形式手法と数理最適化による高信頼かつ高効率な自動運転車群制御システムの構築
Project/Area Number |
19K11842
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 60020:Mathematical informatics-related
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Research Institution | Toyama Prefectural University |
Principal Investigator |
中村 正樹 富山県立大学, 工学部, 教授 (40345658)
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Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2022: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2021: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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Keywords | ハイブリッドシステム / 実時間システム / 統計的モデル検査 / 定理証明 / OTS/CafeOBJ法 / UPPAAL / CafeOBJ / SUMO / 自動運転車 / 確率システム / モデル検査 / Maude / 代数仕様 / 自動運転車群制御 / マルチエージェントシミュレーション / 形式手法 / 数理最適化 / 移動体 / 群制御 |
Outline of Research at the Start |
国内外において自動運転技術の確立に向けた実証実験が進んでおり,都市全体で集中管理された自動運転車で交通が制御されるスマートシティの近い将来の実現が期待されます.こうした将来像に向け,安全・安心なスマートシティの実現のためには,自動運転車の群制御システムを安全かつ効率的に実現するための基盤技術の確立が課題となります.本研究では,ソフトウェア工学においてシステムの離散ダイナミクスの形式的検証で有効性が確かめられている形式手法技術と制御分野の連続ダイナミクスにおける最適解導出に有効な数理最適化技術を融合し,自動運転車の群制御システムの安全性検証および最適アルゴリズム導出のための枠組みを構築します.
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Outline of Annual Research Achievements |
2022年度の各研究テーマにおける研究進捗は下記の通りです. テーマ(1) 定理証明技術とモデル検査技術を融合した形式的検証技術およびテーマ(3) 異なる手法・抽象レベルの間のモデル変換理論の構築:代数仕様言語CafeOBJに基づく定理証明,代数仕様言語MaudeおよびUPPAALシステムに基づくモデル検査を中心に,自動運転車に関連するシステムのモデル化および検証を進めました.自動運転車の交差点制御プロトコルについて,代数仕様に基づく実時間システムの振舞仕様記述と定理証明による検証に関する研究成果を論文誌に発表しました[SEKE].その他に,自動運転車を対象としたハイブリッドシステムの検証に関する検討を国内会議で発表しました[ISCIE]. テーマ(2) 数理最適化を用いた階層型マルチエージェントシミュレーション:SUMOを用いた自動運転車の客配送問題のシミュレータによる分析に関する研究成果を国内会議で発表しました[ISCIE,SSI].自動運転車制御システムのモデル化および検証の前段階として,マルチカーエレベータの運行則のUAAPPLシステムによるモデル化および検証に関する研究成果を国際会議および国内会議で発表しました[ICMLC]. 各テーマについて,前年度に引き続き順調に研究成果を得ており,関連する論文誌,国際会議,国内会議で発表しました.今年度の研究成果には含まれませんが,特にテーマ(3)のモデル間の変換についても検討を進めており,2023年度の発表を目指して準備を進めています.
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
各テーマについて順調に研究成果を得ています.
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Strategy for Future Research Activity |
引き続き,OBJ言語の代数仕様,UPPAAL時間オートマトン,マルチエージェントシミュレーション,数理最適化,機械学習の各手法,ツールを用いた自動運転車制御のモデル化およびシミュレーション,検証を進めるとともに,各モデルの連携を目指した変換手法を検討します.
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Report
(4 results)
Research Products
(24 results)
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[Presentation] 到達可能性解析と定理証明を用いたハイブリッドシステムの形式的検証の検討2022
Author(s)
浅井智也, 中村正樹, 榊原一紀
Organizer
第66回システム制御情報学会研究発表講演会, Proceedings of the 66th annual Conference of the Institute of Systems, Control and Information Engineering (ISCIE), 321-3, pp.801-806, 2022.5.18-20
Related Report
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[Presentation] 自動運転車群運行の全体最適化のための機械学習を用いたモデル予測制御2022
Author(s)
吉田暉, 松﨑仁平, 榊原一紀, 中村正樹
Organizer
第66回システム制御情報学会研究発表講演会, Proceedings of the 66th annual Conference of the Institute of Systems, Control and Information Engineering (ISCIE), 342-5, pp.1032-1039, 2022.5.18-20
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