| 研究課題/領域番号 |
18K04052
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| 研究機関 | 香川大学 |
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研究代表者 |
佛圓 哲朗 香川大学, 創造工学部, 教授 (00803967)
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| 研究分担者 |
荒川 雅生 香川大学, 創造工学部, 教授 (20257207)
鈴木 桂輔 香川大学, 創造工学部, 教授 (80373067)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 自動運転技術 / RBFネットワーク最適化 / 多目的最適化 / 遺伝的アルゴリズム / B-spline曲線 / PSO / ドライビングシミュレータ / バーチャルリアリティ |
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| 研究実績の概要 |
研究は、3つのステップ、①運転未経験者を模擬したコンピュータAIエージェントモデルを用いた「運転学習モデルの構築」（1年目）、②ドライバミスの原因分析と定量化（2年目）、③運転学習モデルの熟成（3年目）で進める計画であった。しかし、昨年度の報告にあるように、第2ステップと第3ステップを逆転させ「運転学習モデルの熟成」を先行させて、本年度も引き続き「機械学習を用いた走行ルートにおけるマップの走破・学習時間短縮手法の研究」をシミュレーション実験のみを用いて行い、2本の論文を自動車技術会秋季大会と機械学会中四国支部大会にて発表することができた。前者は主に2年目の成果をもとに走破時間の短縮を目的としたものであるが、後者は、3年目の成果として、機械学習を用いたドライバーモデルの熟成を行い、効果的な運転学習方法、とくに学習時間の短縮に対する知見を得ることができた。また、この中で用いている遺伝的アルゴリズムについては、昨年度別テーマで投稿・発表した論文の内容を応用してモデルの熟成を図った。
しかしながら、コロナ禍の影響は非常に大きく、研究できない期間が長く続き、ドライビングシミュレータを使った3年度のテーマである「ドライバミスの原因分析と定量化」については、大幅に遅れている。ただし、共同研究者の鈴木先生の別研究テーマである「簡易DSを用いたドライバの運転スキルの評価とメタ認知改善手法の提案」を本研究でも取り入れることができるとわかった。この研究は、高齢者を対象としたものであるが、VR運転シミュレータを用いた運転スキルの分析手法については、運転未経験の若年者に対しても有効であることがわかり、延長申請を行い進めることになった。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
コロナ禍の影響は非常に大きく、研究できない期間が長く続き、ドライビングシミュレータを使った3年度のテーマである「ドライバミスの原因分析と定量化」については、大幅に遅れている。ただし、共同研究者の鈴木先生の別研究テーマである「簡易DSを用いたドライバの運転スキルの評価とメタ認知改善手法の提案」を本研究でも取り入れることができるとわかった。そこで、4年度目への延長申請を行い、認めていただいた。
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| 今後の研究の推進方策 |
新型コロナの影響が読めないところはあるが、ドライビングシミュレータを使った「ドライバミスの原因分析と定量化」については、共同研究者の鈴木先生の別研究テーマである「簡易DSを用いたドライバの運転スキルの評価とメタ認知改善手法の提案」の成果を本研究に援用させていただき、遅れを解消していく。
ゲーミフィケーションを取り入れた「運転学習モデルの熟成」については、別テーマで行っているMaaS（Mobility as a Service）研究にある自動走行シニアカーなどのパーソナルモビリティに応用していくことを推進する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナの影響のため、ドライビングシミュレータで計画していた人件費がほとんど不要になったことと論文発表がすべてオンラインになったことにある。
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