真なる省燃費自動運転を実現するモデル予測制御の定式化
Project/Area Number |
21K14187
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 21040:Control and system engineering-related
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Research Institution | Kyushu University |
Principal Investigator |
湯野 剛史 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (10756232)
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Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
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Keywords | 自動車 / 自動運転 / 最適制御 / モデル予測制御 / 省エネルギー / 燃費 |
Outline of Research at the Start |
自動車の省燃費自動運転の実現のために,モデル予測制御による手法が近年活発に研究されている.モデル予測制御は一定時間未来までの運転操作を時々刻々と最適化する手法であるが,従来研究では最適性の評価指標に問題があり本質的な省燃費運転を実現できていなかった.そこで本研究では,その評価指標の問題点の解決を図り,モデル予測制御による「真なる省燃費自動運転」を実現する.また,得られた知見の展開・応用を行う.
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、モデル予測制御で「真なる省燃費自動運転」を実現するための理論的基盤の形成とその展開・応用を目的としている。本研究課題は省燃費自動運転の本質に迫る極めて重要なものであり、その解決は省燃費運転制御に関するあらゆる研究に対して貢献可能であると期待できる。この目的を達成するために、以下の三つの個別目標:(1)真なる省燃費自動運転を実現する評価関数を明らかにする、(2)真なる省燃費自動運転を実現する評価区間を明らかにする、(3)得られた理論的基盤を展開し様々な問題に応用する、に取り組んでいる。 (1)に関して、これまで考えられてこなかった新たな評価関数を立式したうえで、数値シミュレーションによりその省燃費性能を検証できた。既存の評価関数の性能を超える可能性があり、その検証の足掛かりとなるため重要である。(2)に関して、既存の高速なReceding Horizon制御(RH制御)用アルゴリズムをShrinking Horizon 制御(SH制御)用に改変したうえで、数値シミュレーションによりその有効性を示すことができた。さらなる改良により実時間性を期待できる結果を得ることができたため重要である。(3)に関して、例えば、パワートレインの効率変化と自由度を最大限に活用した省燃費車間距離制御や、SH制御による自動運転タクシー配車などについて、数値シミュレーションにより効果を検証できた。本研究で得られた理論的基盤を現実に即した問題に適用する足掛かりとなるため、重要である。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
評価関数については、当初想定していなかった新たな有用な形式について省燃費性能を検証できた一方で、他の多様な評価関数との比較までは行えていない。評価区間については、提案したSH制御アルゴリズムの有効性を数値例題である程度検証できた。展開と応用については、本研究課題で得られる理論的基盤を複雑な数理モデルや現実に即した問題へ適用するための予備的な成果を得られた。
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Strategy for Future Research Activity |
評価関数については、他の多様な評価関数との比較を行ってく。評価区間については、さらなるアルゴリズムの高速化を行ったうえでより大規模な問題に適用して実時間性を実証していく。展開と応用については、本研究課題で得られる理論的基盤を複雑な数理モデルや現実に即した問題へ適用するための調査と検証を推進していく。
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Report
(2 results)
Research Products
(3 results)