| Project/Area Number |
16K21090
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Research Field |
Dynamics/Control
Intelligent mechanics/Mechanical systems
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2016: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 人間機械協調 / 制御工学 / システム同定 / 運転行動 / ハイブリッド動的システム / 運転行動モデル / 行動解析 / ハイブリッドシステム / 運転行動解析 / 判断モデル / 意図推定 / ロジスティック回帰 / 行動モデル / 人間工学 / 行動支援 / 知能機械 |
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| Outline of Final Research Achievements |
In order to realize the human friendly automated driving and driving assistance, the fundamental system modeling techniques for the construction of the driving behavior model database were studied.
(1) The experimental vehicle was setup to observe the driving behavior in city downtown area. (2) To collect the various driving behavior model in different driving scene with various drivers, (A) the system identification technique for the hybrid dynamical system with time variant parameters based on the particle filters under the Bayes estimation, and (B) the systematic extraction method of the explanatory variables of the hybrid dynamical system, were proposed. In addition, the considerate design method of the driver assistance system for the other cars by automatic adjustment of the driving speed in lane merging on a highway lamp is proposed and tested to verify the validity of the driving behavior model aided control system design.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
自動運転や運転支援を、信頼できるものとし、多くの人に受け入れられるためには、人間の運転行動の特性をよく知り、人の判断や操作の特性からかけ離れたものとしないことが重要であり、そのためには人の多様性、運転状況の多様性を反映した運転行動のデータベースが必要となる。しかしながら、車両の位置や他車との距離などの単純なデータのみを積み重ねても、人が何を見て、判断し、どのように操作しているかを知ることは難しい。本研究ではこれらの運転データから人の行動モデルとしてのデータベースへと変換する技術を通して、人の行動の多様性を知り、車両制御へと反映するための一つの方向性を提案した。
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