2017 Fiscal Year Annual Research Report
Intelligent Driver Assistance System by Using Individual Adaptation of Haptic Shared Control
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15K05854
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| Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
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Principal Investigator |
ポンサトーン ラクシンチャラーン 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (30397012)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 予防安全 / 運転支援 / 自動運転 / ヒューマンインタフェイス / ドライバモデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成２９年度では、個別適合ハプティックシェアードコントロールによる知能化運転支援システムの構築に向けて、代表者のポンサトーンと、協力者の大学院生2名の協力で遂行し、以下のことを行った。
（１）先読み運転シナリオの解析：熟練ドライバの運転知能モデル構築： 平成28年度に引き続き、熟練ドライバモデルの先読み運転行動モデルの構築を検討した。特に操舵行動にかかわるシーンについて経路計画アルゴリズムを検討した。規範運転行動と走行環境データから、運転シーンを一般化し、動的な走行環境において前後・左右の２次元リスクポテンシャル場の定式化とリスク指標によるポテンシャル場の設定を提案した。
（２）運転者の異常運転検知手法の開発 ：リアルタイムパラメータ同定手法： 平成２８年度に引き続き、熟練ドライバの運転操作データと比較し、運転者の安全運転パフォーマンスが低下しているかどうかを実時間で検知できるアルゴリズムを開発し、その有効性を検証した。特に見通しの悪い交差点通過時の安全速度の比較を行った。
（３）個別適合型操作支援アルゴリズムの開発：平成28年度に引き続き、個人の通常運転特性に適合した運転支援の基盤構築を行った。具体的には内蔵した個人のドライバモデルによって数秒先の運転行動を予測しながら、熟練ドライバの規範運転特性と運転者の行動特性との差に基づき、適切な支援の強さを決定し、人間・自動車複合系としてあたかも熟練ドライバのように走行しているように操舵の触覚的協調制御(Haptic Shared Control)を行った。今年度はカーブ走行時の操舵のシェアードコントロールと自動加減速制御の組み合わせで、操作行動のスムーズさへの向上効果を確認した。
走行実験は、ドライビングシミュレータおよび試験路での実験車両で基盤技術の開発を行い、個別適合運転支援システムの設計要件とその方策をまとめた。
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Research Products
(6 results)
