GPSを用いたパーソナルモビリティの走行軌跡データの利用可能性－熊本市レンタサイクル実験データを用いて－

Availability of person's travel behavior data tracked by using GPS

高　雅琴
Yaqin GAO

Kumamoto sightseeing rental bicycle experiment project was launched from September to November 2010 in order to lead tourist to the Kumamoto center for sightseeing more conveniently. Five electric-assisted bicycles were installed with a global positing system (GPS) were offered by Kumamoto University. A lot of data related to travel, such as travel routes, speed, time can be collected by GPS while the bicycle is used. We try to analyze the travel behavior based on GPS data. However, it is very difficult to use the GPS data in reality analysis, because only site longitude and latitude are available, and it is a kind of continuous data, changing every second. We analyzed GPS data by two steps. First, we developed the map matching algorithm to specify travel route. Second, we analyzed data using the result of map matching. Through these steps, personal travel route can be analyzed effectively.

KeyWords:GPS data analysis, personal mobility, rental cycle, mapmatching, travel behavior

　人の一日の行動を把握することは交通計画で基本的かつ重要な一環である．しかし，人は日常生活や社会活動の違いより，移動は複雑性，不確定性がある． 道路上で移動する自動車，自転車や歩行者は，違う起点・終点を持つ，選択経路や移動時間，移動速度が違い，個人属性などもそれぞれである． このような交通行動を全て把握し，再現することは極めて難しい．従来のパーソントリップ交通調査は調査票の記入形式であるため，記入の漏れ，誤差， 調査票回収率低下などの問題が存在するだけでなく，アンケート票の収集は相当膨大な作業となる．一方，今後はより高精度の交通行動データが要求される． 近年，携帯電話やパソコンなど情報機器の発展は著しく，IT技術を用いたパーソントリップ交通行動調査が注目されている． GPS (Global Position System)やPHS (Personal Handy-phone System)などの情報機器を車両に搭載し，車両が道路上の移動状況を捉え，走行速度，移動経路， 位置情報など，これまでは収集が困難であった経路走行データを容易に収集することが可能となり，しかも十分な数のデータを確保することが可能となっている1),　2),　3),　5), 6)．
　平成23年に熊本市観光型レンタサイクル実験を実施した．その際，熊本大学電チャリプロジェクト(2010年3月9日から現在まで， 熊本大学キャンパス内で行っている電動アシスト付自転車共同利用実験)で運用しているGPSを搭載した電チャリ(電動アシスト付自転車)を提供し， 1秒ごとの経度・緯度データに関する移動軌跡を収集した．本研究の目的は，このデータから電チャリ利用者の行動を分析することを目的として， 1)走行経路を特定するマップマッチングアルゴリズムを開発する．2)マップマッチングデータを用いた各種の交通実態分析を行うことである．