| Project/Area Number |
21K14187
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Review Section |
Basic Section 21040:Control and system engineering-related
|
|---|
| Research Institution | Kyushu University |
|---|
Principal Investigator |
YUNO Tsuyoshi 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (10756232)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
|
| 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)
|
|---|
| 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．
|
| Outline of Final Research Achievements |
Development of fuel-economic self-driving vehicles is desired for mitigating traffic accidents, environmental problems, etc. Although the model-predictive eco-driving control have recently attracted great attention, its formulation methodology must be clarified. In this study, we attempted to derive a theoretical foundation of the clarification and to give its extension and practical application. As a result, we obtained important insights into the setting of cost functional and horizon length. Moreover, we developed some bases of their extensions to complicated models and applications to practical problems.
|
| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
近年注目を集めているモデル予測制御による省燃費自動運転制御に関して，その評価関数と評価区間の設定に関する重要な知見が得られた．これにより自動運転における燃費性能の向上が見込まれ，自動車の運転コストや環境負荷の低減につながる．また，本研究の問題意識は省燃費運転の本質に迫る極めて重要なものであるにも関わらず，これまで曖昧にされたまま研究が行われてきた．本研究で得られた知見は，省燃費運転制御の分野における基盤を成すものであると考えられる．
|
