| 研究課題/領域番号 |
24K00842
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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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 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
齊藤 裕一 筑波大学, システム情報系, 助教 (90770470)
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| 研究分担者 |
伊藤 太久磨 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 講師 (10847106)
ポンサトーン ラクシンチャラーンサク 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (30397012)
井上 秀雄 神奈川工科大学, 研究推進機構, 特任教授 (60565133)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
18,070千円 (直接経費: 13,900千円、間接経費: 4,170千円)
2026年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2025年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2024年度: 7,540千円 (直接経費: 5,800千円、間接経費: 1,740千円)
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| キーワード | 潜在リスク / 運転データ / 運転知能化 / データ駆動 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，課題領域を (1)センシング死角領域，(2)センシング弱点領域，(3)Cloud 地図領域と定め，従来モデル駆動で実現できなかった先読み運転をデータ駆動で実現する運転知能化の基盤研究を行う．本研究は，ドラレコDB，センシングDB，運転行動DBを活用して，(1)センシング死角を克服するヒヤリハット駆動危険予知 AI, (2)センシング弱点を克服するセンシング Weakness AI，また(3)その他の隠れたリスク源を克服する Risk Map AI を構築する．また，課題領域を仮想環境に再現し，システム作動と性能限界を効率的に模擬することでデータ駆動運転知能の設計論の確立を目指す．
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