自動運転システムのためのバリア関数を用いた最適化による自動車挙動予測法

2023 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 21K04128
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分21040:制御およびシステム工学関連
• 研究機関: 工学院大学
• 研究代表者: 向井 正和 工学院大学, 工学部, 教授 (50404059)
• 研究期間 (年度): 2021-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: 自動車制御 / 制御工学

研究成果の概要

本課題は，自動運転システムのために適した他車両の挙動予測法を構築することを目的とし，他車両のドライバーの運転を特徴付ける関数を明らかにする．つまり，最適化問題を構成する評価関数と拘束条件とを，ドライバーが暗黙に有している条件に近くできれば，最適化の結果として得られる運転挙動が近くなると考え，適切に構成した評価関数とバリア関数を用いた最適化問題を解くことで，他車両の挙動予測を行う．大きく分けてつぎの３つの課題について取り組み成果を得ることができた．課題１：運転挙動を特徴付ける評価関数とバリア関数の設計・課題２：道路交通情報から挙動予測を行う手法の構築
課題３：交通流シミュレータを用いた検証

自由記述の分野

制御工学

研究成果の学術的意義や社会的意義

申請課題に取り組むことで，他車両の運転挙動の予測結果を自動運転システムに利用できスムーズな自動運転が実現できる．そのため，交通システムの安全性と効率を向上させることが可能になり，社会的に意義の高い研究である．さらに，本申請課題の成果は，他の交通参加者である歩行者，自転車などの安全を評価する際にも利用可能と考えられるため，他の研究への波及効果が期待できる．また，交通流のシミュレーションを進めることで，大規模な社会システムの一部である交通システムのシミュレーションの知見ノウハウを得ることが可能である．