スマートフォンを用いた電気自動車およびハイブリッド車の接近検知手法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2014-07-21
• タイトル: スマートフォンを用いた電気自動車およびハイブリッド車の接近検知手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Detecting Electric and Hybrid Vehicles Using a Smartphone
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 屋外環境センシング
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者名: 高木, 雅; 藤本, 浩介; 川原, 圭博; 浅見, 徹
• 著者名(英): Masaru, Takagi; Kosuke, Fujimoto; Yoshihiro, Kawahara; Tohru, Asami
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 電気自動車 (EV) やハイブリッド車 (HV) は静音性に優れる反面，歩行者がその接近に気づきにくく低速走行時の事故が多い．そこで，我々はスマートフォンを用いて EV や HV の発する高周波音を検知し，歩行者にその接近を通知する手法を提案してきた．本稿では，EV や HV のモータユニットが発する高周波音を手掛かりとし，環境雑音や車種，車速の違いにロバストな機械学習によるアプローチをする．J48 分類器を用いて接近判定を行ったところ，評価実験では EV を 92%，HV を 82%の精度で検出でき，最大で最接近の 11.6 秒前に車両を検知することに成功した．また車種と車速も高い精度で判別できることを示した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Pedestrians have difficulty in noticing electrical vehicles (EVs) and hybrid vehicles (HVs) approaching from behind quietly. We propose a vehicle detection scheme using a smartphone carried by a pedestrian. We exploit a high frequency switching noise generated by a motor unit in HVs and EVs. In this paper, we propose an approach of machine learning which is robust over the ambient noise, vehicle type and vehicle speed. In our evaluation, a J48 classifier implemented on the smartphone can tell whether an EV or a HV is approaching or not in the accuracy of 92% and 82% respectively. The first alarm was issued as early as 11.6 seconds before the vehicle approaches the observer the most. The scheme can also tell the vehicle speed and vehicle type.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11838947
• 書誌情報: 研究報告ユビキタスコンピューティングシステム（UBI）; 巻 2014-UBI-43, 号 12, p. 1-8, 発行日 2014-07-21
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会