機械学習を用いた路上障害物検知に関する一検討

摘要

ETC（Electronic Toll Collection system）2.0のサービスの一つに，路上障害物情報の提供がある．しかしながら，路上障害物情報は通報やパトロールによって収集されているため，発生からその情報収集までにおいて遅延が発生する恐れがある．本稿では，路上障害物情報の収集を高速化するため，ETC 2.0搭載車両の位置と加減速，車線変更情報をプローブ情報と上てITSスポットを通じて集約し，多数のプローブ情報を用いて機械学習アルゴリズムに基づき路上障害物の検知を支援するシステムについて検討する．路上障害物の存在する場合で車両の挙動を模擬するために交通流シミュレータを用い，そこから得られたプローブ情報を利用して，路上障害物の検知率と誤検知率の観点から数種の機械学習アルゴリズムとの親和性について評価を行う．