個人の運転特性推定に基づいた運転支援システムの構築

基于个体驾驶特征估计的驾驶支持系统构建

• 批准号: 18F18110
• 负责人: 山下 淳
• 金额: $ 1.47万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2018
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2018-04-25 至 2020-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18F18110/
• 关键词: 運転支援; 車線変更; 運転特性推定; 自動運転

本研究では，他者の意図推定に基づいた車線変更の自動検知を研究目的とした．自車には周辺車両の動きを計測することが可能な装置が設置されていると仮定し，車線変更を行う車両を意図推定および車線変更検知の対象とした．最終的には対象車両の車線変更をより早く，正確に検知することを目指した．その際，2つの課題を解決することが可能な手法を新規に提案した．1つ目は，学習された走行パターンが現れる前に推定を行うことは不可能であり，早期認識の性能向上に限界がある．しかし，意図推定において早期認識は最も大事な性能であり，その性能向上が強く要求されている．2つ目は，運転者は個性や心理状況，周辺環境といった様々な要因により，毎回異なる走行パターンを見せる．そのため，運転者個人の特性を考慮せずに推定を行う従来手法モデルでは性能低下が生じる．以上の未解決問題に対する新しいパラダイムの確立を目指した．具体的には，先行車に追従する際の走行挙動から他の運転者の運転特性を推定する手法の構築に取り組んだ．本研究では，運転の危険度に注目しそれを適切に記述することが可能な新規特徴量の設計に取り組んだ．また，運転特性の推定結果に基づいた車線変更予測手法の構築を行った．運転者は個人の運転特性によって車線変更を行う際に必要とされる最短の車間距離は異なる．過激な運転をする人ほど車線変更に必要な車間距離は短く，慎重に運転する人ほど十分な車間距離が満たされない限り車線変更を実行しないと考えられる．本研究では運転特性の推定結果に基づき，他運転者が車線変更を実行する車間距離の予測を行った．最終的には，現在の車間距離と予測結果を比較することで，車線変更を実行する可能性を確率的に評価する手法の構築を行った．以上，個人の運転特性推定に基づいた運転支援システムの構築を行い，その有効性を確認した．

In this study, で で, the other party intends to infer that に basis づ た た line change <s:1> automatic 検 knowledge を research purpose と た た. Week since car に は 辺 car struck の dynamic き を measuring す る こ と が may な unit が set さ れ て い る と 仮 し, car line line - more を う struck を meaning 図 presumption お よ び car line - more 検 know の like と seaborne し た. The final に に reference line change is をよ earlier く, and the correct に検 is する とを とを とを. At the time of そ そ, the 2 を を topic を solution する とが とが possible な methods を new regulations に proposal た た 1 つ は, learning さ れ た direction パ タ ー ン が now れ る に presumption before line を う こ と は impossible で あ り, early know の performance に upward limit が あ る. Presumption し か し, meaning 図 に お い て early know は most も event な performance で あ り, そ の performance strong upward が く requirements さ れ て い る. 2 つ は, transport planning は や personality psychology, weeks 辺 environment と い っ た others 々 な by に よ り, in their different back な る direction パ タ ー ン を see せ る. そ の た め, transport planning personal characteristic の を considers せ ず に presumed line を う 従 to technique モ デ ル で は poor performance が raw じ る. The above <s:1> unsolved issues に for する new に パラダ パラダ ム ム を establish を objectives た た. Specific に は, leading car に 従 す る interstate の up line 挙 か ら he の transport planning の transport planning features を presumption す る gimmick の build に group take り ん だ. This study で は, transport planning の 険 danger degree に attention し そ れ を appropriate account に す る こ と が may な new rules, 徴 rate の design に り group ん だ. Youdaoplaceholder0, transport 転 characteristics are presumed to be に basis づ また た た train line change prediction method is used to construct を lines った. The 転 operator <e:1> personal <s:1> transportation 転 characteristics によって vehicle line changes を travel う lines に necessary とされる the shortest <s:1> workshop distance <e:1> is なる different なる. Ultra な transport planning を す る people ほ ど car line - more short distance は く に necessary な workshop, careful に transport planning す る people ほ ど very な workshop distance が against た さ れ な い limit り car line - more を line be し な い と exam え ら れ る. This study で は transport planning features の constructive results に づ き, he transport planning more を が car line - line be す の る workshop distance line to measure を っ た. Final に は, now と の workshop distance to the measured results を す る こ と で, car line - more を line be す る possibility を に of probabilistic evaluation of 価 す る gimmick の line build を っ た. Above, personal の transport planning features presumption に base づ い た transport planning support シ ス テ ム の build を い, そ の have sharper sex を confirm し た.

项目成果

力センサを用いたコンクリート構造物の変状検出

使用力传感器检测混凝土结构的变形

• 发表时间: 2018
• 作者: 湊 真司;ルイ笠原 純ユネス;禹 ハンウル;藤井 浩光;山下 淳;淺間 一
• 通讯作者: 淺間 一

不整地の環境変化に効率的に対応する移動ロボットの動作計画

移动机器人的运动规划，可有效响应崎岖地形上的环境变化

• 发表时间: 2019
• 作者: 勝間 慎弥;禹 ハンウル;池 勇勳;田村 雄介;山下 淳;淺間 一
• 通讯作者: 淺間 一

3D Occupancy Mapping Framework Based on Acoustic Camera in Underwater Environment

水下环境中基于声学相机的3D占用测绘框架

• 发表时间: 2018
• 作者: Yusheng Wang;Yonghoon Ji;Hanwool Woo;Yusuke Tamura;Atsushi Yamashita;and Hajime Asama
• 通讯作者: and Hajime Asama

ガンマ線検出器を搭載した移動ロボットによる空間中の構造物を考慮した放射線源分布の3 次元再構成

使用配备伽马射线探测器的移动机器人对空间结构进行辐射源分布的三维重建

• 发表时间: 2019
• 作者: 岸本 卓也;Woo Haanwool;田村 雄介;島添 健次;高橋 浩之;山下 淳;淺間 一
• 通讯作者: 淺間 一

Trajectory Prediction of Surrounding Vehicles Considering Individual Driving Characteristics

考虑个体驾驶特征的周围车辆轨迹预测

• DOI: 10.20485/jsaeijae.9.4_282
• 发表时间: 2018
• 期刊: International Journal of Automotive Engineering
• 作者: Hanwool Woo;Yonghoon Ji;Yusuke Tamura;Yasuhide Kuroda;Takashi Sugano;Yasunori Yamamoto;Atsushi Yamashita and Hajime Asama
• 通讯作者: Atsushi Yamashita and Hajime Asama