| Project/Area Number |
21K03977
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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 Agriculture and Technology |
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Principal Investigator |
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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 |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | モビリティ / 運動制御 / 予防安全 / 自動運転 / 事故回避 / 交通事故 / 交差点 / リスク予測 / 交通機械 |
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| Outline of Research at the Start |
(1)交通環境危険度（リスク）の定量化・構造化：交通文脈から起こりうる危険度を合理的に予測する手法を提案する。
(2)リスクレジリエンスコントロールの設計： 定量化した交通環境リスクに対し、そのリスクから早い段階で回避し、通常運転状態に戻る「リスクレジリエンスコントロール」を提案する。
(3)リスクレジリエンスコントロールの個別適合設計： (2)に加え、人間の状態変化に適合した車両運動制御系を設計する。
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| Outline of Final Research Achievements |
This research aims to construct an automated driving technology for accident prevention and early avoidance, focusing on a fundamental research on risk resilience control methodology, which enables the risk level prediction in next few seconds ahead based on the driving environment and road context using risk potentials. The model determines normative driving to minimize risk, and guides the driver to safe driving behavior. Specifically, a motion planning and control system was constructed in the way that the behavior of surrounding vehicles, pedestrians, etc. are modeled based on driving data from the actual road driving. The control system calculates a trajectory and speed model based on the risk potential. Next, in the second step, a speed planning method adapted to road traffic context information was devised and its effectiveness was verified. This fundamental research aims to provide design guidelines for vehicle motion control systems to reasonably estimate the risk level.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究課題は、従来の自動車運動力学・制御による物理モデルに加え、交通環境リスクの多様性に対応可能な情報科学モデルを融合させて、サイバーフィジカルシステムとして事故予防メカニズムを学術的に見出すものであり、交通事故ゼロに対する学術的研究である。また、自動車以外のモビリティを設計する上でも安全指針になりうる応用範囲の広い研究であり、社会的な波及効果も大きいと考える。
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