車両挙動を考慮した生活道路における高齢運転者への助言型ＩＳＡ効果検証

15/46

11 ングの結果について、GPSポイントデータを表 2-1、移動経路データを表 2-2に示す。 表 2-1 マップマッチング処理後のGPSポイントデータ 項目目 説明 GPS座標（経度） 世界測地系 GPS座標（緯度） 同上 マップマッチング後座標（経度） 同上 マップマッチング後座標（緯度） 同上 位置情報の取得日時 「yyyymmddhhmiss」形式 端末側日時 「yyyymmddhhmiss」形式 方位 0-359度 速度1（GPS速度） 時速（km/h）。モード選択によらず出力 速度2（単位時間当たりの移動距離） 同上 ISA機能の動作状況①（規制速度検知） "1:検知"、"0:非検知" ISA機能の動作状況①（ゾーン30への進入検知）"1:検知"、"0:非検知" ISA機能の動作状況①（規制速度超過検知） "1:検知"、"0:非検知" マップマッチング後リンクID（oid） 助言型ISAのデジタル道路地図のリンクID GPS捕捉状況 "1:捕捉中"、"0:未捕捉" 加速度（追加） 秒速（m/s2）。急制動データを抽出するため。 特定済みGPS座標（経度）（追加） 世界測地系 特定済みGPS座標（緯度）（追加） 同上 二次マップマッチング後リンクID（追加） ESRI製のデジタル道路地図のリンクID 座標点から最も近いリンクまでの距離（追加） 単位（m）。アルゴリズムの精度を確認するため。注：追加内容は助言型ISAアプリによるプローブデータをもとに作成した項目である。 表 2-2 マップマッチング処理後の特定経路データ 項目目 説明 通し番号 特定経路におけるマッチングしたリンクの順番 リンクID 本研究が用いるデジタル道路地図のリンクID 流入点ID 流入点のノードID 流出点ID 流出点のノードID 注：流入点ID、流出点IDの順によって、あるリンクにおける移動経路の方向を判断する。 ここで、マップマッチング作業のイメージについて、次の例を用いて説明する。マッチング前のプローブデータは図 2-7の左図に示す。プローブデータの生データから、トリップの起点・終点及び、移動範囲を表すGPSポイントデータの収集範囲などが分かったが、トリップの起点から終点までの移動経路を把握することが不可能である。一方で、マップマッチングの作業を通じて、すべてのトリップデータの移動経路を特定し、そして、道路区間別の通過回数も算出できる。また、GPSポイントデータの移動経路の特定結果を用いて、道路区間別の旅行時間などの指標も計算できる。また、分析結果を踏まえて、走行速度の実態を表現するデータベースを構築することで、道路渋滞状況を把握するための基礎資料として活用できるようにする。