Research on Acceleration Control for Pedal Error with Driver Model Based on Machine Learning

• Project/Area Number: 25K08200
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 25020:Safety engineering-related
• Research Institution: Shibaura Institute of Technology
• Principal Investigator: 廣瀬 敏也 芝浦工業大学, 工学部, 教授 (40419114)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 沈 舜聡 芝浦工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 奨励研究員 (51005252)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: ペダル踏み間違い / ドライバモデル / 機械学習 / ACPE / ドライビングシミュレータ

Outline of Research at the Start

近年，自動車のブレーキペダルと間違えてアクセルペダルを踏んでしまうことによる事故が社会問題となっている．これを防止する技術にペダル踏み間違い時加速抑制装置があるが，不要作動の防止から作動速度が停止時のみとなるため，機能が不十分となっている．本研究は，個々のドライバにしっかりと適用して不要作動を防止し，踏み間違いを検知することができるシステムの構築を目指している．機械学習を用いたペダル操作を模擬するドライバモデルを構築し，様々な走行速度でも踏み間違いを検知することができるシステム構築を目指している．