| 研究課題/領域番号 |
21H03423
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
塚田 学 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (90724352)
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| 研究分担者 |
田村 康将 東京工業大学, 情報理工学院, 助教 (50773701)
DEFAGO Xavier 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (70333557)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2023年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2022年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2021年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
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| キーワード | 協調型ITS / 情報ネットワーク / 自動運転 / V2X / 協調型自動運転 / ネットワーク / 協調計画 / Multi-Agent Path Finding / ITS標準技術 / サイバーフィジカルシステム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
協調型自動運転では、V2X通信で広範の物理空間を正確に反映するLocal Dynamic Mapを利用することで、人間の運転の模倣では不可能であったレベルの安全性と効率性の両立が期待されている。しかし、LDMは協調認知、協調予測、協調計画は、各段階で課題を抱えている。本研究では、これらの課題を解決する協調型自動運転を包括的に支援するサイバーフィジカルシステム基盤を構築することを目的とする。V2Xによって自動運転を支援するLDMを、協調認知のためのプラットフォームから協調認知・協調予測・協調計画のためのプラットフォームへと抜本的に転換させ、国際標準技術と連携できる参照実装として提供する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、協調型自動運転を支援するサイバーフィジカルシステム基盤の構築に取り組んだ。ゼロ知識証明を用いた車両識別プロトコル、適応型ポテンシャル場とクロソイド曲線を組み合わせた緊急停止経路計画手法、V2X通信と路側知覚ユニットの統合、ブロックチェーンとフェデレーテッド・ラーニングを用いたデータ共有手法、決定論的かつプライバシー保護型の相互検証メカニズムを開発した。これらの技術は、協調型自動運転の実現に向けた重要な基盤となることが期待される。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、協調型自動運転の実現に向けたサイバーフィジカルシステムの基盤技術を提供する点で学術的意義が高い。ゼロ知識証明やブロックチェーンを用いたデータ共有手法は、情報セキュリティとプライバシー保護の観点からも重要である。社会的には、これらの技術が導入されることで、自動運転車の安全性と効率性が向上し、交通事故の減少や交通渋滞の緩和が期待される。また、効率的な交通システムの構築により、環境負荷の低減にも寄与する。
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