も含む.事故ではおよそ50％は建物等，20－30％は四輪車が障害物となっている．また，ほかの歩行者や自転車が，視界を妨げていた事例も見られる．障害物がない場合は全体のおよそ20％に過ぎず，80％は何らかの形で，自転車乗員に対する四輪運転者の視界が妨げられていた．これらから，自転車事故が見通しの悪い小さな交差点で起きやすいことがわかる．自転車乗員の事故回避行動を図3に示す．自転車乗員も回避行動をしている場合が多い．ヒヤリハットに比べて，事故では自転車乗員が減速と操舵をともに行う割合が多いが，減速のみをする割合はヒヤリハットよりも少ない．また，事故とヒヤリハット（高レベル）では，自転車乗員が脚を持ち上げて接触を避けようとした事例が見られる．低レベルのヒヤリハットでは，自転車乗員に回避行動のない割合が多いが，これは四輪運転者が自転車乗員に早い段階で気がつき，四輪車が衝突前に回避する場合が多いことによると考えられる. ■四輪側と自転車側の車線がともに2車線以上ある交差点□四輪車側または自転車側の車線が１車線である交差点口片側2車線以上の単路口片側1車線以下の単路4
2.3.自転車乗員と衝突時間の相対軌跡
自転車がどのように四輪車に近づき衝突に至るかを検討するため，四輪車に対する自転車の相対位置を，画像から求めた．投影法を用いて消点と水平線を画像から定義し，横断歩道などから画像内の基準点間の距離を計算した.最初に画像の透視変換を行う．図4のように画面上で，任意の4点をプロットする．そしてその４点間の実際の距離を入力すること図５のように画像の透視変換を行うことができる.この際，横断歩道等の道路標識や上空写真を参考にして4点間の距離をそれぞれ定めた.次に，四輪車と自転車の距離をもとめる．ドライプレコーダ映像の毎コマごとに対象となる自転車のタイヤと地面が接触している点をプロットしていく．このようにして，四輪車に対する自転車の相対軌跡を算出することができる．なお軌跡を導出するときに，ドライプレコーダの速度データを積分して四輪車の走行距離を計算し，軌跡の妥当性を確認している.図6は，自転車が始めて現れた時点（ね）から，衝突事故における四輪車に対する自転車乗員の相対軌跡を示したものである．自転車乗員は歩行者よりも移動速度が高いので，自転車乗員の軌跡は四輪車に対して斜めの角度を持つ．四輪車と自転車の相対速度の関係から，四輪車の速度が高いほど，四輪車に対して自転車のなす角は小さく，四輪車の速度が低いほど四輪車と自転車のなす角度は大きい.四輪車に対して自転車は左右10 m,進行方向10 mのエリアから現れるものが多い．また，自転車は四輪車に対して右側（運転席側）から現れる事例が多い.図に，四輪車の中心線から角度±25°の歩行者用被害軽減プレーキの標準的なセンシングエリアも示した．四輪車の速度が高いほど，センシングエリア内に含まれることになるが，自転車乗員の多くは，四輪車の標準的な被害軽減プレーキのセンサーエリアの外側から近づき，衝突している．したがって，現在の歩行者用の被害軽減プレーキのセンサー角度は，自転車の検知には不十分であることが伺える.また,自転車乗員は四輪車の遠方から近づく場合と,四輪車の直前から近づく場合に分けられる.ヒヤリハット（高レベル）における四輪車に対する自転車乗員の相対軌跡を図７に示す.ヒヤリハットは衝突に至っていないため，軌跡は四輪車に接触することなく，四輪車の前で終了している．衝突事故に比べて，ヒヤリハットでは自転車の軌跡が四輪車となす角度が小さく，センシングエリアに含まれるものが多い．
2. 4. 衝突に至る変数の分析
(1)変数の定義図8は事故に至るまでの四輪車の代表的な速度変化を示したものである．自転車乗員は時刻tにおいて画面内に最初に現れ，運転者は時刻tでプレーキをかけ始める．衝突前の時刻での四輪車に対する自転車の相対位置を調べるため，衝突余裕時間（TTC）を用いた．四輪車の速度Vと四輪車から衝突点までの距離Dを用いてTTCを計算した（図9).時刻to, toにおける四輪車の速度をVo, Vs,四輪車と自転車の距離をDo, Dsとすると，to, toにおける衝突余裕時間TTCことTTCなは，次のように定義することができる．
ある時刻におけるTTCと四輪車速度Vの関係によって，衝突回避を検討する．制動を開始するときのTTCとVの関係を考える．四輪車の減速度を一定値αことすると
となるので，式(1) (2)を用いると
となり，四輪車速度VとTTCの関係が，四輪車の減速度で表される．式(3)は四輪車の制動限界を与えるもので，たとえば，制動限界がa 0 =1G（=9.8 m/s²）の場合，V>2･9.8･TTCの条件では衝突が発生する.四輪運転者の反応時間として，運転者が実際に自転車に気がついた時刻は不明であるので，自転車が画像に現れてから運転者がプレーキをかけ始めるまでの時間
を用いて検討した.図9 衝突余裕時間TTCの定義
(2)四輪車の速度分布
時刻t。, tにおける四輪車速度の累積分布を図10に示す. 四輪車の速度70 km/hで全てのデータが含まれる.ヒヤリハットと衝突では速度分布に大きな差はみられない.また,ヒヤリハットのレベルで比較した場合も大きな違いは見られない．四輪車の速度は，運転者によるプレーキがかけられていなくとも，なからtにかけて減少する傾向がみられるので，VはV 。よりもやや低い．このように，四輪車の走行速度の統計的な分布は，ヒヤリハットと衝突事故で差が小さく，事故は速度にかかわらず発生すると考えられる．
(3)衝突余裕時間時間(TTC)
自転車乗員が最初に画面に現れた時点での状況を検討する.図11は自転車乗員が出現した時刻ねにおける四輪車と自転車の距離Dを，四輪車速度Vで示したものである．図の破線は，それぞれTTC。1.0秒および2.0秒を表す．事故に着目すると，TTC。が約1.0秒のものと， 2.0秒以上のものに分布していることがわかる．TTC。が2.0秒以上の場合は，自転車が現れても四輪運転者がすぐにプレーキをかけることなく，事故が発生したものである．TTC 。が約1.0秒の場合は，四輪運転者から見て，自転車乗員が車両直前に現れるもので，四輪運転者の通常の反応時間を考慮すると（空走時間0.75秒），衝突が回避困難なものである．衝突事故のうち7件（35％）はTTC。は2秒以上で，8件（40％）はTTC。は1.0秒未満である．一方，ヒヤリハットについては，８件（38％）はTTC。２秒以上であり，５件（24％）はTTC。1.0秒未満であった.このように,自転車乗員が四輪車の直前に現れる(TTC。1.0秒未満)割合は，ヒヤリハットと比較して事故の方が多かった.
(4)制動開始時のTTC
図13は四輪運転者が制動を開始したときの速度Vと，衝突余裕時間TTC ьの関係を示したものである．四輪車の制動として，一定の減速度（a=V b /TTC b ）を仮定した，四輪車の減速度a=0.5Gを直線で示す．図からこの直線によって，ヒヤリハットと事故が分離できることがわかる．これは，四輪車が減速度0.5Gを超えて，減速することができないことによる．一方，ヒヤリハットのデータはこの直線より下にあり，四輪車が衝突することなく停止するための時間がある.四輪車の減速度が0.5Gを超えるヒヤリハットは5件あったが，これらの事例では，自転車乗員が自身のプレーキや操舵によって衝突を回避したものである．したがって，四輪車の自転車までの距離と衝突余裕時間の関係から，四輪車の制動開始から停止までにa=0.5Gを超える減速度が必要となる状況では，自転車乗員の回避行動がなければ，衝突が発生するとみなすことができる.
(5)四輪運転者の反応時間(RT)
自転車が画面に現れてから，四輪車運転者がプレーキをかけるまでの反応時間について検討する.プレーキ前の空走時間Διに間において一定速度V 。で走行し，その後に一定の減速度1Gで停止した場合，四輪車の移動距離Dは
と表すことができ，ここから空走時間は次のようになる.
運転者による実際の空走時間がΔtよりも大きいと，衝突に至る．四輪運転者の反応時間RTとV 。の関係を図13に示す．図に式(4)にV 。=V a, D=D a, RT=Atを代入した曲線を描いた．速度が高く，距離が短いほど，許容される反応時間は短い．自転車が現れて運転者がすぐに反応した場合として，RT=0.75秒の線を引くと，運転者がプレーキをかける時間がこれよりも遅れる場合には，事故に至ることが多い.
2.5.四輪運転者の視線
2カメラドライプレコーダでは，前方の映像に加えて，運転者に対する映像が確認できるものがあり，衝突に至るまでの運転者の行動を検討することができる．図14は事故とヒヤリハットにおける運転者の視線を示したものである．事故とヒヤリハットではともに運転者が前方を見ている場合が最も多い．すなわち，運転者は前方を見ていても自転車が現れたのに気がつかず，事故ないしはヒヤリハットに至っていることが伺える．たとえば，死角のある交差点で運転者が前を見ていても，左右の確認を十分にすることなく漫然と運転している場合に，衝突が発生している事例が見られる．
2. 6.自転車事故の発生シナリオ
本研究ではドライプレコーダを用いて、四輪対自転車事故の分析を行った．図15に四輪対自転車事故の発生要因の概要を示す．自転車乗員が事故を回避しない限り，停止するまでにある値以上の減速度（0.5G）が必要とされるエリアに，四輪車と自転車乗員が侵入したときに両者の衝突が起きることがわかった．このエリアによって，ヒヤリハットと事故が分離できる。すなわち，自転車が制動限界エリアに入るまで，運転者か自転車乗員が互いに気付くことなく回避行動を起こさなければ衝突に至り，運転者か自転車乗員が回避行動を起こせば衝突には至らない．ただし，減速度0.5Gはタクシー運転者のものであり，一般の運転者の場合はこれよりも低い減速度で事故に至ると予想される.四輪車がこのエリアに至る過程には、主に２つのシナリオがあることが観察された。「シナリオ1」は事故が四輪運転者の認知遅れなど，制動開始遅れに起因し，自転車乗員が画像に出現した時点において衝突回避時間TTC。が2秒以上あり，四輪運転者が自転車乗員に気がついてプレーキをかければ事故が回避できる場合である．一方，「シナリオ2」は，路側の建物や対向車線の四輪車などの死角によって，運転者の視界が妨げられることで，四輪車の直前に自転車乗員が現れる場合であり，その時点で既にTTC。が1秒となっている．このような状況では，運転者はプレーキをかけて四輪車が停止するのに必要となる十分な時間が得られない.衝突事故ではシナリオ1は35%，シナリオ2は40%であった．一方，ヒヤリハットではシナリオ1が38％，シナリオ2が24％であり，シナリオ2の割合が少なかった．これまでの研究では，ヒヤリハットによる行動分析から事故防止対策が検討できると仮定されている．本研究においても，出会い頭事故形態で，ヒヤリハットと事故の両者で，四輪運転者と自転車乗員で同様の行動パターン（制動の遅れ，自転車乗員が車両直前に現れる）が確認された.ただし，2つのシナリオの構成割合は異なっており，ヒヤリハットデータのみを用いた事故対策や効果評価の検討では，衝突事故の把握として不十分となる可能性があることが示唆される.衝突の2つのシナリオについて，それぞれ異なる対策が考えられる．シナリオ1（運転者の制動遅れ）では，被害軽減プレーキが有効である．ただし，自転車乗員の軌跡の多くは，被害軽減プレーキの標準的なセンシング領域の外にあった．自転車乗員の検知のためには，広範囲な被害軽減プレーキセンサーを採用することが必要となる．さらに，運転者の注意散漫によって制動開始が遅れる場合には，運転者への警告が有効となる．一方，シナリオ２（自転車乗員が車両直前に現れる）については，被害軽減プレーキでは時間的に間に合わない．この場合，自転車乗員の行動の変更が重要となる．多くの自転車乗員が交差点の停止線で停止しないことが指摘されており，自転車乗員の教育が有効と考えられる．

3.1.データ
ドライプレコーダ40件の衝突事故データに対して，PC-Crash Ver.11.1を用いて事故再現およびAEBの効果の検討を行った．事故再現の手順は次のようになる． ①ドライプレコーダに記録された地図情報をもとに事故地点を特定し，現場の航空写真をスケールを合わせてPC-Crashにフィールドとして読み込む.現場の道路環境や建物をPC-Crashのフィールド上に定義することで，四輪運転者からの死角を再現することができる． ②四輪車と自転車が衝突した時刻を基準として時刻を遡り，ドライプレコーダの四輪車の速度，加速度，映像をもとに地図上で四輪車の軌跡を設定する．そこに，映像から各時刻における自転車乗員の位置を地図上で特定し，自転車乗員の軌跡を加える. ③PC-Crashで再現した運転者視線での映像が，ドライプレコーダ映像と同様であることを確認する. ④衝撃時の自転車乗員の挙動をマルチボディプログラムMadymoで検証する.
3. 2.   AEBの仕様とパラメータ変更
PC-Crashで事故再現を行ったデータに対して，AEBを作動させることで，四輪車と自転車乗員の衝突状況の変化を見る. AEBのセンサー取り付け位置はウィンドシールド上端とする.センサーは対象までの距離と相対速度を計測し，計測サイクルは0.1 sとした．AEBセンサーは左右に角度をもち，一定距離まで検知できるものとする．図3は，自転車乗員がセンシングエリアに入ってから，四輪車が制動を開始するまでの時間経緯を示したものである．時間経緯に従い，自転車乗員が四輪車から見て死角から現れた時刻をt λ ,自転車乗員がAEB用センシングエリアに侵入した時刻をtとする．それぞれの時刻におけるTTCをTTC a , TTC oとする。ただし，λは事故再現において自転車が死角から現れた時刻であり，自転車乗員が画像に初めて現れた時のt （2.4節参照）とは異なる.図4に自転車がセンシングエリアに侵入した時刻toから停止するまでの四輪車の加速度変化を示す. センサー検知遅れ時間（Sensor detection Delay Time; SDT）は対象となる自転車乗員がセンシングエリア内に侵入してから検知するまでの時間である．制動準備時間（Brake Pre-charge Time; BPT）はプレーキ作動信号後，プレーキシステムの昇圧に要する時間やパッドとディスク間の隙間等の制動開始までに要する時間を表す．ここでは，SDTとBPTの和を制動遅れ時間（Delay Time; DT）とよぶ．減速度増加時間（Brake Boosting Time; BBT）は最大減速度に達する時間を示す.時刻t = t 0+SDTでセンシングエリア内に入ったものが自転車乗員であると認識し，この時刻以降TTCを計算することで，TTC<1.4 sとなった時点からBPT経過後に，四輪車には減速度が発生する．衝突までの時間余裕がない場合には，図４でΔt=0となり，自転車乗員がセンシングエリア内に侵入してから減速開始までの時間は DT = SDT + BPT となる．式(3)の速度と減速度の関係を考えると，減速開始にはさらにDTだけ時間を要するので，TTCとVの関係は次のように表す. これは四輪車のAEBによる制動限界を表している.
本研究で使用したAEBの作動アルゴリズムを図5に示す.  AEBのセンサーは歩行者用を想定してセンサー角度 50° (±25°)，距離50 mとした．制動開始のトリガーとするTTCを1.4 s, 制動遅れ時間DTを0.5 s, 四輪車の最大減速度a oを0.8Gとした. また，自転車乗員が歩道上から飛び出した場合については，自転車乗員が車道上に出た時点からAEBを作動させるものとした．AEBを作動させた場合，四輪車は速さを変えるのみで，軌跡は同一とし，また，自転車の軌跡，速度はAEBの有無にかかわらず同一とした. AEB（センサー角度50°, DT=0.5 s）を取り付けた場合の事故再現例を図19に示す.事例1は見通しの良い交差点における出会い頭事故である。自転車出現時刻はにおける四輪車と自転車の速度はそれぞれ48.4 km/h, 22.8 km/h,衝突時刻における速度は51 km/h, 12 km/hであった. 四輪車にAEBを取り付けた場合の事故再現では,自転車が現れた位置(時刻ね)から衝突位置に至るまで,センシングエリアに連続して自転車が含まれ，四輪車はAEBによって衝突前に停止した.事例2は歩道から横断歩道を走行する自転車に，四輪車が衝突した出合い頭事故である．時刻t人における四輪車と自転車の速度は24.3 km/h, 15 km/h,衝突時刻における速度は12 km/h, 15 km/hであった．四輪車と自転車の走行速度の差がそれほど大きくないことから，両者のなす角度はほぼ一定に保たれ，衝突に至るまで自転車がAEBのセンシングエリアの外に位置していた．この結果，AEBが作動することなく，衝突に至った.
3. 3.   AEBのパラメータ変更
AEBのパラメータとして，歩行者用センサーからセンサー角度と距離を変更した. EuroNCAPにおいて2020年から開始される横断自転車乗員のAEBの性能評価試験は，TTC =4.0 sの時点から自転車が走行を開始し，自転車の走行速度は15 km/h，四輪車の走行速度は20〜60 km/hである．本研究では四輪車の全車速における試験開始時点において，自転車がセンシングエリア内に含まれるセンサーを自転車乗員検知センサーとして，角度90° (±45°),検知距離を70 mに設定した．さらに，センサー角度として全方位360°（±180°）も検討し，角度による衝突回避性能の変化をみた．ただし，制動時間遅れはDT=0.5 sとした．また，センサー角度90°とした状態で，制動遅れ時間DTの影響を調べた．DTを0.5 sから0.0 sまで0.1 s刻みで変更して，衝突回避を調べた．理想的なAEBとして，センサーを角度360°，制動遅れ時間DT=0 sとして，衝突回避を検討した.図20にAEBを取り付けた場合の衝突回避について，自転車乗員が現れた時刻λにおけるTTC λとその時刻での四輪車速度V λの関係を，AEBのセンサー角度別に示す．ただし，四輪車が一時停止などで停車している場合に自転車が現れた場合はTTCが10.0 s以上となる．図中の点線は四輪車がDT（0.5 s）経過後に0.8 Gの減速を行い，対象直前で停止を行うことのできるTTCAとVAの関係である.図よりセンサー角度は衝突回避に大きな影響を及ぼすことがわかる．AEBを取り付けた状態で事故再現を行った40件の内，6件はセンサー角度50°によって衝突回避されたが，さらに14件がセンサー角度を90°に拡大することで衝突が回避された．さらに，4件はセンサー角度を全方位（360°）とすることで衝突回避された．ただし，9件は角度360°でAEBにより四輪車は減速したが衝突に至った．残る７件は，360°であっても制動遅れ時間DT（0.5 s）のためにプレーキの作動開始前に四輪車が自転車と衝突したことから，AEBによって車両は減速されなかった.走行速度を持つ自転車乗員に対しては,歩行者検知に用いられるセンサー角度50°では検知範囲が小さく，検知を可能とするためには四輪車と自転車の相対速度が大きい必要がある．そのため，センサー角度50°で事故回避された事故は，1件を除いて四輪車速度Vは25 km/hよりも大きい．この１件は自転車が四輪車の進行方向に回避したため，低速であったが50°のセンサーでもAEBが作動し、事故回避がなされた.図21は，時刻t人における四輪車に対する自転車の位置を示したものである．自転車乗員がセンサー角度50°のエリア内に出現したケースが12件，90°のエリア内で出現したケースが17件，それ以外の範囲から出現したケースが11件であった．センサー角度50°と90°によって衝突回避された20件のうち，15件はセンサー角度90°のエリアで現れており，90°のセンサーによって多くの自転車事故が含まれることになる．しかし，センサー角度を360°にしても回避できない事故がある.四輪車対自転車の出会い頭事故では、センシング角度を大きくすることで、AEB搭載による衝突回避および速度低減に大きな効果がみられた．センサ一角度360°となる理想的な性能のAEBであっても，回避できない事故がある割合で存在することがわかった．これらの事故ではTTCが0.9 s以下となっている．これは，理想的なセンサーを搭載した自動運転の四輪車であっても，現在と事故発生条件が同じであれば，全ての衝突を防ぐことは困難であることを意味している.ドライプレコーダによる四輪車対自転車事故の分析では，出会い頭事故は衝突余裕時間(TTC; Time to collision)が1.2秒以上あり運転者の制動遅れに起因するシナリオと，TTCがこれよりも短く自転車乗員が四輪車の前に突然現れるものの2つのシナリオに分類されている（図15参照）.  AEBセンサーのシミュレーションによって，シナリオ１の事故形態ではセンサー角度の拡大が有効であり，シナリオ２の事故形態ではAEBによる衝突回避が困難であることが示された.本研究ではドライプレコーダの映像を用いて，PC-Crashによって四輪車対自転車の出会い頭事故の再現を行い、さらに、四輪車にAEBが取り付けられた場合の事故回避を検証することで，AEBの効果評価を行った．ドライプレコーダの映像では，自転車乗員の行動および四輪車の運動を事故直前まで把握することができ，精度が高く，矛盾のない事故再現が可能となる.ドライプレコーダではヒヤリハット映像を用いて，運転者行動等の研究が行われることが多い．ヒヤリハットでは衝突には至っていないため，映像からAEBの効果を見積もる際には仮想の衝突点を定める必要があり，自転車乗員や四輪運転者の行動も含めて多くの仮定が含まれる．事故映像を用いれば，このような仮定を設けることなく，衝突が回避できるかどうかAEBの効果を予測することができる. AEBの性能向上によって，四輪車対自転車事故の多くが回避できることが示された．さらに，事故被害者数をゼロに近づけるためには，車車間通信や路車間通信といった死角を減らすICT技術開発が重要と考えられるが，一方，自転車乗員の交通ルールに対する教育や，被害軽減のためのヘルメット着用等を進めていくことも重要であると考える.本研究で収集したドライプレコーダには自転車乗員の重症度の情報が含まれておらず，物損のみの事故も含まれているため，母集団の位置づけが必ずしも明確ではない．したがって， AEBの効果評価を行う際の，全件数に占める衝突回避や速度低減の割合に関する信頼性には疑問があり，むしろ，どのような形態の事故が回避されるのかといった点から検討するべきであると考えられる.
本研究ではドライプレコーダ映像による事故分析を行い，四輪対自転車による出会い頭事故を対象として，同事故形態のヒヤリハット映像と比較した．下記の結論が得られた． 1.四輪車に対して自転車乗員は速度を持つために，ある角度を持って接近する．ヒヤリハットに比べて，衝突事故の方が四輪車に対して自転車のなす角度が大きい場合が多い. 2.   停車するために0.5G以上の減速を要する制動限界エリアに四輪車が入ると,四輪車の制動では事故回避は困難となる．このエリアに自転車乗員が入るかどうかによって，ヒヤリハットと事故は区別される．すなわち，自転車が制動限界エリアに入るまで，運転者か自転車乗員が回避行動を起こさなければ事故に至り，運転者か自転車乗員が回避行動を起こせば事故には至らない. 3.四輪対自転車の事故発生には2つのシナリオが観察された．シナリオ１では，衝突余裕時間（TTC）が2秒以上あり，四輪運転者の制動遅れが事故の要因となる．シナリオ2はTTCが1秒程度であり，四輪運転者から見て，自転車乗員が障害物などの背後から突然，出現したことにより，衝突回避が困難なものである．また，PC-Crashによってドライプレコーダデータを用いた四輪車対自転車の出会い頭事故の再現を行い，被害軽減プレーキ（AEB）が取り付けられた場合の衝突回避の可能性を検討した．結論は下記のとおりである． 1．自転車の衝突回避のためにはAEBセンサーの角度の拡大が有効であり,対自転車用の90°のセンサーによって多くの衝突が回避できる. 2. 四輪車対自転車の出会い頭事故において，四輪車に理想的なセンサーを搭載しても，衝突回避が困難な自転車の飛び出し事故が存在した．これらの事故では自転車乗員が死角から現れたときのTTCは0.9 s未満であった. Kosei Hayakawa, Yuma Kondo, Koji Mizuno, Daisuke Ito, Robert Thomson, Piccinini Giulio6), l. Naruyuki Hosokawa. Comparison of real accident and near miss incident of cyclist collisions based on drive recorder,自動車技術会春期講演会, 2017近藤由麻，水野幸治，伊藤大輔，細川成之，ドライプレコーダによる自転車事故と歩行2.者事故の分析，第53回日本交通科学学会総会・学術講演会, 2017年6月水野幸治，伊藤大輔，細川成之，田中良知，今後の道路交通安全対策はいかにあるべき3.かー映像を用いた事故分析の有用性についてー，交通事故総合分析センター懸賞論文優秀賞, 2017水野幸治，歩行者自転車事故予防への取り組み　ドライプレコーダ映像を用いた自転車4.事故の再現とAEB効果の検証，日本安全運転医療研究会, 2018年1月21日水野幸治，ドライプレコーダ映像を用いた自転車事故の分析と事故再現，自動車技術会5.第９回トラフィックセイフティ部門委員会, 2018年１月１7日6. Daisuke Ito, Kosei Hayakawa, Yuma Kondo, Koji Mizuno, Robert Thomson, Piccinini Giulio6), Naruyuki Hosokawa. Difference between car-to-cyclist crash and near crash in a perpendicular crash configuration based on driving recorder analysis, Accident Analysis and Prevention (投稿中)水野幸治，事故分析ワーキンググループ（ＷＧ）の取組状況について，第１１回愛知県7.自動車安全技術プロジェクトチーム会議, 2018年3月20日
女
鉄
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