| Project/Area Number |
22K14969
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 41040:Agricultural environmental engineering and agricultural information engineering-related
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| Research Institution | University of the Ryukyus |
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Principal Investigator |
青柳 悠也 琉球大学, 農学部, 助教 (20882195)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
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| Keywords | 農用車両 / 転倒事故防止 / 自動制御 / 制御パラメータ / AI / 挙動シミュレーション / 事故防止 / 転倒防止制御 / パラメータ探索 / A.I. |
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| Outline of Research at the Start |
近年，農用車両の転倒・転落事故は深刻な問題となっている。車輪の浮き上がりや脱論に至るような姿勢不安定性を制御する安全対策が必要である。この安全対策において条件に応じた大幅な制御パラメータ調整が重要であるが，条件の組み合わせは膨大であり，リアルタイムでの適切な制御パラメータ設定は困難である。そこで，本研究では，AIを活用したリアルタイムでの制御パラメータ探索により様々な条件下で効果的な姿勢安定化制御を実現する。具体的には，複数の制御モデルに対して，挙動シミュレーションに基づくデータセットを構築し，事前に深層学習をしたAIによるパラメータ設定機能の効果検証を進める。
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| Outline of Annual Research Achievements |
AIを活用したリアルタイムでの制御パラメータ探索により様々な条件下で効果的な姿勢安定化制御を実現する。具体的には，複数の制御モデルに対して，挙動シミュレーションに基づくデータセットを構築し，事前に深層学習をしたAIによるパラメータ設定機能の効果検証を進める。
2023年度の実績としては，PID制御を利用したモデルにおいて車両状態および地形情報のバリエーションを増やして学習データの充実を図った。転倒防止に適したPID制御パラメータの組合せは登坂や降坂など環境走行方法の組合せに応じたモードとして分類できる可能性が示唆された。また現代制御手法を利用した駆動力制御モデルにおいても，モデル構築と制御パラメータの影響の解析が進んでおり，50万通り以上のシミュレーション結果が得られている。これらのパラメータの組合せおよび車両状態・地形情報と最大姿勢角変位の組合せのデータセットを作成することで現代制御モデルにおける学習データを作成する。加えて，履帯車両における不整地走行について路面粗さと走行速度の組合せにおける安定走行境界を明らかにした。この網羅的なシミュレーション結果から履帯車両においても安定走行のための制御の検討が可能となった。
今後は，スライディングモード制御モデルについても車両状態および地形情報のバリエーションを増やして，さらに学習データの充実を図る。その後，これらのデータセットを用いた学習により，適切なパラメータ予測AIモデルの開発を行う。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究では，AIを活用したリアルタイムでの制御パラメータ設定機能を開発し，瞬時に状況に応じた制御パラメータ設定ができれば，様々な条件下で効果的な駆動力制御が可能になると考えた。そこで，本研究では，AIを活用したリアルタイムでの適切な制御パラメータ設定機能を開発し，様々な条件下で効果的な駆動力制御が可能な制御システムの構築を最終的な目的とした。
現段階での進捗としては，PID制御を利用した自律走行アルゴリズムおよび凹凸路面を走行する際の振動を抑制する速度制御アルゴリズムを開発した。本アルゴリズムにより，凹凸路面による振動を低減可能であることが示唆された。また，駆動力の影響を考慮した4自由度の運動方程式を立案し，事故現場地形における制御モデルと非制御モデルの走行挙動について比較した。制御モデルはPID制御を利用して対象地形における静的な転倒角を目標値とした駆動力制御を行う仕様とした。PID制御モデルにおいては300万通り以上のパラメータの組み合わせにおけるシミュレーション結果を有しており，これらのパラメータの組合せおよび車両状態・地形情報と最大姿勢角変位の組合せのデータセットは作成可能であり，転倒防止に適したPID制御パラメータの組合せは登坂や降坂など環境走行方法の組合せに応じたモードとして分類できる可能性が示唆された。また現代制御手法を利用した駆動力制御モデルにおいても，モデル構築と制御パラメータの影響の解析が進んでおり，50万通り以上のシミュレーション結果が得られている。今後，試験的に，現状得られた学習データを用いた予測精度について検証を行う。
これらの進捗状況から，2種の制御システムについては，制御モデルの構築，制御モデルの理論的な妥当性検証，供試条件下における学習用データの構築が完了している。このことから，本研究進捗状況はおおむね順調である。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は，AIモデルのパラメータ予測精度の検証を行いつつ，模型車両を用いた制御効果の検証を行っていく。さらに，スライディングモード制御モデルについてもモデルの開発・検証を進めていく。また，これらにより得られた未発表の成果は，投稿・発表の準備ができ次第，順次公表していく。
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