2013 Fiscal Year Research-status Report
走行環境リスクポテンシャル予測に基づく知能化自動車の衝突自動回避制御系の基盤構築
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24560251
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| Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
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Principal Investigator |
ポンサトーン ラクシンチャラーン 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (30397012)
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| Keywords | 機械力学・制御 / 電気自動車 / 交通事故 / 知能ロボティクス |
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| Research Abstract |
本研究では、走行環境のリスク予測およびドライバの常時運転状態監視に基づき、熟練運転者のように高い確率で事故を自律的に回避するためのモビリティ知的運動制御システムを開発することを目的とする。平成25年度の実績は、以下である。
まず、前年度に引き続き、危険個所を含む市街地内の実路を一定期間走行することにより、取得した熟練運転者の走行データを用いて規範運転行動モデルを構築した。
次に、車載カメラおよびレーザレーダからのセンサフュージョンにより、歩行者の運動を予測し、数秒先の自車との相対位置を推定し、走行空間上の衝突リスクポテンシャルを演算するポテンシャルフィールドアルゴリズムを開発した。具体的には、最適制御とポテンシャルフィールドを組み合わせて、演算されたリスクポテンシャルに応じて目標減速度および目標経路を決定することができた。最適制御のロジックでは、自車の数秒先の運動を予測し、リスクが最小となる経路を決定するように設定した。
ドライビングシミュレータを用いて市街地走行で得られた危険場面シナリオを作成し、一般運転者に走行してもらい、環境ハザード・危険状況に対する速度制御モデルと経路計画の妥当性を検討した。
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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
今年度は主に研究計画の通り研究を実施でき、各訪問で成果発表を行うことができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年度では、車両周辺の移動物体に対する衝突リスクが存在する場合、衝突リスクポテンシャルを時々刻々演算し、規範モデルに基づきリスクに対する規範車両応答を決定し、規範値と現在の行動とのギャップを最小化する衝突自動回避システムを設計し、シミュレーションおよび実車実験によりその有効性を検証する。超小型電気自動車の左右独立駆動インホイールモータ制御と操舵制御システムを用い、環境リスク予測モデルを内蔵し、時々刻々の周辺環境の動的変化に対応可能な危険自動回避システムを設計し、実車実験によってその有効性・実用性を確認し、開発した衝突回避手法を体系的にまとめる。
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