2019 Fiscal Year Research-status Report
Individual Adaptive Shared Control for ADAS Based on Systematic Risk Predictive Knowledge
| Project/Area Number |
18K04006
|
|---|
| Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
|---|
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), 教授 (30397012)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
|
| Keywords | 機械力学・計測制御 / 予防安全 / 自動運転 / 運転支援 / 人間機械協調 / 車両運動制御 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題は、自動車交通事故を効果的に削減する目的で、自動車の運動力学という物理モデルと人間行動状態のリアルタイムセンシングと人工知能による交通文脈理解といった情報科学的モデルの融合的なアプローチで、事故予防メカニズムにつながるリスク予測知識基盤構築を学術的に見出すものである。一例の場面として、見通しの悪い交差点からの人の急な飛び出し等,潜在的なリスクに備えるための「かもしれない運転支援システム」は,事故低減に向けた将来技術の一つである。これまでに、リスク回避に最適な安全運転支援を行うための熟練ドライバモデル構築を行い、リスクポテンシャル定式化手法、セイフティクッションによる環境適合型リスクの定量化を研究してきた。
2019年度では、人間機械のシェアード・コントロール技術を要素の核とする新しい運動制御系を提案、研究した。具体的には、操舵支援システムのリスク適応型ハプティック・シェアードコントロール」について課題を設定した。これは運転中のリスクにあわせて支援レベルを変化させ、低リスクの場面では支援レベルを下げることで、従来手法よりもドライバ主体の運転を実現するリスク適応型ハプティック・シェアードコントロールの開発を目的とする。リスクポテンシャル場に基づく最適化制御を用いた規範経路計画手法と、走行環境中の平均リスクポテンシャルに適応させた操舵支援制御を構築した。また、カーブ中の駐車車両回避を対象としたシミュレーションにより、規範経路計画手法とリスク適応型操舵支援制御の有効性を検証した。その結果、走行環境リスクに適応した操舵支援制御が、一律の支援レベルの操舵支援システムと比較して、よりドライバ主体の運転を実現できる可能性を示すことができた。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究課題は、人間機械協調系の基盤研究であり、その一環として2019年度では操舵のシェアード・コントロールについて提案することができたことと、そのリスクレベルに応じて支援量を決定することができたことから、おおむね順調に進展していると判断した。
|
| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究推進方策として、以下のような課題が考えられる。
2019年度に提案した操舵支援のハプティック・シェアードコントロールは、支援トルク制御器の設計にドライバの感覚をまだ考慮できていない形になっている。今後は人間の操舵感覚や路面状況等に適合し、他の交通環境によるリスクを考慮した支援トルク制御器を構築し、ドライビングシミュレータシステムを構築し、実際に実験参加者に運転してもらうことで提案手法の有効性をより詳細に検証する必要がある。2020年度（令和2年度）に本研究課題の最終年度でもあり、事故予防のためのリスク適合型安全運転支援の一手法としての基盤研究を創出したい。
|
