Autonomous driving of electric wheelchairs adapted to crowd flow and its uncertainty

适应人群流动的电动轮椅自动驾驶及其不确定性

• 批准号: 22K19801
• 负责人: 野中 謙一郎
• 金额: $ 4.16万
• 依托单位: Tokyo City University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-06-30 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K19801/
• 关键词: 電動車いす; 自動運転; 群集流動; モデル予測制御; 確率分布

歩行者密度が高い都市の雑踏において，電動車いすのスムーズな移動を実現するために，人流のセンサによる計測，人流を考慮した制御則，それを実装する電動車いすシステムが必要になります．2022年度は，これらの構築に取り組み，下記の実績を挙げることができました．まず，群集流動中で電動車いすの安全な障害物回避を実現するために，電動車いすが任意の経路で歩行者を回避するためのモデル予測制御則と，それを実証する実験システムを構築してその性能を評価しました(Makino et al. SICE2022)．これは，過去に研究代表者らが提案した時間軸状態制御形に基づく厳密な線形化を，任意の曲線経路へと拡張し，さらに歩行者の不確定性を考慮した確率制約に基づくモデル予測制御によって，実用的な計算速度を保ちながら衝突回避を一定確率で担保できる手法です．さらに人混みでの接触は不可避であることから，周囲の歩行者との相対速度を考慮した移動を実現する制御則を構築した結果を報告しました(Makino et al. MSCS2023)．これにより人混みで接触した場合にも安全な移動を確保することが可能になり，確率的な歩行者の回避のための基礎的な制御則を構築できたことになります．さらに群集流動では，走行可能経路が複雑かつ不連続に変化するので，それに適応するための制御則として，モンテカルロ最適化に基づく障害物回避制御則を構築し，簡単な屋内走行を実施して歩行者の障害物回避実験で検証した結果を発表しました(Kawaguchi et al. SICE2022)．加えて，屋外環境の未知環境においても自立走行可能な電動車いすシステムを構築し，経路を自動選択しながらモデル予測制御で走行を行えることを確認しました．

In 2022, the construction of the electric vehicle will be organized according to the requirements of the construction plan, and the achievements will be recorded below. The safety hazard avoidance of electric vehicles in cluster flow is realized, and the safety hazard avoidance of electric vehicles in any road is realized. The safety hazard avoidance of electric vehicles is estimated. The safety hazard avoidance of electric vehicles is evaluated.(Makino et al. SICE2022). However, in the past, the representative of the research has proposed a Timeline state control method based on linear density, arbitrary curve control method based on linear expansion, and the uncertainty of the walker. The results of this study are reported in Makino et al. MSCS2023. This is a safe way to move when people are in contact with each other. It is possible to establish a basis for the avoidance of pedestrians. In order to optimize the traffic flow in clusters, the control rules for traffic flow optimization are constructed, and the results of the test for pedestrian traffic flow avoidance are presented (Kawaguchi et al. SICE2022). In addition, in the unknown environment outside the environment, it is possible to run independently of the electric vehicle. The system is constructed and the automatic route selection is confirmed.