研究課題/領域番号 |
16K12832
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研究機関 | 国立情報学研究所 |
研究代表者 |
末永 俊一郎 国立情報学研究所, 大学共同利用機関等の部局等, 特任研究員 (20530976)
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研究分担者 |
本位田 真一 国立情報学研究所, 大学共同利用機関等の部局等, 教授 (70332153)
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研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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キーワード | 電気自動車 / EVM / プロジェクトマネジメント |
研究実績の概要 |
電気自動車の走行距離は短くドライバに心理的な負担を与えることが知られている。また、自動車のドライバは一般に目的地に時間どおりに到着をしたい。これらの背景から、電気自動車のドライバが目的地まで時間内・電力内で到達できることを支援する手法を提案・構築した。 提案手法は、電気自動車が目的地まで時間内・電力内で到達できるか否かを分析する部分(到達可否分析手法)と分析結果に基づき調整を行う部分(アクション選択手法)から構成される。 到達可否分析手法は具体的には次のステップから構成される。(前提):目的地までの経路を走行した過去の自動車のデータ(加速度等)が取得されている状況。(ステップ1):走行前に、取得されたデータを入力として、既存の電力モデル式を流用して消費電力を算出し、それを計画とする。(ステップ2):走行中に、自車の走行データを入力として、実績を計算する。(ステップ3):走行中に、計画および実績をEVMの指標に変換し、時間内・電力内での到達可否を分析する。提案手法では、走行中にステップ2およびステップ3を定期的に繰り返すことで、到達可否を分析する。 アクション選択手法は、到達可否の分析結果に基づき、時間内・電力内で目的地に到達するように調整を行うものである。具体的には、あらかじめ設定された取りうるアクションのリストの中から、分析結果(EVMの指標の値)に応じてアクションを選択するものである。 今年度は、分析手法とアクション選択手法の組み合わせた利用をシミュレーション環境で評価することで、提案手法の有効性を示した。提案手法により、電気自動車のドライバを支援することが可能であることが示唆された。
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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
平成28年度に実施予定であった達成項目1および達成項目2について概ね達成している。
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今後の研究の推進方策 |
当初の計画どおり、様々な経路やドライバでの評価を予定している。ただし、評価の観点からシミュレーション環境での評価を重点的に実施する可能性がある。
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次年度使用額が生じた理由 |
予定していた実験用PCについて、実施機関経費による既存のPCを再利用することができたため。また、予定していた対外発表(国際会議や論文誌)が計画どおりに実施できなかったため。
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次年度使用額の使用計画 |
計画していたよりも多くの実験を行うための資料整理・実験補助等の人件費、国際会議における海外発表出張旅費にあてる。
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