EVALUATION OF PAVEMENT SURFACE IRREGULARITY USING VERTICAL ACCELERATIONS RECORDED BY A SMARTPHONE

スマートフォンで計測した自動車の上下加速度を用いた舗装路面凹凸の評価

This study developed numerical models to evaluate road surface irregularity using vertical accelerations of a vehicle recorded by a smartphone. The purpose of this study is to detect road sections with an international roughness index (IRI) of 12 mm/m or above. To achieve the objective, the authors considered two kinds of machine learning methods: logistic regression analysis and support vector machine. The discrimination ability of road surface irregularity was evaluated, and the logistic regression model showed a better result. 本研究では,スマートフォンで計測した自動車の上下加速度を用いて路面凹凸を評価する数理モデルを構築した.ロジスティック回帰分析とサポートベクトルマシンの2種類の機械学習手法に基づき,国際ラフネス指数(IRI)が12 mm/m以上の区間を抽出する数理モデルを構築することを目的とした.数理モデルの構築に使用していないデータを用いて,2種類の手法による数理モデルの判定精度を評価したところ,ロジスティック回帰分析の方が良好な結果を示した.さらに,路面不良区間が誤判定される原因として,スマートフォンで加速度を取得するときの車速が影響していることが分かった.

Language

  • English
  • Japanese

Media Info

Subject/Index Terms

Filing Info

  • Accession Number: 01667829
  • Record Type: Publication
  • Source Agency: Japan Science and Technology Agency (JST)
  • Files: TRIS, JSTAGE
  • Created Date: Apr 30 2018 5:21PM