| 研究課題/領域番号 |
19K04660
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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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| 審査区分 |
小区分22050:土木計画学および交通工学関連
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| 研究機関 | 名城大学 |
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研究代表者 |
松本 幸正 名城大学, 理工学部, 教授 (30239123)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 自動運転 / 深層学習 / AI / マルチエージェント / シミュレーション / ドライビングシミュレータ / 信号制御 / 走行挙動 / 交通流シミュレーション / 信号交差点 / 協調 / 交通流 / 協調学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
自動走行車両が混在する近未来の道路交通環境を想定し，オンラインの信号情報やリアルタイムで観測される周辺交通環境に応じて，エリア全体の総走行時間を最小化するシステム最適挙動をAI(人工知能)によって学習させる手法を開発する．その自動走行車両の混在が交通流などに及ぼす影響を，自動走行車両の混在率に着目して，交通流シミュレーションによって評価する．さらに，自動走行車両の走行が一般ドライバーの運転挙動に及ぼす影響を3Dドライビングシミュレータによって把握し，周辺ドライバーへ悪影響を与えることなく，地域全体の交通流を改善できる自動走行車両の制御方法を明らかにする．
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| 研究成果の概要 |
信号交差点を円滑に通過するように学習させた自動走行車両は，その混在率が上がるほど交通流の円滑化に寄与できることを明らかにした．また，自動走行車両と信号制御を協調させることにより，その効果は増大することもわかった．自動走行車両の混在は周りを走る一般のドライバーの運転挙動にも影響を及ぼし，特に，安全性重視の自動走行の場合には，運転挙動の滑らかさにつながる可能性があることが示唆された．本研究の成果から，自動走行車両が一般車両に混在することによってエリア全体の交通状況の改善につなげられる可能性も示された．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
情報通信技術や観測技術の進展に伴い，リアルタイムで交通ビッグデータが入手可能になりつつあり，これらの情報を活用した交通運用策が期待されている．本研究で得られた成果からは，交通観測データによって個々の自動走行車両の円滑化や最短経路の予測が可能であることが示された．近い将来に予想される自動走行車両が走行する環境において，本研究の成果に基づいた走行制御を行うことによって，交通混雑の緩和につなげられる．エネルギー消費を減少させ二酸化炭素排出量も削減可能になる．また，自動走行車両が一般車両に混在する状態においても，交通状況の改善につなげられる可能性も示された．
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