Data-driven driving intelligence that couples context sensing and vehicle dynamics in time and space

• Project/Area Number: 24K00842
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: 齊藤 裕一 筑波大学, システム情報系, 助教 (90770470)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 伊藤 太久磨 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 講師 (10847106) ; ポンサトーン ラクシンチャラーンサク 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (30397012) ; 井上 秀雄 神奈川工科大学, 研究推進機構, 特任教授 (60565133)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,070,000 (Direct Cost: ¥13,900,000、Indirect Cost: ¥4,170,000); Fiscal Year 2026: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000); Fiscal Year 2025: ¥5,460,000 (Direct Cost: ¥4,200,000、Indirect Cost: ¥1,260,000); Fiscal Year 2024: ¥7,540,000 (Direct Cost: ¥5,800,000、Indirect Cost: ¥1,740,000)
• Keywords: 潜在リスク / 運転データ / 運転知能化 / データ駆動 / 機械学習

Outline of Research at the Start

本研究では，課題領域を (1)センシング死角領域，(2)センシング弱点領域，(3)Cloud 地図領域と定め，従来モデル駆動で実現できなかった先読み運転をデータ駆動で実現する運転知能化の基盤研究を行う．本研究は，ドラレコDB，センシングDB，運転行動DBを活用して，(1)センシング死角を克服するヒヤリハット駆動危険予知 AI, (2)センシング弱点を克服するセンシング Weakness AI，また(3)その他の隠れたリスク源を克服する Risk Map AI を構築する．また，課題領域を仮想環境に再現し，システム作動と性能限界を効率的に模擬することでデータ駆動運転知能の設計論の確立を目指す．