2018 Fiscal Year Annual Research Report
Hazard-Anticipative Driving Method for Automated Driving in Urban Area
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16K06162
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
林 隆三 東京理科大学, 工学部機械工学科, 准教授 (80505868)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 交通機械制御 / 自動車 / 予防安全 / 自動運転 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成30年度は，前年度までに検討した，安全かつ円滑に歩行者を追い越せる車両制御法の実車実装と実証実験を目指し，自車挙動及び環境認識システムの実装を行った．車上センサによる歩行者の位置計測が可能であることは平成28年度の研究において確認されていたが，昨年度検討したような車両が旋回を伴う場面では安定した歩行者の位置計測が困難であった．これは，昨年度同定した車両動特性パラメータが不正確であったことや，センサノイズの処理方法などに原因があると考えらえられる．この原因調査に時間を要したことから，研究期間内での研究成果の実車実証には至らなかったが，提案した手法の有効性はシミュレーションでは確認されており，環境計測系の改善により実車実証は可能であると考えられる．
研究期間全体での成果としては，まず，ヒヤリハットデータベースの分析により，歩行者の不安全行動の本質は『視野外からの出現』と『進行方向の変化』が要点であることを明らかにした．その結果に基づき，歩行者が不安全行動を起こした場合でも事故を回避可能なように備えつつなるべく早く歩行者を追い越せるように操舵と車両速度を制御する車両制御手法の提案を行い，数値シミュレーションによりその有効性を確認した．ポテンシャルフィールド法によるものとダイナミック・ウインドウ・アプローチを用いたものの2種類の方法を提案したが，計算負荷ではポテンシャルフィールド法が，追い越しの所要時間ではダイナミック・ウインドウ・アプローチの方が優れていた．実車実験による実証も目指したが，環境計測系の困難により，研究期間内での実現には至らなかった．
今後の課題は，環境計測系の改善により，提案する車両制御手法の実車実験による実証を行うことである．
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