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．

考虑到将权力转移到手动驾驶的意图以及道路交通参与者使用自动驾驶的意图，将解决以下主题，旨在评估自动驾驶的交通平稳性和安全性。 1）考虑到自动驾驶的可能性，Web调查将收集有关普通用户对自主驾驶的期望，识别和意图的数据，并将进行统计分析。 2）为了了解TOR（接管要求）对驾驶行为和交通流的影响，使用使用DS（驾驶模拟器）进行模拟驾驶实验进行驾驶员行为分析。 3）我们将使用持续的驾驶轨迹数据分析和建模车辆行为，并开发微量交通模拟以评估自主驾驶潜力。在研究的第一年中，我们研究了三个子主题：1-a）一项有关自动驾驶系统的期望和问题的调查：我们检查了网络调查调查的项目和问题，以了解自动驾驶的看法和期望（尤其是3级）一般道路用户中的一般道路用户，并分析当前和预期的服务水平之间的差异。 2-a）DS驱动实验的设计，假设发生了TOR的假设：提取了TOR发生时预计会影响响应行为的因素（TOR的类型，发生的时间，存在或不存在第二任务，类型等），并根据实验设计方法设置了模拟驾驶实验的条件和模拟驾驶实验的情况。 3-A）使用连续驾驶轨迹数据对SAG部分的运行行为进行分析：使用连续驾驶轨迹数据（ZEN流量数据），我们分析了SAG部分中速度较慢的发生速度和加速度和减速的变化，以及单个车辆轨迹行为模型的多样性。关于后续行为，我们应用了Helly模型，Helly模型是一种相对速度项和头部距离项作为解释变量的线性模型，并检查了以下特征，这些特征倾向于促进拥塞并防止拥塞。