デジタルツインと強化学習を用いた農用車両の適応型転倒防止制御システム

• Project/Area Number: 25K18329
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 41040:Agricultural environmental engineering and agricultural information engineering-related
• Research Institution: University of the Ryukyus
• Principal Investigator: 青柳 悠也 琉球大学, 農学部, 助教 (20882195)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2027: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
• Keywords: 転倒事故防止 / 安全走行制御 / 強化学習 / デジタルツイン / 農作業安全

Outline of Research at the Start

農用車両の転倒・転落事故防止には車輪の浮き上がりや脱論に至るような姿勢不安定性を制御する必要がある。従前の研究では駆動力制御による姿勢安定化を提案し，状況に応じた制御の必要性を示した。しかし，事故発生の条件の組み合わせは膨大であり，状況に応じた転倒回避シナリオの選択とそれに応じた最適制御の設定は困難である。そこで，本研究では，デジタルツインを用いた強化学習により安全走行AIを構築する。本研究によって，農用車両の走行状況に適応した安全対策が可能となり，安全研究および自律走行研究において大きな波及効果が期待できる。