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本研究では、協調型自動運転を支援するサイバーフィジカルシステム基盤の構築に取り組んだ。まず、Sybil攻撃に対抗するため、ゼロ知識証明を用いた車両識別プロトコルを提案した。このプロトコルにより、車両は自身の識別情報を明かすことなく、他の車両と異なる存在であることを証明できる。次に、自動運転車両の緊急停止経路計画手法を開発した。この手法では、適応型ポテンシャル場とクロソイド曲線を組み合わせることで、障害物を回避しつつ、車両の動的制約を考慮した滑らかな経路を生成できる。
さらに、路側機を活用した協調型自動運転の実現に向け、Vehicle-to-Everything (V2X) 通信と路側知覚ユニットの統合に関する研究を行った。これにより、自律走行車両の状況認識能力が向上し、より安全で効率的な交通システムの構築が期待される。また、VANETにおけるセキュアかつ効率的なデータ共有を実現するため、ブロックチェーンとフェデレーテッド・ラーニングを組み合わせた手法を提案した。
加えて、協調型知覚データの真正性を確保するための、決定論的かつプライバシー保護型の相互検証メカニズムを開発した。このメカニズムでは、車両が交通状況に関する暗号学的証明を生成し、複数の証明を決定論的に相互検証することで、データの信頼性を担保する。最後に、大規模な交通シミュレーション環境を構築し、提案手法の有効性を検証した。これらの研究成果は、協調型自動運転の実現に向けた重要な基盤技術となることが期待される。
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