Research Topics
Conceptを基礎に、主に自動車交通の解析と自動運転/運転支援技術の研究を行っています。
新興国で見られる二次元混合交通の解析
「二次元混合交通」とは、バイク / 乗用車 / トラック / 自動三輪車など様々なタイプの車両が車線のない道路を縦横無尽に走行する交通です。そのような交通において
各車両タイプが創り出す順序パターン(群れ)の探索
群れに起因する渋滞発生リスクの評価
シミュレーション上において「群れ」と「それ以外」の部分を再現するモデルの作成
に取り組むことで、
より正確に交通特性を再現できるシミュレーションの実現
異なる特性をもったエージェント(車両 / 人 / etc.)集団が生み出す、各エージェントの偏在現象の解明
を目指しています。
人と機械の協働系
自動運転に代表される自動化システムは、我々の労力を減らしミスを補ってくれる便利なものです。
センサリング / 通信 / 計算機 / 機械学習など諸分野の進歩により、これら自動化システムの認知や判断の、質 / 量 / 速度が
人間を超えるに至った領域も少なくありません。
そのような自動化システムを前にしている我々人間には、
システムにより高まった安全性を打ち消すようにリスクテイキングな行動をする
過信 / 不信によりシステムを不適切に使用する
突然起こる不測の事態に注意を向けるまでに時間がかかる
各種認知バイアスによって不合理な判断を行ってしまう
といった問題点があります。
その一方でシステム側には、
認知 / 判断 / 操作が一部まだ人間に及んでいない領域がありますし、
システムと人間の間で行われる意思疎通の方法が不十分 / 不適切である
ことも指摘されています。
これらの諸問題に対して、特に運転支援技術 / 自動運転システムと人間とのかかわりを題材に
運転の好みを学習し、即座にフィードバックする自動運転
渋滞予防や雪道での安全のため、ドライバーが理解/認知できない望ましい行動を、システムが促すための情報提示手法
といった研究を行っています。
その他
上記以外にも以下のトピックに取り組んでいます。
車線が守られない交通における、渋滞の起こりやすさの数理的評価
景観が運転行動に及ぼす影響の評価