| 研究課題/領域番号 |
19K11842
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| 研究機関 | 富山県立大学 |
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研究代表者 |
中村 正樹 富山県立大学, 工学部, 教授 (40345658)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | ハイブリッドシステム / 実時間システム / 統計的モデル検査 / 定理証明 / OTS/CafeOBJ法 / UPPAAL / CafeOBJ / SUMO |
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| 研究実績の概要 |
2022年度の各研究テーマにおける研究進捗は下記の通りです．
テーマ(1) 定理証明技術とモデル検査技術を融合した形式的検証技術およびテーマ(3) 異なる手法・抽象レベルの間のモデル変換理論の構築：代数仕様言語CafeOBJに基づく定理証明，代数仕様言語MaudeおよびUPPAALシステムに基づくモデル検査を中心に，自動運転車に関連するシステムのモデル化および検証を進めました．自動運転車の交差点制御プロトコルについて，代数仕様に基づく実時間システムの振舞仕様記述と定理証明による検証に関する研究成果を論文誌に発表しました[SEKE]．その他に，自動運転車を対象としたハイブリッドシステムの検証に関する検討を国内会議で発表しました[ISCIE]．
テーマ(2) 数理最適化を用いた階層型マルチエージェントシミュレーション：SUMOを用いた自動運転車の客配送問題のシミュレータによる分析に関する研究成果を国内会議で発表しました[ISCIE,SSI]．自動運転車制御システムのモデル化および検証の前段階として，マルチカーエレベータの運行則のUAAPPLシステムによるモデル化および検証に関する研究成果を国際会議および国内会議で発表しました[ICMLC]．
各テーマについて，前年度に引き続き順調に研究成果を得ており，関連する論文誌，国際会議，国内会議で発表しました．今年度の研究成果には含まれませんが，特にテーマ(3)のモデル間の変換についても検討を進めており，2023年度の発表を目指して準備を進めています．
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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
各テーマについて順調に研究成果を得ています．
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続き，OBJ言語の代数仕様，UPPAAL時間オートマトン，マルチエージェントシミュレーション，数理最適化，機械学習の各手法，ツールを用いた自動運転車制御のモデル化およびシミュレーション，検証を進めるとともに，各モデルの連携を目指した変換手法を検討します．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当該年度およびそれ以前の年度における旅費の執行が困難であったため
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