2024-03-19T16:42:45Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:002072332023-04-27T10:00:04Z01164:08228:10133:10353
傾斜角に着目した自転車運転の分析・評価手法Proposal of Analysis and Evaluation Method of Bicycle Driving Ability based on Tilt Anglejpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00207131/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=207233&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan同志社大学大学院理工学研究科同志社大学理工学部同志社大学大学院理工学研究科織邊, 大輝梶原, 彩音金田, 重郎自転車は日常的に利用されている交通手段である.しかし,意外にも,「どのような運転をする人の運転が安定しているのか」は分析されていない.著者らは,既に,走行軌跡から計算した曲率中心軌跡を用いた自転車運転の可視化手法を提案している.この既存手法は,車体に装着した 9 軸モーションセンサ 1 台で計測できる利点があり,この既存手法を用いると,レントゲン写真の様に,視覚的に運転安定度を観察できる.しかし,車体からの情報だけでは,運転スキルの分析には不十分であった.その理由は,2 輪車の場合,車体を安定させているのは,運転者によるハンドル操作ではなく,運転者が体を左右へ傾斜させて,車体のバランスを保っている要素が強いためと思われる.本稿では,この問題を回避するため,2 台の 9 軸モーションセンサを用いた,自転車挙動の分析方法を提案する.センサ情報から,(1) 車体の左右の傾斜と,(2) 運転者の体の左右の傾斜,を求め,これから運転の安定性を評価する.学生 15 名を被験者とする評価実験を行った結果,体重移動を使って左右の自転車のバランスを維持するグループと,ハンドルを併用してバランスを取るグループに区別されることを見出した.機械学習を併用した運転安定性の評価の結果,自転車の安定性を担保するには,体重移動を通じて,素早く自転車の左右の傾斜を抑え込むスキルを身に着けることが望ましいと判断される.AA1271737X研究報告高齢社会デザイン(ASD)2020-ASD-1920182020-09-222189-44502020-10-01