2021 Fiscal Year Research-status Report
隊列走行車両群と一般車両との安全な協調行動シミュレーションに関する研究
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19K04140
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
北 栄輔 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (50234224)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
玉城 龍洋 沖縄工業高等専門学校, メディア情報工学科, 教授 (60413837)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 隊列走行 / 車両追従モデル / 合流 / シミュレーション / ロボット車両 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
車両隊列走行とは，複数の車両が短い車間距離をおいて連なって走行する方法である．交通容量の増大と，高速走行時の空気抵抗低減による燃費改善が期待できる．本研究室では，これまでに安定して隊列走行を実現する方法について研究している．今後は，具体的なユースケースにおける隊列走行の実現について研究を行う必要がある．
本年の研究成果は次のようにまとめることができる．
第1は，互いに車車間通信できる3台の車両からなら車両隊列が，通信できない複数の車両と合流する状況における車両の速度と行動制御について検討したことである．この場合，隊列を構成する車両群では，Bluetooth通信によって車両間で速度情報を受け取り，それを用いて隊列を安定して保つように制御する．同様のユースケースについては，これまでにも行ったが，本研究では複数の非通信車両の存在を考慮し，合流時に隊列走行車両群が一体として合流する場合と，１台ずつ分かれて一般車両と合流するジッパー合流について，コンピュータシミュレーションにより，詳細に検討した．
第2は，隊列を構成する車両群を構成するロボット車両の行動制御アルゴリズムを進化的計算法で自動生成する手法について，基本的な研究を行ったことである．このために用いたアルゴリズムは文法進化と呼ばれる方法であって，ロボットの制御コードそのものを自動的に進化させていく．ロボット車両がトラックを一周するための行動制御アルゴリズムをシミュレーションで自動生成し，それを実際のロボット車両において実現した．
第３は，これまでの成果を交えて，実際の道路における隊列走行の研究動向について解説記事を執筆した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
車両隊列走行とは，複数の車両が短い車間距離をおいて連なって走行する方法である．これまでに安定して隊列走行を実現する方法について研究しており，現在は，具体的なユースケースにおける隊列走行の実現について研究している．ユースケースとは異なる隊列走行同士や一般車両と隊列走行する車両群が関連する走行状態であって，本研究では次のような場合を想定している．１）隊列走行する車両軍に別の車両が加わる場合や離れる場合，２）交差点などにおいて，異なる隊列車両群が相互干渉して走行する場合，３）隊列走行する車両群に隊列走行制御を受けない別車両が混ざって走行する場合等である．
本年度は，次の2つについて研究した．第1は，2つの隊列が合流する場合において，車車間通信を用いて隊列走行する車両群と非通信車両の混在する状態存在において合流行動をする場合で，特に，隊列走行車両群が一体で合流する場合と，分かれて一般車両とジッパー合流する場合をシミュレーションで検討した．第2は，隊列を構成するロボット車両の制御アルゴリズムを進化的計算によって実現することの基礎的研究である．
新型コロナウイルスの感染拡大のため，ロボット車両による実験が十分に行えなかったこと，さらに，予定していた学会発表が実施できなかったことなどから上記の自己評価とした．
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度の研究計画は次のように予定している．
第1は，異なるユースケースとして，隊列走行する車両群に，隊列走行制御されない一般車両が混ざる場合において，右左折交通やサグ区間道路の走行などについて，シミュレーションを中心に議論を深めることである．
第２は，車両の速度と行動の制御モデルを改良するとともに，ロボット車両を用いた実験を実施し，コンピュータシミュレーションの結果と実験結果を比較することである．
第３は，車両ロボットの制御プログラムの自動生成について検討を進め，複雑な行動制御を実現することである．
最後に，これらの成果について，国内講演会（計算工学会，日本機械学会計算力学講演会）や国際会議（WCCM2022-APCOM, EURO-MED-4, ASEA-SEC-6, IEEE ICRAI&ICRAE）等で発表を行うことである．
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| Causes of Carryover |
当初は，次のような研究計画を予定していた．隊列走行する車両群に，隊列走行制御されない一般車両が混ざる場合において，車両の速度と行動の制御モデルを設計する．その結果を基に，LEGOマインドストームで作成したロボット車両の速度と行動の制御モデルを定義する．LEGOマインドストームによる実験結果をコンピュータシミュレーションと比較し，結果の妥当性を検討する．しかし，新型コロナウイルスの蔓延に伴って，実験を実施できなくなった．これは，コロナ禍において実験において設備を共有することによって人から人への感染が心配されたために，実験の実施方法が制限されたりしたからである．さらに，国際会議や国内講演会の多くがオンライン実施となったために，出張費用が不要となっている．さらに，実験で用いているLEGOマインドストームEV3の生産が終了するという情報があり，新しい実験設備の導入のために，設備の購入を手控えた．
以上のことから，設備購入費，旅費，国際会議参加費などが少なくなってしまったことが，次年度使用額が生じた大きな理由である．
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