2021 Fiscal Year Research-status Report
形式手法と数理最適化による高信頼かつ高効率な自動運転車群制御システムの構築
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19K11842
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| Research Institution | Toyama Prefectural University |
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Principal Investigator |
中村 正樹 富山県立大学, 工学部, 准教授 (40345658)
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2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 自動運転車 / ハイブリッドシステム / 確率システム / 定理証明 / モデル検査 / CafeOBJ / Maude / UPPAAL |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2021年度の各研究テーマにおける研究進捗は下記の通りです．
テーマ(1) 定理証明技術とモデル検査技術を融合した形式的検証技術，および，テーマ(3) 異なる手法・抽象レベルの間のモデル変換理論の構築：
代数仕様言語CafeOBJに基づく定理証明，代数仕様言語MaudeおよびUPPAALシステムに基づくモデル検査を中心に，自動運転車に関連するシステムのモデル化および検証を進めました．
代数仕様に基づく実時間およびハイブリッドマルチタスクシステムの振舞仕様記述と定理証明による検証に関する研究成果を論文誌に発表しました[IJSEKE, IEICE]．自動運転車制御システムの書き換え仕様記述と網羅探索による検証に関する研究成果を国際会議で発表しました[ITCCSCC]．また，自動運転車制御システムの交差点制御プロトコルの振舞仕様記述と定理証明による検証に関する研究成果を国内会議で発表しました．
テーマ(2) 数理最適化を用いた階層型マルチエージェントシミュレーション：
SUMOを用いた自動運転車の客配送問題のシミュレータによる分析に関する研究成果を国内会議で発表しました．自動運転車制御システムのモデル化および検証の前段階として，マルチカーエレベータの運行則のUAAPPLシステムによるモデル化および検証に関する研究成果を国内会議で発表しました．特に，不確定事象を想定した自動運転車制御システムのモデル化および検証を想定し，確率的事象を分析するための統計的モデル検査の適用を検討しました．
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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
これまでの研究成果をまとめ論文誌に2本採択され，国際会議，国内会議にもいくつか最新の研究成果を発表しており，当初計画通り研究が順調に進展しています．
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| Strategy for Future Research Activity |
テーマ(1)および(3)で，定理証明，モデル検査，追従走行レベル，交差点制御レベルなど，様々な手法，抽象レベルで検討したモデル化および検証の事例研究を整理し，それらの融合を検討します．テーマ(2)で想定されている確率的事象を考慮した自動運転車制御システムのモデル化および検証手法を検討します．
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| Causes of Carryover |
昨年度に引き続き，新型コロナウィルスの関係で予定していた出張旅費が支出できなかったため．
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Research Products
(8 results)
