センサーをタクシーや一般車両などに取り付けることで、大気汚染や道路品質などの様々な都市環境を低コストで高解像にモニタリングできる可能性があります。本資料ではDrive-by Sensingに関する最新の研究を紹介します。

1. 2023.3.30
織⽥ 拓磨 (Takuma 0da)
株式会社ディー・エヌ・エー ＋ 株式会社 Mobility Technologies
Drive-by Sensingによる
都市のモニタリング

2. 2
センサーをタクシーや⼀般⾞両などに取り付けることで、⼤気汚染や道路品質などの様々な都市
環境を低コストで⾼解像にモニタリングできる可能性がある
Drive-by Sensingの特徴 (OʼKeeffe et al. 2019)

3. 3
Drive-by sensingにより都市を網羅するのに必要な⾞両数を分析 (OʼKeeffe et al. 2019)
都市全体を⼗分にモニタリングするのに何台くらい⾞両が必要か？
タクシー移動のモデル化
⾞両数と網羅率の関係

4. 4
Drive-by Sensingのセンサーと応⽤ (Amin et al. 2018)
⼤気汚染のモニタリング
ヒートアイランド現象の監視

5. 5
Drive-by Sensingのセンサーと応⽤ (Amin et al. 2018)
橋梁の振動モニタリング
交通量モニタリング
路上駐⾞モニタリング
歩⾏者モニタリング

6. 6
l 国際エネルギー機関(IEA)によると、2016年時点で年間650万⼈が⼤気汚染により死亡している
（特に都市部を中⼼に汚染が悪化している）
l 都市の⼤気汚染は⽐較的短い距離で⼤きく変化するため、定点観測の情報(アメリカでは2~5地
点/1000km2)だけでは⼈間への正確な影響把握が難しい
⾼解像な⼤気汚染のマッピング (Joshua et al., 2017)
Google Street View ⾞両に⼤気汚染計測セ
ンサーを搭載し、１年間データを収集
Googleは2021年よりダブリンで新しいEVのGSV⾞両による空気質
モニタリングを公式に開始している

7. 7
ホットスポットの検出 ⾼速道路の影響
⾼解像な⼤気汚染のマッピング (Joshua et al., 2017)

8. 8
気候変動 ＋ ヒートアイランド現象 => 熱中症リスク管理の重要性が増している
熱中症リスク管理 (Yin et al. 2021)
衛星データから得られるLand Surface
Temperature(LST)は正確さに⽋ける（⽇中
は⾼く夜間は低くなる傾向がある） ジョージアのアセンズで３０台程度のバスにセン
サーを取り付け、１年間データ収集

9. 9
l LSTや定点観測データも使いつつ、エリア特性も考慮してRandom Forestで気温を予測
熱中症リスク管理 (Yin et al. 2021)
各計測⼿法による気温の範囲
（⼀番左が予測値）
予測による可視化

10. 10
l 路上駐⾞の空き情報を⾞両に設置した超⾳波センサーで検知し、リアルタイムに把握・情報共有
超⾳波センサーによる路上駐⾞検出 (Suhas et al. 2010)

11. 11
カメラによる路上駐⾞検出 (Giulio et al. 2017)

12. 12
l 橋梁の状態監視は特別なセンサネットワークが必要であり、⾼コスト
l Uberドライバーのスマートフォンから橋梁⾛⾏時の加速度データを収集
l 橋梁の重要な物理特性である固有モード振動数（MPMFs）を推定
スマートフォンによる橋梁の状態監視 (Thomas et al., 2022)

13. 13
l 橋梁の⾛⾏ごとに加速度情報に対してwavelet変換を施し、空間情報へマッピング
l 空間セグメント単位でピークを集計し、周波数のヒストグラムを作成 => KDEのピークを抽出
l 100⾛⾏程度あれば⼗分な精度でMPMFsを特定可能
スマートフォンによる橋梁の状態監視 (Thomas et al., 2022)

14. 14
l 将来的にADASが⼤多数の⾞両に搭載されると、レーダー情報などが利⽤可能になるはず
l 前⽅⾞両との⾞間距離から交通量を推定する⼿法を提案
⾞間距離から交通量を推定 (Seo et al., 2015)
流量q、密度k、速度v

15. 15
l ⾼速（⾸都⾼速都⼼環状線）でテストドライバーを雇って検証
l カメラ画像から⾞間距離を推定（前⽅⾞両位置はマニュアルで特定）
l penetration rate 3.5%で14%程度、0.2%で25%程度のエラー（定点観測データと⽐較）
⾞間距離から交通量を推定 (Seo et al., 2015)

16. 16
l 街路における⼈々の活動（滞在者、歩⾏者など）を、⾞両に取り付けたカメラでモニタリング
l GSVとCOCOの1,675枚の画像に対して、歩⾏者や⾞両などのクラスラベルをアノテーション
l バスにカメラを取り付けて、学習した物体検出モデル（YOLOv4）で推論
街路のアクティビティをモニタリング (Arianna et al., 2023)

17. 17
OʼKeeffe, Kevin P., Amin Anjomshoaa, Steven H. Strogatz, Paolo Santi, and Carlo Ratti. 2019. “Quantifying the Sensing Power of Vehicle Fleets.” Proceedings of the National
Academy of Sciences of the United States of America 116 (26): 12752‒57.
Anjomshoaa, Amin, Fábio Duarte, Daniël Rennings, Thomas J. Matarazzo, Priyanka deSouza, and Carlo Ratti. 2018. “City Scanner: Building and Scheduling a Mobile Sensing
Platform for Smart City Services.” IEEE Internet of Things Journal 5 (6): 4567‒79.
Apte, Joshua S., Kyle P. Messier, Shahzad Gani, Michael Brauer, Thomas W. Kirchstetter, Melissa M. Lunden, Julian D. Marshall, Christopher J. Portier, Roel C.
H. Vermeulen, and Steven P. Hamburg. 2017. “High-Resolution Air Pollution Mapping with Google Street View Cars: Exploiting Big Data.” Environmental
Science & Technology 51 (12): 6999‒7008.
Yin, Yanzhe, Andrew Grundstein, Deepak R. Mishra, Lakshmish Ramaswamy, Navid Hashemi Tonekaboni, and John Dowd. 2021. “DTEx: A Dynamic Urban Thermal Exposure
Index Based on Human Mobility Patterns.” Environment International 155 (October): 106573.
Grassi, Giulio, Kyle Jamieson, Paramvir Bahl, and Giovanni Pau. 2017. “Parkmaster: An in-Vehicle, Edge-Based Video Analytics Service for Detecting Open Parking Spaces in Urban
Environments.” In Proceedings of the Second ACM/IEEE Symposium on Edge Computing, 1‒14. SEC ʼ17 16. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery.
Mathur, Suhas, Tong Jin, Nikhil Kasturirangan, Janani Chandrasekaran, Wenzhi Xue, Marco Gruteser, and Wade Trappe. 2010. “ParkNet: Drive-by Sensing of Road-Side Parking
Statistics.” In Proceedings of the 8th International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services, 123‒36. MobiSys ʼ10. New York, NY, USA: Association for Computing
Machinery.
Matarazzo, Thomas J., Dániel Kondor, Sebastiano Milardo, Soheil S. Eshkevari, Paolo Santi, Shamim N. Pakzad, Markus J. Buehler, and Carlo Ratti. 2022. “Crowdsourcing
Bridge Dynamic Monitoring with Smartphone Vehicle Trips.” Communications Engineering 1 (1): 1‒13.
Seo, Toru, Takahiko Kusakabe, and Yasuo Asakura. 2015. “Estimation of Flow and Density Using Probe Vehicles with Spacing Measurement Equipment.” Transportation
Research Part C: Emerging Technologies 53 (April): 134‒50.
Salazar-Miranda, Arianna, Fan Zhang, Maoran Sun, Pietro Leoni, Fábio Duarte, and Carlo Ratti. 2023. “Smart Curbs: Measuring Street Activities in Real-Time Using Computer
Vision.” Landscape and Urban Planning 234 (June): 104715.
Reference