| 研究課題/領域番号 |
15K01230
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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, 工学部, 教授 (20426258)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 状態推定 / 多重追突事故防止 / 運転支援 / アンセンティッドカルマンフィルタ / パーティクルフィルタ |
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| 研究実績の概要 |
追従走行する車群３台を想定し，２台目の車両がその前後方向の車間距離と自車の速度を計測することで，全３台の車両の速度と車間距離を推定するシステムを開発した．推定には，アンセンティッドカルマンフィルタ（UKF）及びパーティクルフィルタ（PF）を用いた．得られた推定値を伝統的な車両追従モデルに入力することで，数秒先の２台目及び３台目の減速意図を予測するアルゴリズムも同時に開発した．この予測された減速意図を後続車に伝達すれば，後続車のドライバは先行車との追突リスクを軽減するために予見的な行動を取ることが可能となり，この行動が車群内に伝播することにより，車群全体の多重衝突リスク減少が期待される．
平成２８年度は，過去にテストコース上で取得したデータ及び，ドライビングシミュレータ実験で新規に取得したデータを用い，開発した状態推定及び減速意図予測アルゴリズムを検証した．この結果，状態推定では，UKF，PFいずれも車間距離で0.5m，速度で1km/h程度の高い精度が確保されたこと，UKFがPFに比べて安定的な推定が実現すること等を明らかにした．また，減速意図にはドライバの不確実性が含まれるため数値として完全に一致する結果は得られなかったが，そのタイミングやインテンシティは確実に予測が可能であることを示した．
この予測情報はある程度の不確実性を伴うものの，この有用性は高いと判断される．そこで，平成２９年度は，これを後続車に伝達するインタフェースを開発し，その有用性を明らかにする．この内容の一部は，既に平成２８年度に先取りして実施済みである．また，ドライビングシミュレータ上に１０台程度の車群を再現することで交通流シミュレーションも行い，車群全体の多重衝突リスク防止への効果も検証する予定である．
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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
先行車の将来の減速意図を予測できるシステムを確立し，実際の走行データとドライビングシミュレータのデータの両方で検証した結果，極めて高い精度で予測できることが明らかとなったため．また，その予測値を後続車に伝達するインタフェースも，一部先取りして実施していることから，概ね順調または計画以上に進展していると判断できる．
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| 今後の研究の推進方策 |
平成２９年度は，予測された先行車の減速意図を後続車に伝達するインタフェースを開発し，ドライビングシミュレータを用いた被験者実験により，その有用性を明らかにする．また，ドライビングシミュレータ上に１０台程度の後続車群を再現して一つのフィードバックループの中で交通流シミュレーションも行い，車群全体の多重追突リスク防止への効果も検証する予定である．この中で，高速道路を想定したリスクの高い追従状況を実際の事故事例から再現することを検討する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究を進めていく上で必要に応じて研究費を執行した．
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| 次年度使用額の使用計画 |
研究計画に変更はなく，前年度の研究費も含め，当初予定通りの計画を進めていく．
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