Evaluation of Potential of Autonomous Driving from Traffic Engineering Viewpoints Considering TOR to Driver and User's Preference

从交通工程的角度评估自动驾驶的潜力，考虑驾驶员的 TOR 和用户的偏好

• 批准号: 22H01613
• 负责人: 宇野 伸宏
• 金额: $ 10.65万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H01613/
• 关键词: 自動運転; 車両挙動モデル; Take Over Request; 模擬走行実験; 利用者認識; 交通流分析; 利用者の認識・期待

手動運転への権限移譲及び道路交通参加者の自動運転利用意向を考慮しつつ，自動運転の交通円滑性，安全性へのポテンシャルの評価を目指し，次のテーマに取り組む．1)自動運転の普及可能性の考察のため，webアンケート調査により，自動運転に対する一般利用者の期待・認識及び利用意向に関するデータを収集し，統計的分析を行う．2)TOR（Take Over Request）が，運転挙動や交通流におよぼす影響を把握するため，その基礎としてDS (Driving Simulator) 利用の模擬走行実験による運転者行動分析を行う．3)連続走行軌跡データを活用した車両挙動の分析・モデル化，及び，自動運転ポテンシャル評価のためのミクロ交通シミュレーションの開発を行う．研究初年度は以下の３つのサブテーマに取り組んできた．1-a)自動運転システムに対する期待と課題に関するアンケート調査の検討：一般の道路ユーザーを対象として，自動運転（特にレベル3）への認識，期待について把握し，現状享受可能なサービス水準と利用者の認識・期待との差異について分析するため，webアンケート調査の項目，設問について検討した．2-a)TORの発生を想定したDS走行実験の設計：TOR発生時の対応行動に影響を及ぼすと想定される要因（TORの種類・発生タイミング，セカンドタスクの有無・種類等）を抽出し，実験計画法に基づき模擬運転実験の条件・シナリオを設定した．3-a) 連続走行軌跡データを用いたサグ部の走行挙動分析：連続走行軌跡データ（Zen Traffic Data）を用いて，サグ部の速度低下や加減速度変化の発生と個車追従挙動モデルの多様性について分析を行った．追従挙動に関しては，相対速度項と車頭距離項を説明変数に持つ線形モデルであるHellyモデルを適用しつつ，渋滞を助長／渋滞を抑止する傾向のある追従特性について考察した．

我们将围绕以下主题开展工作，旨在评估自动驾驶对交通顺畅和安全的潜力，同时考虑到向手动驾驶的权力转移以及道路交通参与者使用自动驾驶的意图。 1）为了考虑自动驾驶广泛应用的可能性，我们将进行网络问卷调查，收集一般用户使用自动驾驶的期望、感知和意图数据，并进行统计分析。 2）为了了解TOR（Take Over Request）对驾驶行为和交通流量的影响，我们将以DS（Driving Simulator）为基础，通过模拟驾驶实验来分析驾驶员的行为。 3）使用连续行驶轨迹数据对车辆行为进行分析和建模，并开发微交通仿真来评估自动驾驶潜力。在研究的第一年，我们研究了以下三个子主题。 1-a) 考虑对自动驾驶系统的期望和问题进行问卷调查：以一般道路使用者为对象，了解自动驾驶（尤其是3级）的认知和期望，并评估当前可用的服务和用户水平。为了分析人们的看法和期望之间的差异，我们检查了网络问卷调查中的项目和问题。 2-a) 假设TOR发生的DS驾驶实验设计：提取TOR发生时预期影响响应行为的因素（TOR的类型和时间、第二个任务的存在和类型等）、条件和场景根据实验设计方法设置模拟驾驶实验。 3-a) 使用连续行驶轨迹数据分析凹陷路段的行驶行为：使用连续行驶轨迹数据（Zen Traffic Data），我们调查凹陷路段速度降低和加减速度变化的发生情况以及个别车辆的变化我们分析了性别。对于以下行为，我们应用了 Helly 模型（一种以相对速度项和车头距离项作为解释变量的线性模型），并考虑了以下倾向于促进或防止拥堵的特征。