| Project/Area Number |
23K19138
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
0303:Civil engineering, social systems engineering, safety engineering, disaster prevention engineering, and related fields
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
渡邉 萌 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 助教 (10980518)
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| Project Period (FY) |
2023-08-31 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 自動運転 / 路車協調 / 歩行者 / 離散選択モデル / 内生性 |
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| Outline of Research at the Start |
過疎化や高齢化が進む地域に自動運転が実装されるためには，歩行者・自転車と自動運転車両が共存する道路空間，すなわち歩車共存空間における安全制御が非常に重要である．しかしながら，そのような自動運転車両の制御を行う上での課題は，歩行者・自転車と自動運転車両との間に内生的な相互作用が生じてしまい，衝突を避けることが難しい点にある．したがって本研究では，モデル予測制御の枠組みで歩行者・自転車の行動を離散選択モデルにより予測し，予測結果を制御に反映させるシステムを構築する．提案するシステムは中津川市にて取得された歩行者・自転車の移動軌跡に関する実データを用いて安全性の面から評価を行う．
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| Outline of Annual Research Achievements |
岐阜県中津川市にて実施された自動運転の実証実験にあわせて，道路・道路沿いの家屋内・自動運転車両に設置したカメラによりデータを取得した．また，実証実験の中で実施されたGPSベースの交通行動調査であるプローブパーソン調査データを用いて，人々の交通行動・活動に関するモデリングを行い，推定されたパラメータにより人々のアクティビティを予測するモデルを構築した．アクティビティモデルに関する研究の途中経過を国内学会にて発表予定である．
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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
予定していたデータ取得とモデル構築・パラメータ推定は完了しており，計画通りに進展しているといえる．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究の方針としては，学習済みのモデルを用いて予測を行い，予測結果を考慮してモデル予測制御 (実時間最適化) の枠組みで制御入力を出力させるシステムを構築する．歩行者・自転車の行動を記述するために使用する離散選択モデルとして，多項プロビットモデルを想定している．進捗が順調であれば，提案システムの評価として，得られた制御入力と実際の歩行者・自転車の移動軌跡データを用いて，制御を行った場合と行わなかった場合で衝突リスクを比較・考察する．評価に使用するテストデータは訓練データと同様の方法で収集する．得られた歩行者・自転車の速度や位置データを逐次的にシステムに変数として入力し動的に制御入力を出力させる．
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