| Project/Area Number |
22H00211
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 21:Electrical and electronic engineering and related fields
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
三輪 和久 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (90219832)
奥田 裕之 名古屋大学, 工学研究科, 准教授 (90456690)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥41,080,000 (Direct Cost: ¥31,600,000、Indirect Cost: ¥9,480,000)
Fiscal Year 2024: ¥11,440,000 (Direct Cost: ¥8,800,000、Indirect Cost: ¥2,640,000)
Fiscal Year 2023: ¥11,440,000 (Direct Cost: ¥8,800,000、Indirect Cost: ¥2,640,000)
Fiscal Year 2022: ¥18,200,000 (Direct Cost: ¥14,000,000、Indirect Cost: ¥4,200,000)
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| Keywords | 自律移動ロボット / インタラクション / 判断エントロピー / モデル予測制御 / 他者への配慮 / 歩車共存空間 / 移動知能 / 人間行動モデル / スモールモビリティ |
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| Outline of Research at the Start |
歩車共存空間という近未来の交通空間で周辺歩行者に配慮しつつ、所定の移動目的を達成する知能を、ここでは「合意形成型の移動知能」と定め、その設計・実装はどうあるべきかを明らかにする。そのため、合意形成型の移動知能のためのアーキテクチャを、認知科学的知見を制御工学的方法論へと還元する視座から新たに創出し、実装する。具体的には、(a)歩行者の（判断）モデルの構築とオンライン学習、(b)判断エントロピー最小化による移動知能アーキテクチャの創出、(c)歩行者の高精度な属性検出と気づきの推定、(d)認知科学的仮説構築とメンタルモデルによる検証、(e)各成果の統合実装と検証の各研究項目に取り組む。
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| Outline of Final Research Achievements |
This study proposed a speed control method aimed at reducing pedestrian confusion during interactions between Autonomous Mobile Robots and pedestrians, and experimentally verified its effectiveness. The proposed method has an architecture of the model predictive speed controller that incorporates a pedestrian's probabilistic decision model as a prediction model and incorporates the reduction of pedestrian's decision entropy into the cost function. By explicitly considering the reduction of pedestrian's decision entropy, we succeeded in significantly reducing pedestrian's confusion and anxiety compared to not considering reduction of decision entropy. Furthermore, it was suggested that a certain degree of acceleration and deceleration of the AMR is effective in reducing pedestrian's confusion in the sense that it clearly communicates the AMR's intentions to pedestrians.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
自律移動ロボットは、レイアウト変更などに柔軟に対応できる経路変更能力を有しており、人との共存空間での協調的な走行が可能であるといった利点を有する。一方で、自律移動ロボットが人と環境を共有する際には、周囲の歩行者の動きだけではなく内部状態を考慮した衝突回避が望まれる。本研究では、周辺歩行者の判断の迷いをエントロピーとして定量化し、自律移動ロボットが判断エントロピーの低減を明示的に考慮することで、周辺歩行者の迷いや不安感を有意に低減させることに成功した。本成果は、自律移動ロボットによる「人への配慮」の実現可能性を示唆するものであり、今後の自律移動ロボット社会的受容性向上に貢献すると期待される。
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