2019 Fiscal Year Research-status Report
多重追突事故防止型自動運転技術の開発：先行車の減速意図予測に基づく車群安全の実現
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19K04926
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| Research Institution | Nippon Institute of Technology |
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Principal Investigator |
鈴木 宏典 日本工業大学, 先進工学部, 教授 (20426258)
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2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | アンセンティッドカルマンフィルタ / 状態推定法 / デュアルフィルタ法 / 減速意図予測 / 多重追突事故防止 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、自車の前方を走行する先行車の減速意図をその制動灯の点灯前に予測する技術を高精度化し、これを自動運転技術の枠組みで設計したのち、その被害が顕著な多重追突事故防止への効果を検証することである。
2019年度は、先行車の減速意図を実際にブレーキランプが点灯する前に予測する手法の改良を実施した。車群の走行状態を推定するプロセスと、車両の加速度を予測するプロセスが分離していたため、これを統合化した状態推定法を提案した。また、この統合化された状態推定法には推定するべきいくつかのパラメータが存在している。このパラメータが適切ではないと、減速意図の予測精度の低下が引き起こされる。このため、減速意図の予測とパラメータの推定を同時に実行する「デュアルフィルタ法」を適用して予測精度の向上を試みた。
この結果、まず、統合化した状態推定法を確立することに成功した。新たな状態推定法で先行車の減速意図予測を試みる数値計算を行った結果、統合化される前の分離していた方法と比較して、有意に高い精度で減速意図の予測ができることを確認した。特に、減速度が強く危険性が高い場合において、より正確に将来の減速意図の予測が可能であることが確認できた。
次に、デュアルフィルタ法の定式化を行った。減速意図の予測とパラメータの推定を同時に行う数理モデルを確立することに成功し、その精度を検証するための評価データの蓄積とプログラミングを実施した。評価例は数例にとどまっているが、概ねその精度が向上することが示されており、パラメータの同時推定の有用性が高いことを明らかにしつつある。
2020年度はさらに、デュアルフィルタ法の検証を緻密に行った上で、計画通り、多重事故防止を目的とする自動運転技術の提案とその検証を行う予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
車群の走行状態を推定するプロセスと、車両の加速度を予測するプロセスを統合化した状態推定法を確立することに成功し、提案手法の精度が有意に向上することを確認した。また、推定するべきいくつかのパラメータと減速意図の予測を同時に行うデュアルフィルタ法の定式化にも成功し、その精度を検証しつつある。当初計画していた二つのタスクは計画通り進捗している。
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| Strategy for Future Research Activity |
2020年度はさらに、デュアルフィルタ法の検証を緻密に行った上で、計画通り、多重事故防止を目的とする自動運転技術の提案とその検証を行う予定である。自動運転技術の提案にはドライビングシミュレータ実験が求められるが、新型コロナウイルスによる緊急事態宣言の発出により実験が滞ることが危惧される。この部分については、過去に実施したドライビングシミュレータ実験のデータを適用することが可能か、検討するなどの対策を検討する。
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| Causes of Carryover |
コロナウイルス拡散防止のため2020年3月に予定していた学会出張、研究打ち合わせ等が中止となったため、12万円ほどの繰越金が発生した。この事態が終息することを前提に、次年度繰り越して執行する予定である。
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