Research Topics

「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、明確な車線区分のない道路を縦横無尽に走行する交通のことです。

インド・ムンバイで記録した車両の動きを分析した結果、こうした二次元混合交通でも、誰の指示もなく、似た動きをする車両の「群れ」が自然に形成されることが分かりました。また、混雑した状況では、群れが適度な割合で形成されているときに、より多くの車両が通行できることも分かってきました。

これらの結果を踏まえ、現在は、

• 群れが形成される仕組みの解明（車両の動きの類似性、周囲で利用できる空間の制約、すり抜けやすさとの関係）

• 交通の流れを良くする群れが形成されていない場所や状況を、走行記録から見つけ出す方法の開発

• 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で「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

• どのような群れが、いつ・どこで交通全体の流れを良くするのかの解明

を目指しています。

車線のない道路を走る車両と同じように、人混みを歩く人や群れで移動する生き物も、様々な特性をもつ個体が、細かな指示を受けずに互いに影響し合いながら、集団としての流れを生み出しています。

そこで、

• 歩き方の異なる人が混ざったときに生じる棲み分けと、それが流れの良さに与える影響の評価

• 体の大きさが異なるミナミコメツキガニを混ぜた群れの観察

• 人混みの中で、人がどのように混雑を感じるかの評価

に取り組むことで、

• 追従（車両）、回避（歩行者）、相互予測（生物）という異なる仕組みで動く集団を共通の方法で分析し、共通点とそれぞれに固有の現象を理解すること

• 異なる特性をもつ個体（車両・人・生物）が集まったときに生じる、分布の偏り（偏在）の仕組みと特徴の解明すること

を目指しています。

自動運転に代表される自動化システムは、私たちの労力を減らし、ミスを補ってくれる便利なものです。

センサー・通信・コンピューター・機械学習などの技術の進歩により、認知や判断の正確さ、処理できる情報量、速度などの面で、人間を上回る能力をもつシステムも登場しています。

一方、こうした自動化システムを利用する人間には、

• システムによって安全性が高まった分、かえって危険な行動をとってしまう

• システムへの過信や不信によって、不適切な使い方をしてしまう

• 突然の不測の事態に、すぐに注意を向けられない

• 思い込みや先入観（認知バイアス）によって、不合理な判断をしてしまう

といった問題があります。また、システム側にも、

• 認知・判断・操作の能力が、まだ人間に及ばない領域がある

• 人間とシステムの間で、必要な情報が十分に伝わらない

といった課題が残されています。

こうした問題を踏まえ、特に運転支援技術や自動運転システムと人間の関わりに着目し、

• 自動運転技術を活用した、新興国交通の渋滞予防・解消

• ドライバーの運転の好みを学習し、その結果を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に、ドライバー自身では気づきにくい望ましい行動を促す情報提示方法の開発

といった研究に取り組んでいます。

これらは、群れの研究で明らかにしようとしている「必要なところにだけ働きかける」という考え方を、人間の特性や好みに合わせ、無理なく受け入れられる形で実現するための研究でもあります。