DoRoad

「車と人で共に育てる!ストレスフリーなドライブと、楽しい路線を作り出すシステム」

 

<概要>
・走行ログから、機械的に酷い走行が多い、酷い形状が多いと判断される道路を
算出し、運転時に音楽や、においでドライバーのアシストする仕組み。
・普段1方的にクルマから入ってくる情報だけでなく、HVCで表情認識を行い
人の情報を、次回以降のクルマのインプットにすることができます。
・人がクルマを制御する時代、クルマから人に一方通行で情報提供する時代から
人とクルマがインタラクティブに相互で情報を磨きあげる一旦になれば良いと考えて
開発しました。

<仕組みの説明>
・トヨタクルマ情報APIの走行ログと、自力で即位した交差点情報により
交差点単位に路線を区切り(マップマッチング)、その区間内で発生した
急ブレーキ、横Gの変化量、車線変更の回数などを利用し、いらいらする道路なのか
集中力が低下する道路なのか、気持ち悪くなりやすい道路なのか、眠気を誘う道路なのかを
判定し、「酷道データベース」(ひどい道路のデータベース)を作成。
・今回は、静岡駅周辺で走行したログを利用し解析した。市内のため、酷すぎる数値が
出にくかったため、実際の数値をn倍にするなど、テスト用に調整させてもらいました。
・走行ログを利用し、実際にドライブしているのと同等のシミュレータアプリを作成し
酷道の見える化を実現。
・走行ログを利用し、酷道を走る際には、いらいら、集中力低下、気持ち悪い、眠気を誘うの
パラメーターに加算し、一定量を超えた際には、音楽や、においで、リラックスさせたり
集中力の向上をはかる仕組みを実現。
・走行ログをGPSに置き換えれば、実走でもそのまま利用可能です。
・最終的には、経路計算エンジン、毎年のナビデータのバージョンアップの際の
元データとして利用可能です。「渋滞がない≠走りやすい」の概念を取り除きます。
・一方、ドライバー自体も今後のクルマに対してのセンサーとなります。
今回、表情認識として、HVCを利用し、各路線走行時の表情を判断し、開始Node/終了Nodeと
感情の値を、クラウド上に保存します。
・保存された、道路魅力度(人の感情で判断した道路の良さ)は、酷道データ同様見える化されます。
このデータは、APIにエリアを投げかけることで、JSON形式で帰ってくる方式をとり
共通的に利用可能な形を目出しています。
・道路魅力度については、ある程度母数が集まった段階で、実走時のアシスタントに利用します。

<スライド資料>
http://www.slideshare.net/Hiroyuki_Ichikawa/doroad-by-hackcars-day-2015

 

rogo


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