研究課題/領域番号 |
24560251
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研究種目 |
基盤研究(C)
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研究機関 | 東京農工大学 |
研究代表者 |
ポンサトーン ラクシンチャラーン 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (30397012)
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研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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キーワード | 機械力学・制御 / 電気自動車 / 交通事故 / 知能ロボティクス |
研究概要 |
本研究では、走行環境のリスク予測およびドライバの常時運転状態監視に基づき、熟練運転者のように高い確率で事故を自律的に回避するためのモビリティ知的運動制御システムを開発することを目的とする。平成24年度の実績は、以下である。 まず、危険個所を含む市街地内の実路を一定期間走行することにより、GPSによるデジタルマップ上での行動パターン、およびハンドル・ペダル操作の個人の運転行動パターンを計測するシステムを作成し、熟練運転者の走行データを収集した。本学付近の市街地内の公道を走行するための実験車を作成し、上記の地図情報と運転者情報に加えて、周辺交通状況、視覚動作と運転操作行動との関係をリアルタイムで記録可能とするデータ収集装置を製作した。この実験車により1日1時間程度の実験走行により、運転行動のデータ収集を行った。 次に、車載カメラ、レーザレーダからのセンサフュージョンにより、対向車、自転車、歩行者の運動を予測し、数秒先の自車との相対位置を推定し、走行空間上の衝突リスクポテンシャルを演算するポテンシャルフィールドアルゴリズムを開発した。演算されたリスクポテンシャルに応じて目標減速度を決定し,その目標減速度に追従するように自動ブレーキ制御を行う. また、運転者の運転支援に対する受容性を検討するため、ドライビングシミュレータを用いて市街地走行で得られた危険場面シナリオを作成した。
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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
今年度はシミュレーションおよび走行実験を実施し、主に研究計画の通り研究を実施でき、学会等で成果発表を行うことができた。
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今後の研究の推進方策 |
ドライビングシミュレータを用いて市街地走行で得られた危険場面シナリオを作成し、高齢運転者に走行してもらい、環境ハザード・危険状況に対するブレーキ反応時間および危険回避操作を計測し、その特性を把握する。 また、車両周辺の移動物体に対する衝突リスクが存在する場合、衝突リスクポテンシャルを時々刻々演算し、規範モデルに基づきリスクに対する規範車両応答を決定し、規範値と現在の行動とのギャップを最小化する衝突自動回避システムを設計し、シミュレーションおよび実車実験によりその有効性を検証する。提案者は、これまで超小型電気自動車の左右独立駆動インホイールモータ制御により、先行車追従、車線維持の車両制御システムを開発する。その車両制御システムをさらに拡張し、環境リスク予測モデルを内蔵し、時々刻々の周辺環境の動的変化に対応可能な危険自動回避システムを設計する。
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次年度の研究費の使用計画 |
該当なし
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