2022 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, 教授 (40345658)
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2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | ハイブリッドシステム / 実時間システム / 統計的モデル検査 / 定理証明 / OTS/CafeOBJ法 / UPPAAL / CafeOBJ / SUMO |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2022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．自動運転車の交差点制御プロトコルについて，代数仕様に基づく実時間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[SEKE]．その他に，自動運転車を対象としたハイブリッドシステムの検証に関する検討を国内会議で発表しました[ISCIE]．
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[ISCIE,SSI]．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際会議および国内会議で発表しました[ICMLC]．
各テーマについて，前年度に引き続き順調に研究成果を得ており，関連する論文誌，国際会議，国内会議で発表しました．今年度の研究成果には含まれませんが，特にテーマ(3)のモデル間の変換についても検討を進めており，2023年度の発表を目指して準備を進めています．
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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
各テーマについて順調に研究成果を得ています．
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続き，OBJ言語の代数仕様，UPPAAL時間オートマトン，マルチエージェントシミュレーション，数理最適化，機械学習の各手法，ツールを用いた自動運転車制御のモデル化およびシミュレーション，検証を進めるとともに，各モデルの連携を目指した変換手法を検討します．
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| Causes of Carryover |
当該年度およびそれ以前の年度における旅費の執行が困難であったため
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Research Products
(8 results)
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[Presentation] 自動運転車群運行の全体最適化のための機械学習を用いたモデル予測制御2022
Author(s)
吉田暉, 松﨑仁平, 榊原一紀, 中村正樹
Organizer
第66回システム制御情報学会研究発表講演会, Proceedings of the 66th annual Conference of the Institute of Systems, Control and Information Engineering (ISCIE), 342-5, pp.1032-1039, 2022.5.18-20
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