研究課題
若手研究(A)
本研究では，周囲の環境を認識しながら賢く動く自動車ロボットを実現するための技術を提案した．まず，環境予測が不確実である場合を想定し，予測誤差が自動走行に与える影響を小さくするための予測値整機構「予測ガバナ」の設計論を構築した．そして，ミニチュアスケールの実験装置を用いてレーンキープ制御実験を行い，提案手法の有用性を確認した．さらに，環境予測で利用されるニューラルネットの軽量化手法や予測する環境自体を制御して自動車に作用させる手法を開発した．
自動走行システムの開発においては，主として，周辺環境の予測技術と自動車の走行制御技術が別々に考えられていることが多い．これに対して本研究のアプローチは，予測ガバナを導入し，予測技術と制御技術を結びつけるものである．本研究では，設計論の構築と検証を行なっており，この成果は，予測と制御の調和という課題に対する重要な知見を与えているといえる．また，環境と自動車の相互作用に注目し，環境を制御して自動車を操るという今後重要となる新しい問題を検討している．これは，理論面と応用面で今後の発展が期待できる．
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すべて 雑誌論文 (9件) (うち査読あり 5件、 オープンアクセス 4件) 学会発表 (25件) (うち国際学会 11件) 備考 (2件)
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https://y373.sakura.ne.jp/minami/
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