| 研究課題/領域番号 |
23K19138
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0303:土木工学、社会システム工学、安全工学、防災工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
渡邉 萌 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 助教 (10980518)
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| 研究期間 (年度) |
2023-08-31 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 自動運転 / 路車協調 / 歩行者 / 離散選択モデル / 内生性 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
過疎化や高齢化が進む地域に自動運転が実装されるためには，歩行者・自転車と自動運転車両が共存する道路空間，すなわち歩車共存空間における安全制御が非常に重要である．しかしながら，そのような自動運転車両の制御を行う上での課題は，歩行者・自転車と自動運転車両との間に内生的な相互作用が生じてしまい，衝突を避けることが難しい点にある．したがって本研究では，モデル予測制御の枠組みで歩行者・自転車の行動を離散選択モデルにより予測し，予測結果を制御に反映させるシステムを構築する．提案するシステムは中津川市にて取得された歩行者・自転車の移動軌跡に関する実データを用いて安全性の面から評価を行う．
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| 研究実績の概要 |
岐阜県中津川市にて実施された自動運転の実証実験にあわせて，道路・道路沿いの家屋内・自動運転車両に設置したカメラによりデータを取得した．また，実証実験の中で実施されたGPSベースの交通行動調査であるプローブパーソン調査データを用いて，人々の交通行動・活動に関するモデリングを行い，推定されたパラメータにより人々のアクティビティを予測するモデルを構築した．アクティビティモデルに関する研究の途中経過を国内学会にて発表予定である．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
予定していたデータ取得とモデル構築・パラメータ推定は完了しており，計画通りに進展しているといえる．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の研究の方針としては，学習済みのモデルを用いて予測を行い，予測結果を考慮してモデル予測制御 (実時間最適化) の枠組みで制御入力を出力させるシステムを構築する．歩行者・自転車の行動を記述するために使用する離散選択モデルとして，多項プロビットモデルを想定している．進捗が順調であれば，提案システムの評価として，得られた制御入力と実際の歩行者・自転車の移動軌跡データを用いて，制御を行った場合と行わなかった場合で衝突リスクを比較・考察する．評価に使用するテストデータは訓練データと同様の方法で収集する．得られた歩行者・自転車の速度や位置データを逐次的にシステムに変数として入力し動的に制御入力を出力させる．
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