| 研究課題/領域番号 |
19K04926
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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25020:安全工学関連
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| 研究機関 | 日本工業大学 |
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研究代表者 |
鈴木 宏典 日本工業大学, 先進工学部, 教授 (20426258)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 意図推定 / 動的推定 / アンセンティッドカルマンフィルタ / ショックウェーブ / 車群交通流制御 / 運転支援 / 自動運転 / デュアルパーティクルフィルタ / ドライバ状態推定 / オンラインパラメータ推定 / 車群安全性 / 減速意図予測 / 多重追突事故防止 / パーティクルフィルタ / デュアルフィルタ / 状態推定法 / デュアルフィルタ法 / 自動運転技術 / 予防安全 / 運転支援技術 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は、(1)自車の前を走行する先行車の減速意図をその制動灯の点灯前に予測する技術を高精度化し、(2) 予測された減速意図の呈示に伴う後続車の減速行動を実際のドライバによる被験者実験で明らかにした後、これを自動運転技術の枠組みでモデル化し、(3) その被害が顕著な多重追突事故防止への効果に対する提案技術のパフォーマンスを検証することである。本研究の遂行により、多重追突事故防止に資する基礎的な車群制御技術の確立を目指す。
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| 研究成果の概要 |
本研究では，多重追突事故防止を念頭に置き，新しい車群制御技術の効果を検証した。先行車の減速意図の予測技術を確立すること，後続車の早期減速を促す運転支援／自動運転技術を提案すること，多重追突事故を防止する車群制御技術を提案することを目的とした。数理モデリングと数値計算の結果，アンセンティッドカルマンフィルタとニューラルネットワークモデルとの融合により，数秒先の減速意図を高い精度で予測することに成功した。また，可視化されたショックウェーブを活用し，単純な制御でもショックウェーブの逆伝播の抑制と車群安定化に対する高い効果を確認し，多重追突事故防止への貢献が期待される成果を得た。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
高速道路など高密度・高速度で走行する車群内での多重追突事故の被害は著しいことから，追突事故の抑制は社会安全上の喫緊の課題である。この研究の遂行により，学術的には，数理モデリングの融合により車群を安全化・安定化する技術の開発に成功し，この成果は，死亡事故に至るようなリスクの高い交通事故の低減に寄与する可能性があると言う点において，その社会的意義も大きい。
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