| Project/Area Number |
19K04299
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
Hayashi Ryuzo 東京理科大学, 工学部機械工学科, 准教授 (80505868)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 交通機械制御 / 自動車 / 予防安全 / 自動運転 / 自動走行 / 自動車工学 / 機械力学・制御 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は，狭小な道路における自動運転知能としての活用を念頭に，狭小道路におけるハンドルの切り返しを含む右左折走行を適切に実現できる経路生成アルゴリズムの構築を目的とする．
通路幅や道路の交差角など，走行可能領域の認識結果に基づき，探索的・確率的な手法ではなく車両運動幾何学に基づく車両の軌跡の定式化により，必要な切り返しの回数や最適な操舵パターンを確定的に算出する手法を開発する．
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we discussed a driving path planning method when turning left or right on a road that requires repetitive K-turn, which is considered to be one of the difficult problems in driving a car on narrow community roads.
Focusing on the fact that the vehicle follows the same trajectory when moving forward and when reversing at extremely low speeds, we developed a calculation method in which the trajectory is calculated from the exit side to the entrance side. The proposed method obtains necessary number of turns and the driving path at the same time.
The effectiveness of the developed method was verified by numerical simulation, and as a result, it was clarified that there is no error in the theory and the applicable range of this method. Furthermore, the result of experiments using a small electric car indicates that the automated driving using repetitive K-turn can be realized in the real world.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
従来の経路計画手法は車両が切り返しを行うことを想定しておらず，そのため，狭隘な環境では経路計画が不可能な場面も多く存在した．本研究は，複数回の切り返しを活用することで，従来の手法では不可能な環境でも経路を算出することを可能としたことから，経路計画問題に対しその解法の幅を広げたという点で学術的意義がある．また，現状の自動運転は，高速道路など，道路幅に余裕のある状況に限定されているが，本研究は日本特有の狭隘な道路環境での自動運転を可能にするものであることから，より多くの人々に対して出発地から目的地までの完全自動運転を提供でき，社会全体としての移動コストを大幅に低減できるという社会的意義がある．
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