2012年研究カタログ
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研究のポイント研究のねらい研究内容連携可能な技術・知財������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������カーブ内最低速度の分布(3事例)・実測と予測カーブ進入速度の実測値(全77カーブ) と予測式● 大量の路上走行データ収集・解析技術と、それに基づく運転行動モデルの構築技術● 路上運転実験の計測データ集「運転行動データベース」を活用した運転行動解析● カーブ走行モデルに基づく運転行動予測技術(速度・加速度等)※ 「運転行動データベース」は一般社団法人人間生活工学研究センターから有償頒布されました。 つくば市周辺の一般道で行われた大規模な路上運転実験の計測データ集「運転行動データベース」のうち約2,000走行を解析して、カーブ進入時の速度が決定される要因を求めました。その結果、カーブの曲率半径とカーブ前後の直線部速度のみで、標準的なカーブ進入速度~最低速度の分布はほぼ予測できることが示されました。この標準モデルをベースとすることにより、例えば速度超過の事前予測が可能です。路上走行実験の解析はシミュレーション実験とは異なり、多様な走行条件を含むデータを扱う困難がありますが、得られる結果は実用性が高いものです。 自動車が速度超過のままカーブに進入すると、予想外の横加速度がかかり、不快であるばかりでなく、自動車の安定を損ない、最悪の場合には逸脱走行~事故へとつながることもあります。このため最近の自動車ではカーブ内走行時のダイナミックな車両安定化を目指していますが、カーブに入る前の段階で速度超過を予測して速度調整や注意喚起などの運転支援を行うことも、ドライバーにとって安心感のある方法と考えられます。このためには実際のカーブ前後の走行データを蓄積して、カーブ通過時の運転行動の法則を導き出す必要があります。 ●現実のカーブ走行に即したシンプルな運転行動予測モデル ●大量の路上走行データ解析による実用的なモデルの構築 ●逸脱的な運転行動を事前に予測して防止する運転支援技術の提案■ 研究担当:高橋昭彦 ■ ヒューマンライフテクノロジー研究部門 ユビキタスインタラクショングル-プ■ 連携担当:本間一弘 /池田喜一 カーブ通過速度の決定要因―路上運転実験に基づく行動モデル―● 研究拠点つくば中央139ライフサイエンス分野第6会場L-60L-60

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