車両運動データを利用した冬期路面状態の予測に関する基礎的研究

車両運動データを利用した冬期路面状態の予測に関する基礎的研究

北見工業大学大学院 学生員 前田 近邦 北見工業大学大学院 学生員 大西 康文 北見工業大学 正会員 川村 彰 北海道大学大学院工学研究科 正会員 中辻 隆

1.はじめに

積雪寒冷地においては、冬期の凍結路面による交通 事故や交通渋滞が大きな問題となっている。路面のす べり摩擦係数が交通の安全性や円滑性を直接表す指標 であり、その正確な推定が路面管理上最も重要である。

本研究では、車両の加減速度が路面のすべり状況と密 接な関係のある点に着目し、GPS 付車両運動センサー を利用することによって得られたデータおよび各種の 道路交通データなどから路面のすべり摩擦係数を間接 的に推定する手法の確立を目指した。得られたデータ は車と運動と速度に関する時系列データあることから、

本研究においては、各データの周波数分析、多変量自 己回帰分析を行っている。

2.解析データ

解析にあたっては、平成

13

年

12

月

19

日に北海道開 発局苫小牧寒地試験道路での走行試験のデータに加え て平成

13

年

12

月

24

日に札幌市近郊石狩新港地域内の 市街地道路における走行試験のデータを解析データと して使用した。測定データは以下の条件である。

3.定常時系列のスペクトル解析

路面状態が運動関連データ及び速度関連データに与 える影響について比較・検討するため、周波数分析を 行った。分析結果については、代表的分析例を示す。

3.1.PSD による分析

PSD

では、定速・減速両方で、圧雪時がアイスバー ン時に比べて全般的に大きな値であるが、図

2

より、

定速時では前後加速度での低周波域（1 cycle/sec以下）

で値が大きくなる。減速時では、定速時に比べてアイ スバーン時における前後加速度の傾向曲線の形状が大 きく変わっており、低周波域で値が大きく増加してい る。変化した理由は、制動によるものと思われる。

3.2.コヒーレンス特性による分析

コヒーレンスでは、図

3

より、定速のパルス間での 相関の傾向曲線の形状は似ているが、圧雪時のほうが 若干、低周波域での相関が強い。減速のパルス間では、

両路面とも相関が強い。特に圧雪時での相関が全周波 数域で強く出ている。このことより、前後輪間で路面 とのグリップに大きな差が無いことが推察される。

key words：冬期路面、周波数分析、自己回帰分析、フィードバック解析

連絡先：〒090－8507 北海道北見市公園町 165 ／ 交通工学研究室 Tel 0157－26－9516

運動パラメータ

・前後加速度

・横加速度

・上下加速度

・ピッチ角速度

・方位角速度

速度パラメータ

・車速パルス１

・車速パルス２

・パルス差

・GPS速度 条件

・路面条件

（Snow、Ice）

・速度条件

（40km/h）

・減速・定速

図-3 減速・定速におけるコヒーレンス（パルス 1VS パルス 2）

図-1 測定データの条件及びデータ構成

図-2 減速・定速における PSD（前後加速度）

0.1 0.000001

0.00001 0.0001 0.001 0.01 0.1 1

1 10 周波数

（cycle/sec）

（ｇ^2/cycle/sec）

スペクトル密度

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

0.1 1 10

２乗コヒーレンシ

周波数

（cycle/sec）

減速（Ice）

減速（Snow）

定速（Ice）

定速（Snow）

減速（Ice）

減速（Snow）

定速（Ice）

定速（Snow）

土木学会第57回年次学術講演会（平成14年9月）

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IV‑231

4.フィードバックシステムのスペクトル解析

前後輪の回転速度および

GPS

データによる冬期路面 状態予測を検討するため、速度関連データ間の周波数 特性について、フィードバックシステムのスペクトル 解析を行なった。

変数

x1、 x2

という２変数の変動状態を２変数

AR

モ デルとして解析すると、以下の自己回帰モデルが利用 できる。

ここで、

a

1j

(m)、 a

2j

(m)は、自己回帰係数であり、 e

1

(s)、

e

2

(s)が残差分（イノベーション）である。これを k

変

数の場合に拡張すると、（3）式のような一般的な多変 量自己回帰モデルが得られる。

4.1.フィードバックシステムによる分析

フィードバック解析では定常時系列のスペクトル解 析結果より、減速・アイスバーン時の速度パラメータ について解析を行った。パワー寄与率の代表的な結果 としては、パルス１では図

5

より、低周波数帯（1.5

cycle/sec

以下）においてパルス２の寄与が見られる。

パルス２では図

6

より、全般的にパルス２自身のイノ ベーションの寄与が高いが、低周波数帯においてパル ス１の寄与が見られる。

GPS

では図

7

より 、低周波数 帯においてパルス

1

の寄与が若干見られる。以上のこ とより、減速時ではパルスは他の速度から低周波域で 影響の受けることがわかった。これらは、各タイヤと 路面間のグリップ状態が影響していると思われる。

7.おわりに

定常時系列のスペクトル解析とフィードバックシス テムによる解析結果から、路面状態と走行状態に対す る速度パラメータと運動パラメータの時系列特性につ いて基礎的把握が可能となった。今後はより多くの路 面状態、走行状態についても同様の解析を行い、路面 状態、車両挙動、走行速度との相関性について解明す る予定である。

x

₁

( ) s = a

_1j

x

_j

( s− m )

m=1

∑

M j=1

∑

2

^{+ e}

1

( ) s

x

2

( ) s ⁼ a

2j

x

j

( s − m )

m=1

∑

M j=1

∑

2

^{+ e}

2

( ) s

x

_j

= a

_ij

m=1

∑

M j=1

∑

k

^{( ) m x}

j

( s − m ) + e

_i

( ) s

図-5 パルス 1 に対するパルス 2 と GPS のイノベーション寄与率

図-6 パルス 2 に対するパルス 1 と GPS のイノベーションの寄与率

図-7 GPS に対するパルス 1 とのパルス 2 のイノベーション寄与率 図-4 アイスバーン時、減速時における速度変化

…（1）

…（2）

…（3）

速度データ （ ア イ ス ： 減速）

0 50 100 150 200 250 300

0 0.6 1.2 1.8 2.4 3 3.6 4.24.8 5.4 6 6.6 7.2 7.8 8.4 99.6 時間（ sec）

車速（km/h: GPS）

車速ﾊﾟ ﾙｽ速度1Ch 車速ﾊﾟ ﾙｽ速度2Ch GPS速度

R ealtive P ow er C ontribution V alue (P ulse1)

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

0.1 0.4 0.7 1 1.3 1.6 1.9 2.2 2.5 2.8 3.1 3.4 3.7 4 4.3 4.6 4.9

Frequency (cycle/sec)

RPCV

G P S P 2 P 1

R elative P ow e C ontribution V alue (P ulse2)

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

0.1 0.4 0.7 1 1.3 1.6 1.9 2.2 2.5 2.8 3.1 3.4 3.7 4 4.3 4.6 4.9

Frequency (cycle/sec)

RPCV

G P S P 2 P 1

R elative P ow er C ontribution V alue (G P S )

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

0.1 0.4 0.7 1 1.3 1.6 1.9 2.2 2.5 2.8 3.1 3.4 3.7 4 4.3 4.6 4.9

Frequency (cycle/sec)

RPCV

G P S P 2 P 1

土木学会第57回年次学術講演会（平成14年9月）

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