Synthesis of Knowledge-Driven Risk Predictive Dynamics Control Based on 3D Digital Twin Platform of Autonomous Driving

Research Project

Project/Area Number	24K07415
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
Research Institution	Tokyo University of Agriculture and Technology
Principal Investigator	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)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2024: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Keywords	自動運転 / モビリティ / 制御工学 / 機械力学 / 人工知能
Outline of Research at the Start	本研究では、事故予防・早期回避のための自動運転技術として、過去の走行データの学習によって、走行環境・交通文脈からリスクを最小化するための規範運転を決定し、安全な走行へ誘導するリスク回避運動制御の基盤研究を行う。自動運転3Dデジタルツイン基盤構造を提案し、道路環境・文脈、運転者、車両運動力学の３要素のデジタル化・融合によって、仮想空間におけるリスク要因の特定とリスク定量化を行う。次に、その推定されたリスクとドライバ運転状態に応じて、仮想空間での経路計画および最適制御系設計法を確立する。最終的に、運転知識に基づく事故リスク推定と車両運動制御を行う革新的な知識駆動型移動体システム設計手法を創出する。