真なる省燃費自動運転を実現するモデル予測制御の定式化への帰納的手法の導入

• Project/Area Number: 25K07799
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 21040:Control and system engineering-related
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: 湯野 剛史 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (10756232)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000); Fiscal Year 2028: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2027: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2026: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
• Keywords: 自動車 / モデル予測制御 / 省エネルギー

Outline of Research at the Start

自動車の省エネルギーな自動運転の実現が強く望まれている．そこで注目されている手法であるモデル予測制御は，あらかじめ設定された評価関数の最小化問題の求解を時々刻々と繰り返す手法である．本研究では高い省エネルギー性を実現できるような評価関数を探求することを目的とする．その目的の達成のために，物理的推論にもとづき評価関数の探求を進めるだけでなく，帰納的な手法を導入することで，より良い評価関数の導出につなげる．