農用車転倒防止のためのリアルタイムパラメータ探索AIを活用した適応型制御システム

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AIを活用したリアルタイムでの制御パラメータ探索により様々な条件下で効果的な姿勢安定化制御を実現する。具体的には，複数の制御モデルに対して，挙動シミュレーションに基づくデータセットを構築し，事前に深層学習をしたAIによるパラメータ設定機能の効果検証を進める。2022年度の実績としては，PID制御を利用した自律走行アルゴリズムを開発した。また，シミュレータの開発も併せて行い，凹凸路面を走行する際の振動を抑制する速度制御アルゴリズムについても開発を行った。本アルゴリズムにより，凹凸路面による振動を低減可能であることが示唆された。また，駆動力の影響を考慮した4自由度の運動方程式を立案し，事故現場地形における制御モデルと非制御モデルの走行挙動について比較した。制御モデルはPID制御を利用して対象地形における静的な転倒角を目標値とした駆動力制御を行う仕様とした。制御パラメータは網羅的な繰り返し計算により最大姿勢角変位が最も小さくなる値を算出した。本事故事例については既に300万通り以上のパラメータの組み合わせにおけるシミュレーション結果を有しており，これらのパラメータの組合せおよび車両状態・地形情報と最大姿勢角変位の組合せのデータセットは作成済みである。今後は，車両状態および地形情報のバリエーションを増やして，さらに学習データの充実を図る。その後，これらのデータセットを用いた学習により，適切なパラメータ予測AIモデルの開発を行う。