スマートフォンを用いた電気自動車およびハイブリッド車の接近検知手法 Detecting Electric and Hybrid Vehicles Using a Smartphone

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著者

    • 高木 雅 Masaru Takagi
    • 東京大学大学院情報理工学系研究科 Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
    • 藤本 浩介 Kosuke Fujimoto
    • 東京大学大学院情報理工学系研究科 Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
    • 浅見 徹 Tohru Asami
    • 東京大学大学院情報理工学系研究科 Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo

抄録

電気自動車 (EV) やハイブリッド車 (HV) は静音性に優れる反面,歩行者がその接近に気づきにくく低速走行時の事故が多い.そこで,我々はスマートフォンを用いて EV や HV の発する高周波音を検知し,歩行者にその接近を通知する手法を提案してきた.本稿では,EV や HV のモータユニットが発する高周波音を手掛かりとし,環境雑音や車種,車速の違いにロバストな機械学習によるアプローチをする.J48 分類器を用いて接近判定を行ったところ,評価実験では EV を 92%,HV を 82%の精度で検出でき,最大で最接近の 11.6 秒前に車両を検知することに成功した.また車種と車速も高い精度で判別できることを示した.Pedestrians have difficulty in noticing electrical vehicles (EVs) and hybrid vehicles (HVs) approaching from behind quietly. We propose a vehicle detection scheme using a smartphone carried by a pedestrian. We exploit a high frequency switching noise generated by a motor unit in HVs and EVs. In this paper, we propose an approach of machine learning which is robust over the ambient noise, vehicle type and vehicle speed. In our evaluation, a J48 classifier implemented on the smartphone can tell whether an EV or a HV is approaching or not in the accuracy of 92% and 82% respectively. The first alarm was issued as early as 11.6 seconds before the vehicle approaches the observer the most. The scheme can also tell the vehicle speed and vehicle type.

Pedestrians have difficulty in noticing electrical vehicles (EVs) and hybrid vehicles (HVs) approaching from behind quietly. We propose a vehicle detection scheme using a smartphone carried by a pedestrian. We exploit a high frequency switching noise generated by a motor unit in HVs and EVs. In this paper, we propose an approach of machine learning which is robust over the ambient noise, vehicle type and vehicle speed. In our evaluation, a J48 classifier implemented on the smartphone can tell whether an EV or a HV is approaching or not in the accuracy of 92% and 82% respectively. The first alarm was issued as early as 11.6 seconds before the vehicle approaches the observer the most. The scheme can also tell the vehicle speed and vehicle type.

収録刊行物

  • 研究報告ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)

    研究報告ユビキタスコンピューティングシステム(UBI) 2014-UBI-43(12), 1-8, 2014-07-21

    一般社団法人情報処理学会

キーワード

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110009808464
  • NII書誌ID(NCID)
    AA11838947
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    Technical Report
  • ISSN
    09196072
  • データ提供元
    NII-ELS  IPSJ 
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