2023 Fiscal Year Annual Research Report
真なる省燃費自動運転を実現するモデル予測制御の定式化
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21K14187
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
湯野 剛史 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (10756232)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 自動車 / 自動運転 / 最適制御 / モデル予測制御 / 省エネルギー |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、モデル予測制御で「真なる省燃費自動運転」を実現するための理論的基盤の形成とその展開・応用を目的としていた。本研究課題は省燃費自動運転の本質に迫る極めて重要なものであり、その解決は省燃費運転制御に関するあらゆる研究に対して貢献可能であると期待できる。この目的を達成するために、以下の三つの個別目標：（１）真なる省燃費自動運転を実現する評価関数を明らかにする、（２）真なる省燃費自動運転を実現する評価区間を明らかにする、（３）得られた理論的基盤を展開し様々な問題に応用する、に取り組んだ。
最終年度においては、（１）に関して、定式化された複数の評価関数について数値計算により比較を行った。（２）に関して、提案した数値計算手法の高速化に向けた方針を立てることができた。（３）については、パワートレインに切替要素を含む場合の省燃費運転制御を数値的に実証できた。
研究期間全体を通じて、（１）真なる省燃費運転を実現すると期待できる複数の評価関数を定式化でき、数値的に比較することができた。限られた状況設定において本研究の目的の達成につながる重要な知見を得ることができた。（２）評価区間が時刻と共に縮小するShrinking Horizon 制御（SH制御）による省燃費自動運転を定式化できた。また、既存の高速なReceding Horizon制御（RH制御）用アルゴリズムをSH制御用に改変することにも成功し、数値シミュレーションにより効果を実証できた。（３）パワートレインの効率変化と自由度を最大限に活用した場合や、パワートレインに切替要素を含む場合など、複雑な数理モデルを用いた場合に本研究の目的を達成するための一つの基盤を作ることができた。また、省燃費車間距離制御や自動運転タクシーの配車サービスなど現実に即した問題へ応用するための一つの基盤をつくることができた。
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