| 作成年度 | 2023年度 |
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| 論文名 | プローブデータの車両挙動を活用した冬期の路面すべり摩擦係数の推定 |
| 論文名（和訳） | |
| 論文副題 | |
| 発表会 | 第67回土木計画学研究発表会 |
| 誌名（No./号数） | 第67回土木計画学研究発表会・講演集 |
| 発表年月日 | 2023/06/03 ～ 2023/06/04 |
| 所属研究室／機関名 | 著者名（英名） |
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| 寒地交通チーム | 奥村 航太（OKUMURA Kota） |
| 寒地交通チーム | 齊田 光（SAIDA Akira） |
| 寒地交通チーム | 大廣 智則（OHIRO Tomonori） |
| 寒地交通チーム | 伊東 靖彦（ITO Yasuhiko） |
| 抄録 |
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| 積雪寒冷地の冬期では道路維持管理として凍結路面の発生を防ぐために凍結防止剤散布車が出動する．その出動判断には路面状態の現状把握や予測が必要である．そのため，一般的な路面状態の把握および予測は巡回や気象予報が活用されるが，どの方法も路面状態を広域かつ網羅的に高頻度で捉えるものではない．そこで車両プローブデータから路面状態の推定が可能となれば，冬期の道路維持管理に有益な情報となる．従って本研究では車両中の加速度，車輪速度などに関する車両挙動データや温度データを取得し，路面のすべり摩擦係数を推定する機械学習モデルを構築した．その結果，8秒間を走行するプローブデータから，その区間の摩擦係数μの中央値をRMSE値が0.15程度の誤差で推定を可能とした． |
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