CM-002
フローティングカーデータおよび地理情報を用いた停車時間予測のための特徴量探索

◎熊谷優惟子・木村光樹・渡邉和哉（本田技研）

IVIの進化によって，ドライバーの受け取る情報量が増加している．しかし，車両走行中の過度な情報提示は，運転に直接関係のない操作や思考を引き起こし，運転操作に悪影響を及ぼす可能性がある．その影響を低減する方法の一つとして，停車時間の長さを推定し，その長さに応じた情報提示量の制御が考えられる．そこで，本稿では，車両位置情報を記録したフローティングカーデータと道路の地理情報を用いて，停車時間の長さを予測するのに必要な特徴量を探索した．停車時間の長短を３クラスに分類する問題として定式化し，ランダムフォレストを用いてモデル化した．その結果，停車位置と直前の速度、地理情報が重要な特徴量であることが示唆された．