自動車の自動運転制御システムの研究（理論＆実車走行実験）

機械学習（※）や最新の制御理論を応用し，路面状況（摩擦や傾斜面や段差）等を走行中に推定し，環境変化に自動で適応し,さらに高精度（数センチの精度）な自動駐車を目指しています。
ロバストで高精度な自動運転システムについて，モデルベースのシミュレーション実験を経た後、実際の自動車（プリウス等）に実装し，自動走行実験で有用性を実証しています。

（※）機械学習とは、コンピュータにデータを読み込ませて、アルゴリズムに基づいて分析させる手法のことです。
事例となるデータを反復的に学ばせることで、そこに潜む特徴やパターンを見つけます。 そして、見つけた特徴やパターンを新しいデータに適用することで新しいデータの分析や予測を行います。
実際に現在の自動運転の研究では、走行中のデータをもとに予測しています。

論文

2021年度

修士論文

・強化学習を用いた自動車の位置制御

・モデル予測制御の車両駆動力制御系設計への応用

卒業論文

・マルチカーネル関数に基づく機械学習を用いた自動車の外乱抑制制御

・Predictive functional control による自動車の速度制御系の設計

2020年度

修士論文

・ 段差による速度急上昇を抑制する自動車の走行制御に関する研究
・ 路面勾配が未知の状況における自動車の学習制御
－ガウス過程回帰およびデータ駆動型制御に基づくアプローチ－
・ データ駆動とガウス過程回帰に基づく自動車の非線形性を考慮した速度制御

卒業論文

・ ガウス過程回帰に基づく自動車の外乱抑制制御
－フィルタに基づいた実用追従制御－
・ ガウス過程回帰に基づく自動車の外乱抑制制御
－同時分布の分散に基づいた外乱抑制のための可変ゲイン調整－

2019年度

修士論文

・ 段差や斜面による影響を考慮した自動車走行制御
・ ガウス過程回帰に基づく自動車の外乱抑制制御

卒業論文

・ 変動パラメータを考慮した車両の駆動力制御
・ 最適化を図ったAnti-Windup制御を用いた自動車の駆動力制御の設計
・ 階層式モデル予測制御に基づく車両の位置制御