| Project/Area Number |
21H03423
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60060:Information network-related
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
Manabu Tsukada 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (90724352)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田村 康将 東京工業大学, 情報理工学院, 助教 (50773701)
DEFAGO Xavier 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (70333557)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥17,290,000 (Direct Cost: ¥13,300,000、Indirect Cost: ¥3,990,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,460,000 (Direct Cost: ¥4,200,000、Indirect Cost: ¥1,260,000)
Fiscal Year 2022: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000)
Fiscal Year 2021: ¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
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| Keywords | 協調型ITS / 情報ネットワーク / 自動運転 / V2X / 協調型自動運転 / ネットワーク / 協調計画 / Multi-Agent Path Finding / ITS標準技術 / サイバーフィジカルシステム |
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| Outline of Research at the Start |
協調型自動運転では、V2X通信で広範の物理空間を正確に反映するLocal Dynamic Mapを利用することで、人間の運転の模倣では不可能であったレベルの安全性と効率性の両立が期待されている。しかし、LDMは協調認知、協調予測、協調計画は、各段階で課題を抱えている。本研究では、これらの課題を解決する協調型自動運転を包括的に支援するサイバーフィジカルシステム基盤を構築することを目的とする。V2Xによって自動運転を支援するLDMを、協調認知のためのプラットフォームから協調認知・協調予測・協調計画のためのプラットフォームへと抜本的に転換させ、国際標準技術と連携できる参照実装として提供する。
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| Outline of Final Research Achievements |
This research addressed the development of a cyber-physical system infrastructure to support co-operative automated driving. Vehicle identification protocols using zero-knowledge proofs, emergency stop path planning methods combining adaptive potential fields and clothoid curves, integration of V2X communication and roadside perception units, data sharing methods using blockchain and federated learning, deterministic and privacy-preserving mutual verification mechanisms have been developed. These technologies are expected to provide an important basis for the realisation of co-operative automated driving.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究は、協調型自動運転の実現に向けたサイバーフィジカルシステムの基盤技術を提供する点で学術的意義が高い。ゼロ知識証明やブロックチェーンを用いたデータ共有手法は、情報セキュリティとプライバシー保護の観点からも重要である。社会的には、これらの技術が導入されることで、自動運転車の安全性と効率性が向上し、交通事故の減少や交通渋滞の緩和が期待される。また、効率的な交通システムの構築により、環境負荷の低減にも寄与する。
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