人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第37回 (2023)
セッションID: 1F3-GS-5-05
会議情報

Social Force Modelを用いたパーソナルモビリティと歩行者の混合交通のマルチエージェントシミュレーション
*秋山 直毅藤井 秀樹吉村 忍
著者情報
会議録・要旨集 フリー

詳細
抄録

セグウェイや電動スクーターに代表されるパーソナルモビリティは、近年新しい移動手段として注目されている。2022年、日本ではパーソナルモビリティに関する法律の改正が公布された。法律改正ではパーソナルモビリティの自転車道通行が認められ、速度制限をかけて歩道を通行することも検討されている。パーソナルモビリティが歩道を通行する場合、歩行者に影響を与えることが予測される。歩行者に対するパーソナルモビリティの影響評価をするためには、微視的シミュレーションが有効な手段の1つである。本研究ではもともと歩行者のシミュレーションに用いられていたSocial Force Modelを応用することで、複数のパーソナルモビリティと歩行者の混合交通のマルチエージェントシミュレーションを実行した。シミュレーションでは、歩行者密度に対するパーソナルモビリティの挙動の違いを表現することができた。今後このシミュレーションを活用して、安全性や効率性の評価を行う。

著者関連情報
© 2023 人工知能学会
前の記事 次の記事
feedback
Top