ドップラーレーダとFMCWレーダを用いた自転車運転時の行動分類及び予測

カテゴリ：部門大会

論文No：PS8-2

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Classification and Prediction of Cycling Behaviors Using Doppler and FMCW Radars

著者名：鈴木 創太（立命館大学）,佐保 賢志（立命館大学）,林 凌也（立命館大学）,馬杉 正男（立命館大学）

著者名(英語)： Sota Suzuki (Ritsumeikan University),Kenshi Saho (Ritsumeikan University),Ryoya Hayashi (Ritsumeikan University),Masao Masugi (Ritsumeikan University)

キーワード：レーダ,自転車,深層学習,運転行動予測,radar,bicycle,deep learning,cycling behavior prediction

要約(日本語)：近年、自転車関連事故の割合が増加しており、柔軟に移動可能であるが予測困難な自転車の挙動を高精度に検知・予測する技術の確立が求められている。本研究では、ドップラーレーダとFMCWレーダを用いて自転車の通過・停止・右折・ふらつきの4種の運転行動を計測し、取得データから時間周波数解析により生成したスペクトログラムを畳み込みニューラルネットワークに入力することで、行動の分類および予測を行った。複数の深層学習モデルを用いて比較評価を行った結果、両レーダともに約95％以上の高い分類精度が得られたほか、行動の直前に見られる予備動作について分類を行ったところドップラーレーダでは約60％、FMCWレーダでは約78％の精度で分類が可能であることがわかり、次の行動を予測できる可能性も確認された。

本誌掲載ページ：1674-1676p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：472Kバイト