Prediction method using optimization with barrier functions for autonomous driving
| Project/Area Number |
21K04128
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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 21040:Control and system engineering-related
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| Research Institution | Kogakuin University |
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Principal Investigator |
向井 正和 工学院大学, 工学部, 教授 (50404059)
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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 |
¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | 交通システム / モデル予測制御 / 自動車制御 / 車両挙動予測 / 制御工学 / 自動運転 / 自動車工学 |
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| Outline of Research at the Start |
高度な自動運転の実現のためには，他車両のリアルタイムでの挙動予測が必要である．しかし，挙動予測を行うことのできる統合的なドライバーの数学的モデルは存在しない．本研究は，自動運転システムに適した他車両の挙動予測法を明らかにすることを目的とする．研究する挙動予測法は，最適化問題の評価関数と拘束条件を構成するバリア関数を，ドライバーの運転を特徴付ける関数とする．実データから道路形状と交通状況に合わせて評価関数とバリア関数とを構成する方法を確立し，最適化問題を解くことで予測軌道が得られるアルゴリズムを構築する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本課題は，自動運転システムのために適した他車両の挙動予測法を構築することを目的とする．ここでは，ドライバーは何らかの有限時間の最適化に基づいて運転をしているのではないかという考えをもとに，他車両のドライバーの運転を特徴付ける関数を明らかにする．つまり，最適化問題を構成する評価関数と拘束条件とを，ドライバーが暗黙に有している条件に近くできれば，最適化の結果として得られる運転挙動が近くなると考え，適切に構成した評価関数とバリア関数を用いた最適化問題を解くことで，他車両の挙動予測を行う．大きく分けてつぎの２つの課題について取り組んだ．
課題１：運転挙動を特徴付ける評価関数とバリア関数の設計：最適化問題におけるドライバーが有する評価関数と拘束条件に用いるバリア関数を求める手法を研究した．ここでは，挙動予測に必要な評価関数と拘束条件（物理拘束とバリア関数）を作成して，実際の道路形状からパラメータを導出して計算機シミュレーションを実施することができた．また，自動車の合流時のドライバーの合流パターンデータをターゲットとして，評価関数の重みと衝突を見積もるバリア関数とを設計して，ドライバーの運転挙動に近い自動運転挙動を作成した．また，追従する際のバリア関数に関しての検討を行ない，安全な車間距離で走行する制御を構成した．
課題２：道路交通情報から挙動予測を行う手法の構築：道路から取得できる自動車の走行情報，道路形状などの道路交通情報から，対象の車両の挙動を予測するアルゴリズムを構成する．課題１で求めた評価関数と拘束条件を用いて定式化された最適化問題を解くことで，MATLAB/Simulink環境で予測軌道を生成することを可能とした．
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Report
(3 results)
Research Products
(15 results)
