2020 Fiscal Year Annual Research Report
Mathematical modeling and parameter identification of human-bicycle balance fluctuations
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18H01391
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| Research Institution | Utsunomiya University |
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Principal Investigator |
吉田 勝俊 宇都宮大学, 工学部, 教授 (20282379)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山仲 芳和 宇都宮大学, 工学部, 助教 (00804238)
嶋脇 聡 宇都宮大学, 工学部, 教授 (10344904)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 自転車 / ふらつき走行 / 動的モデル / パラメータ同定 / ゆらぎ / 確率密度関数 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，自転車走行のふらつきを予測する新技術を開拓し，対自転車の事故を防止する自動運転自動車の実現に寄与しようとするものである．具体的には，自転車の走行実験から得たふらつきの確率分布を動的に再現する動的モデルを導出し，そのパラメータを同定することで，ふらつきが経時的に及ぶ範囲の予測器を構築する．さらに，伊藤確率解析を駆使することで，予測処理のリアルタイム化を図る．
最終年度は，前年度のロール運動に関する１自由度の測定に加えて，前輪接地点変位と操舵角を追加した３自由度の測定実験に成功した．これを再現する３自由度モデルを提案し，パラメータ同定を実施したところ，モデル適合度97％超の極めて高精度なモデルを得た．この成果は，確率論分野の査読付き国際会議論文(SSS’20，システム制御情報学会)として採択された．
次に，予測処理のリアルタイム化に向けて，同定計算を時間短縮する手法を開発した．具体的には，伊藤確率解析（フォッカープランク方程式）を駆使することで，長時間を要するモンテカルロ法をショートカットすることに成功した．この成果は，運動・振動分野の査読付き国際会議論文(MoViC2020，日本機械学会)として採択された．
さらに，同定計算の高速化に向けて，本研究で用いた粒子群最適化法を刷新する成果も得た．粒子群最適化法は確率的手法であるため，その結果は試行によって異なる．上述の研究では，粒子群最適化を多数回実行し，そのなかの最良値を採用することで高精度な同定結果を得ていた．新手法では，粒子群のダイナミクスを支配する方程式の一部を，全く新しい原理の項に置き換えることにより，多数の実行結果と同等なパラメータ探索を，１回の実行で可能にした．この成果は，国際的に権威ある査読付き論文誌（PLOS ONE誌，JCRインパクトファクター2.74）に採択された．
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(3 results)
