| Project/Area Number |
19K04140
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 18030:Design engineering-related
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
北 栄輔 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (50234224)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
玉城 龍洋 沖縄工業高等専門学校, メディア情報工学科, 教授 (60413837)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2020: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2019: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
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| Keywords | 隊列走行 / 多台参照追従モデル / シミュレーション / ロボット車両 / 機械学習 / 車両追従モデル / マインドストーム / 最適化 / 合流 / 車両隊列走行 / 右折 / 車車間通信 / 歩行者 / 資料追従モデル / LEGOマインドストーム / 交差点 / 追い越し / 安全安心な交通 |
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| Outline of Research at the Start |
隊列走行の研究においては，今後，実際の交通において安全な隊列走行を実現するためには様々なユースケース（交通状況）における隊列走行の制御についての研究が求められている．本研究では，隊列走行車両と一般車両が混在する場合と隊列が他車両を追い越す場合における車両の速度制御モデルについて研究し，数値シミュレーションとLEGOマインドストームによる実験によって妥当性を比較する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度における本研究の研究業績は，以下のようにまとめることができる．
第1は，隊列走行車両に関する理論研究とロボット車両実験に関する研究である．隊列走行では車両が短い車間距離で連続走行し，交通密度を増加することが期待できる．隊列の後方を走行する車両は，参照するべき前方車両が複数となり，制御が複雑となるが，以前の研究において，隊列走行する車両軍の先頭車両と自車両の直前車両の2台だけを参照すればよいことを数学的に示した．しかし，実際の車両隊列では，交通状況によって隊列の先頭車両が変化する場合がある．例えば，車両が左折する場合では，左折した車両とその次の車両で隊列が２つの分かれることになり，後続車にとっては左折車両の直後車両が先頭となる．これに基づく，隊列の数理モデルに関する研究と，ロボット車両による実験研究を行い，査読付き論文1編，査読付き国際会議論文３編，国内講演会論文1編を発表した．
第2は，車両ロボットの制御プログラムに関する研究である．多台参照追従モデルでは車両を質点として扱っているが，実際には車両は大きさを持っている．そこで，ロボット車両の動きをシミュレートしながら，ロボットの制御プログラムを生成する方法について研究した．この方法では，制御プログラムを生成するために，進化的計算の一つある文法進化という方法を利用し，生成されたPythonコードをロボット車両の制御に適用した．その成果について，査読付き論文1編を発表している．
第3は，車両と都市交通に関する研究である．まず，オンデマンドバスシステムの配送にかかる数理モデルを行い，配送経路最適化問題について研究を行い，その成果について査読付き論文1編を発表している．また，交通渋滞を改善する運転方法として知られている渋滞吸収運転について高越シミュレーションを行い，その成果について国内講演会で1編を発表している．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
上記のように判定した理由は以下の通りである．
第1に，コロナ禍の影響が続いていたことである．コロナ対応は2023年度には正常化したけれども，それに先立つ2020年度から2022年度は，実験設備を利用した実験に十分な時間をかけることができなかった．そのため，研究はコンピュータシミュレーションを用いた理論的な研究が中心となり，実験を行うことができなかった．
第2に，実験装置が製造中止になったことである．本研究ではロボット車両としてLEGOマインドストームEV3を用いている．LEGOマインドストームEV3は，コロナ禍のさなかの2021年6月に製造中止となってしまったため，実験設備を追加購入することができなくなった．それによって，ロボット台数が少なくなり，実験が十分に実施できなかった．
第3に，2023年度より研究科長を拝命し，また，コロナに感染したりしたこともあり，研究に割ける時間が大幅に短くなった．
以上のことから，上記のような判定に至った．
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度の研究計画は次のように予定している．
第1は，交差点を隊列走行する車両軍の速度制御モデルや交通渋滞緩和運転における理論的研究と数値シミュレーションについて研究することである．
第2は，車両ロボットの制御プログラムの自動生成について検討を進めることである．複雑な制御モデルを生成できるかどうかを調査するために，Santa Fe Ant Trail問題を用いる．この問題では，平面に置かれたFoodを集めるロボット蟻の行動制御プログラムを生成する．計算機シミュレーションとLEGOマインドストームによる実験結果を比較する．
第3は，これらの成果について，計算工学講演会，日本機械学会年次大会，日本機械学会計算力学講演会等の国内講演会やFifth European and Mediterranean Structural Engineering and Construction Conference，The 16th World Congress on Computational Mechanics (WCCM2024) and 4th Pan American Congress on Computational Mechanics (PANACM2024) やIEEE International Conference on Robotics and Automation Engineering等の国際会議で発表を行い，査読付き学術雑誌に投稿することである．
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