Researches
研究方針
AIとデータサイエンスを基盤として「道路状況のデータ集積基盤および分析基盤」、「道路・交通マネジメントのための可視化・制御」、「自然エネルギーを活用する次世代道路・交通マネジメント」の3つの技術分野にわたる研究を行っています。私たちは、自動運転車を含む、安全で快適な交通を実現するための道路・交通管理の発展に日々尽力しています。
01：道路状況のデータ集積および分析基盤
冬期道路環境をエッジコンピュータによって低通信量かつリアルタイムに収集しつつ、AIを活用してデジタルツインを構築可能とすることで、気象や交通状況の的確な予測、迅速・適切な通行規制・移動制限、除排雪オペレーション等の冬期道路交通マネジメントに貢献します。
02：道路・交通マネジメントのための可視化・制御
北海道などの積雪寒冷地で人やモノの移動を妨げる大雪・視程障害・吹きだまり・路面凍結などの道路状況変化をAIに基づいて構築するデジタルツインによって見える化し、冬期道路交通マネジメントに活用可能な仕組みを検討しています。
03：自然エネルギーを活用する次世代道路・交通マネジメント
北海道に豊富にみられる雪・水・風などの自然の力は、視界不良や吹き溜まりなど移動を妨げる大きな要因となりますが、同時にその力には多様な可能性があります。道路付近で風をエネルギーとして取り出すことによって、道路での風の力は減衰します。冬期道路ならではの自然エネルギーと交通の関係に着目した将来の道路管理に向けた仕組みを検討しています。
研究で使っているツールの紹介
車載可能な小型コンピュータ・AI
冬期道路環境をエッジコンピュータによって低通信量かつリアルタイムに収集しつつ、AIを活用してデジタルツインを構築可能とすることで、気象や交通状況の的確な予測、迅速・適切な通行規制・移動制限、除排雪オペレーション等の冬期道路交通マネジメントに貢献します。
道路空間をシミュレーションするバーチャルリアリティー（VR）
自動運転や危険を伴う冬期道路環境での実車実験にさきがけてVRで自動車の搭乗者や道路利用者の様子を分析しています。同時に、将来に拡張現実（AR）や複合現実（MR）が簡易かつ高品質で利用可能となるときに安全・円滑な道路利用を支える情報基盤についてもVRを活用することで検討しています。
研究例
01：道路状況のデータ集積および分析基盤
• 姿勢推定に特化した超解像に関する研究
• 道路空間の正常データのみを学習する識別器による非正常データ検出に関する研究
• 冬期における路面状態の分類基準に関する研究
• 人間によるラベリングの順序依存バイアスについての研究
02：道路・交通マネジメントのための可視化・制御
• 気候変動を考慮した貨物交通需要の予測に関する研究
• 集計QK図を用いた渋滞発生エリアの判定手法に関する研究
• 冬季道路の情報提供インターフェースに特化した評価手法の構築に関する研究
• 運転支援システム稼働時の周辺認知動作に着目した情報提示に関する研究
• 個人の運転特性の違いと自動運転システムにおけるテイクオーバーに関する研究
03：自然エネルギーを活用する次世代道路・交通マネジメント
• 道路利用者の生体データに基づく安心感の定量化に関する研究
• 冬季道路における旅行時間の推定に関する研究