| 研究課題/領域番号 |
16K06162
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
機械力学・制御
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| 研究機関 | 東京理科大学 |
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研究代表者 |
林 隆三 東京理科大学, 工学部機械工学科, 准教授 (80505868)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2016年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 交通機械制御 / 自動車 / 予防安全 / 自動運転 / 機械力学・制御 / 輸送機器 / 交通事故 / 制御工学 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，狭隘な市街地での自動運転において難しい課題の一つであるとされている，歩行者追い越し時の急横断事故に着目し，安全かつ円滑に歩行者の追い越しを行うことができる自動運転手法の検討を行った．ロボティクス分野において用いられるポテンシャルフィールド法を応用し，道路境界や歩行者から斥力が働いているかのように車両を振舞わせることで歩行者を避けながら安全に追い越すことを可能にする．ポテンシャルフィールド法においては，そのパラメータ設定が重要となるが，本研究では，遺伝的アルゴリズムを用いてパラメータの最適化を行う手法を提案した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
これまでポテンシャルフィールド法では，潜在的な危険に対していかに安全を確実に担保するかが課題であったが，本研究ではこの問題を解決する手法ができた．考え方自体は他の広範な自動運転の安全性問題に応用可能であることから，広く波及することが期待される．
本研究の成果は，まだまだ実用化は難しいとされる市街地自動運転の実現を一歩近づけるものであり，物流における人手不足や免許返納後の高齢者の移動問題に対して寄与するものである．
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