| 研究課題/領域番号 |
21K03977
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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20020:ロボティクスおよび知能機械システム関連
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| 研究機関 | 東京農工大学 |
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研究代表者 |
ポンサトーン ラクシンチャラーンサク (ポンサトーン ラクシンチャラーン) 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (30397012)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021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 | モビリティ / 運動制御 / 予防安全 / 自動運転 / 事故回避 / 交通事故 / 交差点 / リスク予測 / 交通機械 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
(1)交通環境危険度（リスク）の定量化・構造化：交通文脈から起こりうる危険度を合理的に予測する手法を提案する。
(2)リスクレジリエンスコントロールの設計： 定量化した交通環境リスクに対し、そのリスクから早い段階で回避し、通常運転状態に戻る「リスクレジリエンスコントロール」を提案する。
(3)リスクレジリエンスコントロールの個別適合設計： (2)に加え、人間の状態変化に適合した車両運動制御系を設計する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、事故予防・早期回避のための自動運転技術として、走行環境・道路文脈から数秒先の予測危険度をリスクポテンシャルで記述し、リスクを最小化するための規範運転を決定し、安全な走行へ誘導するリスクレジリエンスコントロールの基盤研究を行った。具体的には、実路走行環境の走行データから周辺車両、歩行者等の行動・ふるまいをモデル化し、リスクポテンシャル法に基づき規範経路・速度モデルを算出する運動計画・制御システムを構築した。次に第二ステップでは、道路交通文脈情報に適合した速度計画手法を考案し、その有効性を検証した。リスクレベルを合理的に推定するための車両運動制御系の設計指針を示すことができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究課題は、従来の自動車運動力学・制御による物理モデルに加え、交通環境リスクの多様性に対応可能な情報科学モデルを融合させて、サイバーフィジカルシステムとして事故予防メカニズムを学術的に見出すものであり、交通事故ゼロに対する学術的研究である。また、自動車以外のモビリティを設計する上でも安全指針になりうる応用範囲の広い研究であり、社会的な波及効果も大きいと考える。
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