データ概要

ドライバーの認知行動をサポートする本UC-win/Roadプラグインは、ドライバーの視線追跡情報を使用して「周りを見ましょう」などの適切な音声アナウンスを生成する。また、合成音声は怒り、喜び、悲しみなどの感情パターンを表現でき、感情はドライバーの状況（例えば緊急回避）に応じて選択される。交通事故を減らすことを目的とした作品となっている。

Our team plans to develop a plugin of UC-win/road that supports a driver's cognitive behavior. Our plugin produces suitable synthetic speech by using the driver's gaze tracking information. For example, if a driver does not look both ways, the plugin alerts him by using synthetic speech "Look around". Moreover, the synthetic speech can express some emotion patterns such as anger, joy, sadness, and so on. The selection of emotions depends on driver's situation, e.g., emergency avoidance. We think our plugin can decrease the number of traffic accidents.

本作品は2つのモジュールで構成されている。ひとつめのモジュールは、一定期間内の特定の都市でのソーシャルメディアアプリケーションのチェックインデータを分析し、時空間分析によって都市の機能領域を説明するものである。もうひとつのモジュールでは、学校、住宅コミュニティ、ショッピング、その他機能がモデルシミュレーションによって示されている。都市の全体的なレイアウトをより合理的かつ便利にするために機能エリアと都市幹線道路を計画でき、これらの設計を参照することで都市設計をより便利で説得力のあるものにすることができる。

データ概要

自動操縦のテクノロジーとモノのインターネット機能を使って、緊急車両の交通の効率を改善するための作品。EVPによって前方の民間車両に回避コマンドメッセージをリアルタイムで送信して、他車両のドライバーが道を譲ることが出来るようにしている。また、ドライバーが迅速に対応しなかった場合は、自動的に車線を変更するよう指示することも可能となっている。これにより、緊急車両をできるだけ早く走行させるというこのプラグインの主な目標を達成している。

In order to improve the traffic efficiency of emergency vehicles, with the help of the technology of autopilot and Internet of Things function, EVP can send avoidance command messages to other civilian cars front in real time, and help other drivers make ways in time. Or even make other vehicles automatically direct the lane-changing tasks if their drivers fail to respond quickly. Thereby realizing the main goal of the plugin - let the emergency vehicle pass through as soon as possible.

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「潮現象」により、毎朝都市に入る車の流れは大きく、逆向きの流れは小さくなる。一方、夜間は都市を出る交通流が大きくなり、渋滞を悪化させる。本作品では、この状況を省みて、交通流を変えるために可変式の車線を運用している。つまり、午前中は都市に流入する方向の車線を増やし、夜のピーク時には都市部へ向かう車線を減らして都市部から出る車の車線を増やしている。

Because of the "tidal phenomenon" of traffic, the traffic flow in the direction of entering the city is large and the reverse flow is small every morning, while the traffic flow in the direction of leaving the city is large at night, which aggravates the congestion phenomenon. In view of this situation, traffic organization is carried out in the way of variable lane in the transformation of traffic diversion, that is, increasing the number of lanes in the direction of entering the city, reducing the number of lanes in the direction of leaving the city, increasing the number of lanes in the direction of leaving the city in the late peak, and reducing the number of lanes in the direction of entering the city in the way of increasing the number of lanes in the direction of leaving the city in the late peak.

データ概要

この世界のデジタルレプリカとしてデジタルツインを構築している。パノラマカメラとLidarセンサーを融合することで車両の周囲の情報を取得し、融合したセンサーからの同期画像を使用したYOLOをトレーニングデータとして使用して他の車や物を検出している。さらに、ドライバーの意図を目で把握することが可能となっており、その情報を備えたデジタルの世界では、CANバスネットワークから車両のステータスを取得し、現実の世界を見ることができる。

We constructed the digital twin which is a digital replica of a living world.
We got information about the surroundings of the vehicle by fusing panoramic camera and Lidar sensor.To detect other cars and things, we used YOLO with synchronized Images from fused sensors as training data.Additionally, we can apprehend driver's intention through his/her eyes.In the digital world with that information, we get our vehicle's status from CAN bus network and we can monitor the real world.

自動運転車が街中を走行すると自転車に出くわすことがあるだろうが、自転車の軌道は自動車と違って予測しづらい。本作品の主な目的は、都市環境下での横方向の干渉を考慮した自動運転ストラテジーを開発し、自動運転車両が自転車からの横方向からの干渉を受けても人間のように運転できるよう、元の自動運転アルゴリズムを変更することである。

When a self-driving vehicle is driving under urban conditions, cyclists may appear around the vehicle. The trajectory of cyclists is different from that of vehicles traveling on the road, which is more difficult to predict. The main purpose of this work is to develop an automatic driving strategy considering the lateral interference under urban conditions, and modify the original automatic driving algorithm of the driving vehicle so that the automated vehicle can drive anthropomorphically under the lateral interference of cyclists.

UC-win/Roadでシミュレーションシステムを開発して、CVIS (Cooperative Vehicle Infrastructure System)に基づいて強化された安全事前警告アルゴリズムを実装し、それをシミュレータの動作テストによって検証することを目的としている。本作品ではまず、UC-win/Roadとコックピットを使用して基本的なドライビングシミュレータを構築し、交差点シナリオを作成している。次に、UC-win/Road SDKを用いて交差点シナリオでのホスト車両(HV)のリアルタイム情報と、交差点でのターゲット（車両または歩行者）の情報を取得することで、交差点での衝突リスクを特定することが可能である。また、オンボードHMI (Human-Machine Interface)のハードウェアは事前警告情報プロンプト用に開発されており、これらの機能がUC-win/Roadおよびドライビングシミュレーションテストで実証されている。

The objective of this work is to develop a simulation system under UC-win/Road environment, to implement an enhanced safety pre-warning algorithm based on CVIS (Cooperative Vehicle Infrastructure System), and to demonstrate the algorithm by simulator operational test.
Firstly, UC-win/Road and cockpit are used to build the basic driving simulator, and to construct conflicting intersection scenarios. Secondly, the UC-win/Road SDK is used to acquire the real-time information of host vehicle (HV) in the intersection scenarios, as well as the target (vehicle or pedestrian) information in the intersection. Next, the intersection collision risk is identified according to the real-time interactive data ; Finally, the hardware of on-board HMI (Human-Machine Interface) are developed for pre-warning information prompt. The above functions are demonstrated on UC-win/Road and driving simulation tests.

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