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

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38 13プローブデータ本研究の分析手法プローブデータとは、GPS車載器を搭載した車両を現実の道路ネットワーク上を移動するセンターとして捉え、走行速度や位置情報等を収集することにより、交通流動等の道路交通情報を生成するプローブカーシステムで蓄積しているデータである。•プローブデータの欠点：‣同一地点における時間的に連続したデータ収集が難しい‣データが膨大であるため、解析に時間がかかる‣運転者属性などの情報を取得することが難しい‣プローブカーとする車両の選定や配置によりデータが収集される路線や地域にむらが生じる•プローブデータの利点：‣走行状態（走行速度、停止回数など）に関する詳細な情報を収集できる‣走行軌跡（緯度、経度、日時）を正確に取得できる‣調査範囲が広く、またプローブカーが通過する区間であればどこでも情報を収集できる‣大規模なインフラ設備を必要としない‣目的に応じて車種（トラック、タクシー、乗用車）を選定できる出典：名古屋大学三輪富生先生の博士論文（2005）15本研究の分析手法マップマッチングマッチングとは、プローブデータの誤差がある位置情報を道路ネットワーク上の移動経路データに変換するものである。起点終点•マップマッチングの結果をもとに、運転者の移動経路を特定することが可能となる16プローブデータの再整理本研究の分析手法項目目説明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「yyyymmddhhmmss」形式端末側日時「yyyymmddhhmmss」形式方位0-359度GPS電波によるドップラー速度時速（km/h）単位時間当たりの移動距離同上（秒速⇒時速の換算）規制速度検知“1:検知”、"0:非検知"ゾーン30への進入検知“1:検知”、"0:非検知"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IDISAアプリのリンクIDGPS捕捉状況“1:捕捉中”、"0:未捕捉"•スマホの内蔵SDカードに収集したプローブデータを1秒の間隔で保存•ISAアプリはマップマッチング後リンクIDによる規制速度情報を提供する