2023 Fiscal Year Research-status Report
International Collaboration on Mobility Digital Twin for Accelerating Data Driven Autonomous Driving Design Platform Synthesis
| Project/Area Number |
22KK0237
|
|---|
| 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サク 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (30397012)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2023 – 2025
|
| Keywords | モビリティ / デジタルツイン / データ駆動 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、移動の自由とモビリティ社会の安全安心を提供する自動運転システム開発のため、一般道での走行環境データに基づくデジタルツイン技術を駆使し、エネルギー問題、事故問題を解決するデータ駆動型自動運転システムの基盤研究を行うことを目的とする。ドイツと日本で収集された走行データを共有し、交通状況の多様性に対応できる自動運転車の制御システム構築の概略設計を行った。東京農工大学のスマートモビリティ研究拠点の国際連携強化の一環として、ドイツのブラウンシュヴァイク工科大学(TU-BS)と連携し、様々な運転状況における実路走行データ収集、実空間と仮想空間の融合によるモビリティデジタルツインの国際的な枠組み構築を開始した。この国際共同研究にて、交通ビッグデータ収集と危険予知・先読みモデルの知見に、TU-BSの研究グループが得意とする自動運転における機械学習とデジタル空間シミュレーション環境構築の知見を組み入れることで、データ駆動型自動運転システム設計基盤の共同開発を開始した。
2023年度は、研究代表者ポンサトーンがオンライン会議及びドイツでの対面ワークショップを開催し、デジタルツインによる走行場面の記述と仮想空間での再現方法について議論した。第１フェーズとして、2023年9月より2024年3月まで、ポンサトーンがドイツへ渡航し、ブラウンシュヴァイク工科大学 自動車工学研究所及びニーダーザクセン州立自動車工学研究センターに滞在し、自動車走行シミュレーション環境、自動運転の環境計測・運動制御プラットフォームの共同開発を開始した。第１フェーズでは、交差点場面における衝突回避に焦点を当てて、 コンピュータシミュレーションに基づくシステム設計の共同研究を行い、ドイツ・ブラウンシュヴァイク工科大学との国際共著論文を執筆した。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2023年度は、計画の通り、2023年9月より2024年3月まで約６ヶ月間、ポンサトーンがドイツへ渡航し、ブラウンシュヴァイク工科大学 自動車工学研究所及びニーダーザクセン州立自動車工学研究センターに滞在し、自動車走行シミュレーション環境、自動運転の環境計測・運動制御プラットフォームの共同開発を開始でき、 コンピュータシミュレーションに基づくシステム設計の共同研究を行い、滞在中にドイツ・ブラウンシュヴァイク工科大学との国際共著論文を執筆し、Applied Scienceの学術雑誌に掲載された。そのほか、2024年に開催される国際シンポジウムAVEC（ミラノ開催）に３報の国際共著論文を執筆した。
|
| Strategy for Future Research Activity |
2024年度以降は以下のことを行う。
走行データ収集のための車両計測システムを活用した国際走行データベース構築に関して、日本側とドイツ側の実験車を製作し、両拠点において、市街地交差点（右折、左折場面）での走行データを収集し、データを分析する。特に日本側では東京農工大学が所有する既存のヒヤリハットデータベースを参考にしてデータベースの構造を設計する。次に、デジタルツインを用いた走行場面記述手法の研究に関して、2023年度に引き続き、ポンサトーンがドイツに渡航し、ドイツでの対面ワークショップを定期的に開催し、デジタルツインによる走行場面の記述と仮想空間での再現方法について議論する。最後に、データ駆動型自動運転システムの研究は、2024年度から、ドライビングシミュレータで自動運転機能を装備して、様々な運転シナリオで先読み自動運転システムの走行実験を行い、システムの事故低減効果検証を行う。
|
