2016 Fiscal Year Annual Research Report
道路情報と地形情報を利用した電気自動車の航続距離延長制御の研究
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25289050
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
川邊 武俊 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 教授 (60403953)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
向井 正和 工学院大学, 工学部, 准教授 (50404059)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 電気自動車 / モデル予測制御 / 実時間最適化 / 航続距離 / 地図情報 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
地図情報をはじめとした道路交通情報を利用し，電気自動車の航続距離を延長する最適な速度パターンをスケジューリングする手法を研究している．
・速度パターンの最適化のために，最適制御問題の解を用いているが，そのパラメータの1つである予測ホライゾン長が，最適化の結果に大きく影響する可能性があることが分かった．交通シーンの1つである合流に関する運動を最適化するには，混合整数計画問題の適用が有効であることが分かった．
・電気自動車が走行するときのバッテリーのSOC変化のデータを収集するため，電気自動車の運動状態とSOC変化とを記録する計測システムを前年度に試作した．このシステムで，電気自動車の四方の状況を撮影する4台のビデオカメラと，操舵角，車速などCANバスのデータとGPS位置情報などを同期して計測できることを確認し，走行データの蓄積を開始した．国土地理院発行のデジタルマップなど，実測データを使い計算機シミュレーションが実行できるソフトウェアを作成した．より長い予測ホライゾンで最適制御問題を解くためのプログラムの作成に着手した．ドライビングシミュレータ(DS)に，走行データ（操舵角に対する応答）を再現する機能を追加した（ソフトウェアを作成した）．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
速度パターンの最適化のために，最適制御問題の解を用いているが，そのパラメータの1つである予測ホライゾン長が，最適化の結果に大きく影響する可能性があることが分かった．この課題の検討は当初計画には含まれていなかった．
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| Strategy for Future Research Activity |
・計算機シミュレーション，DSによる実験をベースに制御則の効果を検証してゆく．
・特に，予測ホライゾンの長さと最適解の性質の関係について検討するため，最適制御問題の定式化（評価関数，拘束条件，バッテリーモデル）について見直しを行う．
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| Causes of Carryover |
今年度に実験が予想されたので，データを保存するメディア等の購入が予想された．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
実験データを保存するメディアにあてる．
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Research Products
(7 results)
