特集

計測自動制御学会産業論文集
Vol.9, No.5, 29/36（2010）「自動車制御」ハイブリッドシステム論による前方車追従行動におけるモデル予測型アシスト制御の実現
三 上晃

司∗ ・奥 田 裕之∗ ・鈴 木 達 也∗

田勇

一∗ ・伊佐治美∗∗ ・津 留 直 彦∗∗崎和Modeling of Driving Behavior and Design of Model Predictive Assisting Control
Based on Hybrid System Framework
Koji Mikami∗ , Hiroyuki Okuda∗ , Tatsuya Suzuki∗ ,Yuichi Tazaki∗ , Kazuyoshi Isaji∗∗ and Naohiko Tsuru∗∗

In recent years, there has been a growing demand in the automotive industry for a unified design principleof assisting system to prevent rear-end collisions. This paper presents a new framework of the assisting systemdesign based on a mixed logical dynamical system description which unifies the piecewise ARX model of thedriver and the dynamical model of the car. Then, the design problem is formulated as a mixed integer linear
programming. As a result, an assisting system, which takes into account the function of the driver’s motion
control and decision making, is realized.
Key Words: safety, driving behavior, hybrid system, assisting controlが混在した統一的な運転行動モデルを，（連続・離散）ハイブ

1. は じ め に

リッドシステムの視点から提案し，パラメータ同定論を駆使

近年，安心・安全な車社会を実現するキーテクノロジーのすることでその有用性を立証してきた 3) ．また，前方車追従一つとして，個人適合型の運転アシスト系に対する要求が高行動における有力なリスク認知情報の一つとして接近離間状まっている．個人適合型の運転アシスト系設計問題を客観性

態評価指標 KdB を提案し 4) ，ハイブリッドシステムモデルにを伴いながら体系化するためには，車を一種の「人間−機械組み込むことで，汎用性の高い運転行動モデルを提案した 5) ．

系」として捉え，定量化された個々のドライバ特性に基づい本論文では，これらの運転行動モデルに関する一連の成果て運転アシスト系を開発・設計することが必要となる

1)．

に立脚して，最適なアシスト量の設計問題をハイブリッドシ

自動車の予防安全技術は，これまでにも広く研究開発が行

ステムの最適化の視点から定式化する．さらに，実時間で最われている．運転支援を考えるにあたって，各ドライバの特適化を実行するモデル予測制御 6) の考え方を導入することで，性を考慮に入れる必要があることは疑う余地がないが2)，現

個人適合型の運転アシスト系の実現手法を提案する．具体的状で実現されている運転支援システムの多くはドライバの個には，前方車追従運転行動を対象とし，まず，PieceWise Au-

人特性を明示的に考慮しているとは言い難く，平均的なドラ

toRegressive eXogeneous (PWARX) モデルに基づいたハイバを支援するシステムが主である．この最も大きな要因は，

イブリッドシステムの同定論を適用することで，KdB を認知

ドライバの個人特性を定量的かつ客観的に反映したモデルが情報として含んだ運転行動モデルを数理的に表現する．得ら十分に整備されていない点に起因していると考えられる．

れた PWARX モデルは，ドライバの認知・判断・操作の各側

筆者らは従来研究において，判断が離散的な論理情報処理，面が統一的な枠組みの中で表現されているという点において，操作が連続的な運動情報処理である点に着目し，判断と操作汎用性の高いモデルと言える．つぎに，PWARX モデルとして記述された運転行動モデル，および車両モデルを，Mixed∗

名古屋大学工学研究科 名古屋市千種区不老町∗∗ (株) デンソー 刈谷市昭和町 1-1∗ Faculty of engineering, University of Nagoya, Chikusa-ku,
Nagoya∗∗ DENSO CORP. , 1-1, Showa-cho, Kariya-shi（Received July 23, 2009）

Logical Dynamical System (MLDS) 7) として表現し，アシ
スト量の最適化問題を混合整数線形計画問題 (Mixed Integer

Linear Program: MILP) に帰着する．MLDS はハイブリッ
ドシステムの最適化においてデファクトスタンダードになりつつあるシステム表現であり，論理変数と連続変数が混在し

T. SICE Vol.9 No.5 May 201030

Velocity of forward vehicle(m/s)

40
35
30
25
20
15
10
5

Fig. 1 Configuration of driving simulator (DS)
0
0

100

200

300
Time(s)

400

500

600

Fig. 3 Velocity of forward vehicle

2. 2 想定タスク
本研究では，前方車への追従運転行動を対象とする．想定
環境としては，片側二車線で，無限遠に伸びる直進のみの高速道路環境を用意した．前方車は全試行について Fig.3 に示した速度パターンに従い走行し，自車の 30[m] 前方に存在した状態でスタートする．手順として，最初に，アシストのない車における 7 人の被験者の走行データからそれぞれの被験Fig. 2 Driver’s seat of DS

者の前方車追従行動モデルを構築し，得られたモデルに基づいてアシスト系を設計する．つぎに，アシストを実装した車た系の最適化に適した表現である．さらに，モデル予測制御

において同様に前方車追従運転を行い，アシストの有無によの考え方に基づいて，アシスト量最適化問題を実時間で実行

る運転行動の違いを考察する．なお，本実験においては危険することにより，ドライバの判断，操作特性を明示的に考慮

回避を目的としているので，ブレーキによるアシストのみをしたアシスト系を実現し，その有用性をシミュレータ実験を検証する．

通して検証する．

2. データ取得と想定タスク
2. 1 データ取得
Fig.1 にデータ取得に用いたドライビングシミュレータ（DS）の構成図を示す．本研究で用いた DS は PC1〜PC5 の3. ブレーキアシスト量の最適化問題
3. 1 前方車追従行動モデルの入出力変数
前方車追従行動をモデル化するに当たり，以下のようにドライバの入出力変数を定義する 5) ．
入力（知覚）情報

5 台のパーソナルコンピュータで構成され，三次元視覚情報• u1 ：接近離間状態評価指標 (KdB)[dB] 4)を提示可能なプロジェクタ (DepthQ) を前方画面の表示に用• u2 ：前方車と自車の車間距離 [m]い，実際のステアリング，アクセル，ブレーキ，スピードメー• u3 ：前方車と自車の相対速度 [m/s]

タを持ち込んで，仮想コックピット環境を構築した．Fig.2

u = [u1 u2 u3 ]T(1)に運転席の様子を示す．
ハンドル・アクセル・ブレーキの各操作量についての情報
は，USB を介して PC1 に転送され，PC1 内でそれらの操作量と車両のダイナミクスに基づいて車両の位置，姿勢を計算する．計算結果はメモリンクを介して PC2，PC3，PC4，

PC5 に転送され，各 PC（2-4）において画面情報を作成後，PC3 はプロジェクタから前方のスクリーンへ，PC2 と PC4は左右配置された液晶にサイドミラーへそれぞれ運転環境を表示する．PC5 は後述する最適化問題をリアルタイムで解き，アシスト量の計算結果を PC1 へと転送する．本 DS では，16[msec] ごとに以上の計算を繰り返す．

出力（操作）情報• y ：自車加速度 [m/s2 ]KdB はドライバの網膜に映る前方車の背面積の変化率を表わしており，次式で定義される．


10 × log(−κ)
u1 = −10 × log(κ)



0
ただし，

if κ < −1
if κ > 1(2)

if − 1 ≤ κ ≤ 1

κ = 4 × 107 ×

u3
u2 3

(3)

計測自動制御学会論文集 第 9 巻 第 5 号

KdB

31

5

100

Mode2

Range

100

200

300

400

500

600

50
0
0
10

100

200

300

400

500

600

Range Rate

0

−100
0
100

0

−5

0
−10
0
5

Accel.

Range Rate2010 年 5 月

100

200

300

400

500

Mode1

600

−10
0

0
−5
0

100

200

300
time

400

500

20

40
Range

60

80

600

Fig. 5 Result of mode segmentation (Range-Rangerate)

Fig. 4 Result of mode segmentation (time-series data)80である．KdB はリスク認知指標の一つであり，その有用性は
文献 5) においても認められている．以降においては，u1 ，u2とする．

3. 2 PWARX モデルによる表現とモード分割
前節の入出力の定義に基づいて，ドライバの前方車追従行

60
Range

，u3 ，y はモデル化を行う前に正規化された値を用いること

4020

動を PWARX モデルを用いて表現する．PWARX モデルは離散的なモードと連続的なモデル (ARX モデル) を組み合わせたモデルで，ハイブリッドシステムの中でも代表的なシス
テム同定用のモデル表現の一つである

8)

0

−50

．本論文では，(4)式のような PWARX モデルを用いて運転行動の同定を行っ

0
KdB

50

Fig. 6 Result of mode segmentation (KdB-Range)

た．なお，同定を行う前にすべての変数を正規化した．また，

PWARX モデルのモード数は，後述する最適化問題におけるき，次節以降ではモード 1 にあまり滞在しないようなアシス

計算負荷の観点から，2 モードとした．

ト設計について検討する．

y(i) =

θ11 u1 (i − 1) + θ12 u2 (i − 1) + θ13 u3 (i − 1)
 +θ14 y(i − 1)
if [(u(i − 1), y(i − 1)) ∈ C1 ]
θ21 u1 (i − 1) + θ22 u2 (i − 1) + θ23 u3 (i − 1)





+θ24 y(i − 1)
if [(u(i − 1), y(i − 1)) ∈ C2 ](4)

具体的なパラメータ同定手法としては文献

8)の手法を用いたが，詳細は紙面の都合上省略する．DS 上での実験を通しまた，(4) 式において，C1 ，C2 の境界面を次式のような線形不等式で表現する．η は線形不等式のパラメータを表わし
ている．



[(u, y) ∈ C1 ] ⇔






S(i) = η1 · u1 (i) + · · · + η4 · y(i) + η5 > 0[(u, y) ∈ C2 ] ⇔





S(i) = η1 · u1 (i) + · · · + η4 · y(i) + η5 ≤ 0(5)て得られたデータのモード分割結果を Fig.4〜Fig.6 に示す．
黒の点をモード 1，灰色の点をモード 2 と定義する．(4) 式にしたがって，(4) 式は次式のように書き改められる．

おいて，i は時系列データのインデックスを，θ は各 ARX モy(i) = θ11 · u1 (i − 1) + · · · + θ14 · y(i − 1)






if [S(i − 1) > 0]y(i) = θ21 · u1 (i − 1) + · · · + θ24 · y(i − 1)





if [S(i − 1) ≤ 0]

デルのパラメータを示している．また，C1 ，C2 はそれぞれ，
回帰ベクトル (u(i − 1)，y(i − 1)) が張る 4 次元空間内の部分
空間を表わし，それぞれモード１とモード 2 に対応する．また，Fig.4 において，縦軸は上から順に KdB，車間距離，相対速度，自車加速度，横軸は時間を表わしている．Fig.5 は，縦軸が相対速度，横軸が車間距離となっている．Fig.6 は，縦軸が車間距離，横軸が KdB となっている．図を見ると，モード 1 はドライバにとって危険回避操作を行うモードと解釈で(6)

Fig.7 に，モード遷移条件を表わした分離面の例を示す．
以降，(5) 式の S = 0 をモード境界面と呼ぶ．なお，一度モード分割がなされれば，θIj や ηi は それぞれ，最小二乗法やサポートベクタマシンを用いることで容易に求めることがで

T. SICE Vol.9 No.5 May 201032

z11 (i) ≤ u1M · δ(i)





z11 (i) ≥ u1m · δ(i)
z11 (i) ≤ u1 (i) − u1m · (1 − δ(i))





z11 (i) ≥ u1 (i) − u1M · (1 − δ(i))(10)

ここで，u1M , u1m はそれぞれ、u1 の最大値と最小値を表わす．このように定義された補助変数 z を用いると，(6) 式の前方車追従行動モデルは以下のように書き改められる．

y(i) =θ11 · z11 (i − 1) + · · · + θ14 · z14 (i − 1)
+ θ21 · z21 (i − 1) + · · · + θ24 · z24 (i − 1)(11)すなわち，(6) 式のシステムは，線形等式表現である (11) 式

Fig. 7 Mode switching hyper planingと線形不等式表現である (8) 式，(10) 式 (z11 〜z24 の等価不等式表現群) の組み合わせ（MLDS 表現）で記述できる．

きる．

3. 4 アシスト量最適化問題の MILP としての定式化

3. 3 PWARX モデルから MLDS 表現への変換
前節で得られた前方車追従行動モデルの PWARX 表現には，if 文が含まれており，最適化には適さない．そこで本節では，PWARX 表現を MLDS 形式 7) に変換し，最適化問題を定式化する．まず，二値変数 δ(i) (δ(i) ∈ {0, 1}) を用いて，

[δ(i) = 0] ⇔ [S(i) ≤ 0]

化する．最初に，アシスト量を加えた運転行動モデルを (12)式に示す．

y(i) = θ11 · z11 (i − 1) + · · · + θ14 · z14 (i − 1)

以下のように if 文と，論理変数を関連づける．

[δ(i) = 1] ⇔ [S(i) > 0]

前節で述べた前方車追従行動の MLDS 表現を用いて，アシスト量の最適化問題を混合整数計画問題 (MILP) として定式+ θ21 · z21 (i − 1) + · · · + θ24 · z24 (i − 1) + zas (i)
(7)

(12)
ここで，zas はアシスト量であり，δ1 = 1 の場合に働き，そMLDS における基本的なアイデアの一つは，これを以下のよ
うな等価な不等式表現に書き換えることである．

S(i) ≤ SM · δ(i)
S(i) ≥  + (Sれ以外は 0 とする．すなわち，危険モードに入ったときのみアシストが働くとする．また，自車の車両モデルは前後方向のみの運動であることから，自車の速度を vo ，位置を po ，自(8)m − ) · (1 − δ(i))

車加速度の正規化係数を ymax ，サンプリング周期を T[s] とおき，次式で近似的に表現する．

ここで，SM , Sm はそれぞれ，S の最大値と最小値を表わす．
また，δ = 0, δ = 1 によって入出力特性の切り替えを表現するため，補助変数 z を，論理変数 δ(i) と変数 u, y の積として導入する．

z11 (i) = δ(i) · u1 (i)z13 (i) = δ(i) · u3 (i)z21 (i) = (1 − δ(i)) · u1 (i)





z23 (i) = (1 − δ(i)) · u3 (i)vo (i) = vo (i − 1) + y(i − 1) · T · ymax
p (i) = p (i − 1) + v (i − 1) · T
o

o

(13)

o

ここで，アシスト量最適化問題を定式化するためには，前z12 (i) = δ(i) · u2 (i)方車の位置等の情報が必要となる．そこで，前方車の速度を

z14 (i) = δ(i) · y(i)

線形予測し，前方車の位置を計算することで，数ステップ先

z22 (i) = (1 − δ(i)) · u2 (i)z24 (i) = (1 − δ(i)) · y(i)(9)

たとえば補助変数 z11 (i) は，δ(i) = 1 ならば z11 (i) = u1 (i)となり，δ(i) = 0 ならば z11 (i) = 0 となる．しかしながら，(9) 式は変数同士の積を含む非線形制約式となるので，(8)式と同様に等価な不等式群を作ることを考える．たとえば，の車間距離，相対速度の予測を行う．前方車の速度を vf ，位置を pf ，車間距離の正規化係数を dmax ，相対速度の正規化
係数を vmax とおくと，これらの変数には以下の関係がある．

p (i) = pf (i − 1) + vf (i − 1) · T fu2 (i) = (pf (i) − po (i))/dmaxu (i) = (v (i) − v (i))/v
3

f

o

(14)

max

以上をふまえて，車両およびドライバモデルを含んだアシ

z11 = δ · u1 に関しては，次式のような等価な不等式群で表

スト量の最適化問題は (15) 式〜(18) 式のような混合整数線

現できる．

形計画問題 (MILP) として定式化出来る．

計測自動制御学会論文集 第 9 巻 第 5 号



アシスト量最適化問題

u(1)，y(1)，vf (i)，pf (i)i ∈ {1, 2, · · · , K})

(15)

Find:
u(2), · · · , u(K), y(2), · · · , y(K), δ(1), · · · , δ(K)z(1), · · · , z(K), zas (1), · · · , zas (K)K
which minimize: XJ=(ω · z11 (i) − zas (i))

33

Table 1 Computational time of MILP

horizon
3
5
7
12
15

Given:(ω > 0 ,2010 年 5 月

averagemax
65.864 119.832
101.212 182.209
135.510 272.423
188.704 1190.005
282.251 4940.494

(16)
(17)

i=1

subject to:(8)，(10)，(12)，(13)，(14) 式(zas ≤ 0 , δ ∈ {0, 1})

(18)





ここで，K は horizon と呼ばれ，最適化の対象となる予測区間を表わす．評価関数の第一項は危険度へのペナルティ項であり，モード 1 における KdB である z11 の総和とした．第二項はアシストに対するペナルティ項である．アシストはブレーキのみであるので，zas ≤ 0 であることに注意されたい．

Fig. 8 Configuration of Assisting system

ω は重みであり，ω が大きい場合は，より z11 を減らそうとするため，積極的なアシストが働くことになる．

3. 5 実時間最適化によるモデル予測制御の実現
モデル予測制御は，Receding Horizon 制御とも呼ばれ，出をペダル操作量に変換して実現している．

4. 実 験 結 果

力の予測区間および入力を決定する区間を 1 サンプル時間ず

平常車運転時の挙動とアシスト車運転時の挙動を比較する

つ先にずらしながら，実時間の最適化問題を繰り返すことでために，平常車運転時の実験データより得られたモード境界

制御入力を得る制御手法である 6) ．

パラメータをあらかじめ算出しておき，モード境界面 S の正本研究では，観測とアシスト量出力の周期を 200[msec] と負により，アシスト車運転時のデータをモード分割した．平し，入力情報は毎ステップ観測できるとする．現時点の時刻

常車運転時の各被験者のモデルパラメータを Table2，3 にを (i) とするとき，本実験で行ったモデル予測制御の実行手示す．また，アシスト車運転時の結果を Table4〜Table6，順は以下の通りである．

および Fig. 9〜Fig.12 に示す．

（ 1 ） 現時刻 (i) における前方車の速度，加速度，自車の位置，速度，加速度の情報を取得する．
（ 2 ） 取得した情報を基に MILP を解き，5 ステップ先までの環境情報および最適アシスト量を計算する．
（ただし，用いるのは 1 ステップ分のアシスト量のみである）（ 3 ） 最適アシスト量 zas (i) の情報に基づき，つぎのサン
プル時刻 (i + 1) の時点まで，最適アシスト量を加える．
（ 4 ） アシストを加えた自車加速度に基づき，自車の速度，位置が変化する．
（ 5 ） 現時刻を (i + 1) とし，(1) に戻る
以上の (1)〜(5) を繰り返し行うことで，DS 上でモデル予測制御を実現した． モデル予測制御の実現においては，実時間
で MILP を解かねばならないが，MILP は一般に計算コストが高い．Table1 に，horizon を変えた時の MILP の計算時

Table 2 Identified parameter θExaminee ”mode” I
A
1
2
B
1
2
C
1
2
D
1
2
E
1
2
F
1
2
G
1
2

θI1
-0.06360.00230.0128-0.0006-0.00290.0001-0.0432-0.0022-0.0802-0.0042-0.0435-0.0028-0.0152
0.0024

θI20.3056-0.0001-0.0282-0.0005
0.01610.00040.3707-0.00180.69040.00300.2728-0.00110.0622-0.0007θI3
0.16840.02520.02090.01520.01870.00350.5041
0.04190.33810.01430.22450.03100.06760.0207

θI4
0.94850.9592
1.08550.98591.03070.9945
1.16410.97750.75810.89130.93540.9403
1.07720.9851間の変化を示す（単位は [msec])．horizon が 5 までは安定して 200[msec] 内で計算を終えることが確認できたため，本論
文では horizon（予測区間）を 5step （1[sec]） と定めた．
実験の際の人間とアシスト系の構成図を Fig.8 に示す．ここで，アシスト量は最適化により算出された加速度アシスト

Table2 は，3.2 章のシステム同定により得られた PWARXモデルの各モードにおけるパラメータを表わしている．θI4
は出力の再帰項の係数であり，ドライバの操作の時定数と関連が深いと考えられる．また θI1 ，
θI2 ，θI3 の各パラメータは

T. SICE Vol.9 No.5 May 2010
Table 3 Estimated parameter ηη4-17.226-3.5544-10.254-26.670-6.0384-14.960-9.2771KdB

η3-20.295-10.991-20.737-28.721-11.077-29.176-28.902

η5-7.2514-16.692-11.161-14.977-42.382-26.803-12.161

assist[m/s2]

Table 4 Average of KdB included in Mode 1

Examinee without assist with assist inc. or dec.
A
43.40
40.56
decrease
B
38.19
34.29
decrease
C
35.58
39.20
increase
D
47.75
47.36
decrease
E
45.43
43.78
decrease
F
42.95
40.31
decrease
G
37.41
36.46
decrease
Mode
10Mode 1

Range Rate

20

2760

2770

2780

10
2720
5

2730

2740

2750

2760

2770

2780

2730

2740

2750

2760

2770

2780

2730

2740

2750

2760

2770

2780

2730

2740

2750
step(*200[msec])

2760

2770

2780

0
−5
2720
0
−2
−4
−6
−8
2720
0
−1
−2
−3
2720

10
50

Mode 2

5

40
30
20

−5

0

−50

0

0
KdB

−10
0
50
(a) without assist

−10
0

20

(a) without assist

40
Range

60

10

Range

50

40
Range

60

20

40
Range

60

10
50

0
KdB

20

60

−5

−50

0

10

10
0

2750

5
Range Rate

Range

30

2740

60

5

40

2730

20

Fig. 10 Data profiles with proposed assist(driver A)

60
50

Mode2

0
−50
2720
30

Range
[m]

η2
-29.203-9.9842-27.115-24.391-10.781-18.949-13.947

acceleration Range rate[m/s2][m/s]

η1
14.56828.77725.33821.27756.09634.63516.008Range

Examinee
A
B
C
D
E
F
G

Mode1
50

Range Rate

34

40
30
20

0

−5

60
10
5
Range Rate

Range

50
40
30
20

0

0

−5

−50

0
KdB

−10
50
0
(b) with assist

0
KdB

−10
50
0
(b) with assist

Fig. 11 Effect of assist(driver E)

10
0

−50

20

40
Range

60

している．ηi は各項がモードの切替条件に与える影響の大きさを示している．

Fig. 9 Effect of assist(driver A)
Table 5 Average of brake pedal operation by human(m/s2 )Examinee without assist with assist inc. or dec.
A
0.33750.2528decrease
B
0.26800.2241decrease
C
0.29170.1735decrease
D
0.38660.6249increase
E
0.26130.2549decrease
F
0.26770.1575decrease
G
0.27110.2158decrease

Fig.9，11 において，アシストなし，ありのそれぞれの場
合について，左図は車間距離− KdB の空間，右図は，相対速度−車間距離の空間でのデータ分布とモード分割結果をそれぞれ示す． また，Fig.10，12 において，アシストありの場合の時系列データを示す．縦軸は上から順に KdB，車間距
離，相対速度，自車加速度，アシスト量，横軸は時間を表わしている．なお，アシスト量は最適化計算により得られた値であり，自車加速度に上乗せすることになる．Table4，Fig.

9 を見ると，アシスト導入後は KdB が全体的に減少する傾向にあり，Mode1 の領域が狭まっていることから，提案手法
によるアシストの効果が確認できる．また，Fig.10 より，車それぞれ ARX モデルの入力（KdB，相対速度，車間距離）

間距離が短く相対速度が負である場合において，危険を回避に関する係数を表わしており，各項に対する制御ゲインに相しようとするアシストが働いていることがわかる．特に，本当する．一方，Table3 は，モード境界面のパラメータを表わ

手法では任意の物理的制約を課すことが可能なため，車間自計測自動制御学会論文集 第 9 巻 第 5 号
Mode1
KdB

運転の慣れやアシストへの依存といった要因に対する対応，

0
2730

2740

2750

2760

2770

2780

実際の車両に支援システムを搭載した際の評価が今後の課題

Range
[m]

である．
2730

2740

2750

2760

2770

2780

2730

2740

2750

2760

2770

2780

2730

2740

2750

2760

2770

2780

2730

2740

2750
step(*200[msec])

2760

2770

2780

0
−10
2720
2
0
−2
−4
−6
−8
2720
0
−1
−2
−3
2720

assist2[m/s ]

acceleration
2[m/s ]

Range rate
[m/s]

2720
10

35

能性を検証した．

Mode2

50

−50
2720
60
40
20

2010 年 5 月

Fig. 12 Data profiles with proposed assist(driver E)
Table 6 Number of data included in Mode 1

Examinee without assist with assist inc. or dec.
A
395
215
decrease
B
372
228
decreaseC
429
295
decreaseD
257
402
increase
E
362
413
increase
F
390
154
decreaseG
295
288
decrease

動制御システムの技術指針として重要な指針である，上限減

参 考

文

献

1）土居俊一:ドライバの運転特性評価の現状と将来. 自動車技術,
Vol.58 No.12,pp.4-9(2004)
2）永井正夫:アクティブセーフティ技術の展望. 自動車技術, Vol.57
No.12,pp.4-8(2003)
3）J.H.Kim, S.Hayakawa and T.Suzuki, et al: Modeling ofDriver’s Collision Avoidance Maneuver based on Controller Switching Model,IEEE Trans. on System, Man andCybernetics,Vol.6,pp1131-1143(2005)
4）伊佐治和美，津留直彦，和田隆広，今井啓介，土居俊一，金子弘: 前後方向の接近に伴う危険状態評価に関する研究（第１報）−ドライバ操作量に基づく接近離間状態評価指標の提案−. 自動車技術会論文集，Vol.38, No.2, pp.25-30(2007)5）T.Akita, T.Suzuki, S.Hayakawa and S.Inagaki: Analysis
and Synthesis of Driving Behavior based on Mode Segmentation, Proc. of Int. Conf. on Control, Automation and
Systems, pp.2884-2889(2008)
6）大嶋，小河:モデル予測制御−１−基礎編, 発展の歴史と現状．
システム／情報／制御，Vol. 46,No. 5,pp.286-293(2002)
7）A.Bemporad and M.Morari: Control of systems integrating logic, dynamics, and constraints, Automatica, Vol.35
pp.407-427(1999)
8）G.Ferrari-Trecate, M. Muselli, D. Liberati and M. Morari:
A clustering technique for the identification of piecewiseaffine system, Automatica, Vol.39, pp.205-217(2003)

速度 (−2.5[m/s2 ]) を常に満足しながらアシストを実現できている．さらに，Table5 を見ると，アシスト導入後は人間が［著 者 紹 介］行っているブレーキ操作が少なくなっており，ドライバの負担が小さくなっていることがわかる．以上より，提案手法の三 上 晃

1986 年 7 月生まれ．2009 年 3 月，名古屋大学
工学部機械・航空工学科卒業．同年 4 月同大学大学院工学研究科博士課程前期課程機械理工学専攻に入学．現在に至る．ハイブリッドシステム論に基づく人間行動モデルを用いたアシストシステムの設計に関する研究に従事．

有用性が確認できる．
しかしながら，実験においては，Mode1 の滞在時間 (データ点数) が多くなる場合も見受けられた (Fig.11，12)．Table6の被験者 D,E がその例である．これは，アシストが働くことによって，より危険な領域は減少するが，被験者が一種の安心感を覚え，Mode1 と Mode2 との境界領域で運転を行う傾向が見られたためである．すなわち，アシストが働くことにより，ドライバの判断特性が変化し，アシストシステムに対するある種の依存により危険モードでの滞在時間が長くなる可能性があることを示している．なお，主観的な評価として操作感についてのアンケート調査を行ったところ，7 名全員
からほとんど違和感は感じない，運転に支障はないとの回答を得た．

5. お わ り に本研究では PWARX モデルを用いて前方車追従行動のモ
デル化を行い，MLDS 形式への変換を通してアシスト量の最適化を混合整数計画問題として定式化した．また，モデル予
測制御の考え方に基づいてドライビングシミュレータにオン
ラインでのアシスト量最適化を実装し，その有用性と実用可

司

奥

田

裕

之（学生会員）1982 年 5 月生まれ．2007 年 3 月，豊田工業大学大学院工学研究科博士前期課程先端工学専攻修了．同年 4 月名古屋大学大学院工学研究科博士後期課程機械理工学専攻に入学．現在に至る．主にハイブリッドシステム論に基づく人間行動のモデ
ル化，生体信号処理，および人間行動モデルの知的システム設計への応用に関する研究等に従事．電気学会会員．

T. SICE Vol.9 No.5 May 2010

36

鈴 木

達

也（正会員）
1964 年 1 月生まれ．1991 年名古屋大学大学院博士課程後期課程電子機械工学専攻修了．工学博士．同年名古屋大学工学部助手．2000 年同助教授．2006 年同教授．現在に至る．この間，1998
年から 1 年間，U.C.Berkeley 客員研究員．ハイブリッドシステム論に基づく知的システムの実現や人間行動のモデル化に関する研究に従事． 1995
年 電気学会論文賞，2008 年 ICCAS Outstanding
paper aword， 2009 年 計測自動制御学会論文賞（友田賞）などを受賞．電気学会，電子情報通信学会，日本機械学会，システム制御情報学会，日本
ロボット学会，日本人間工学会， IEEE の各会員．

田

崎

勇

一（正会員）
1980 年 5 月 21 日生まれ．2008 年 3 月東京工業大学大学院情報理工学研究科博士課程卒業．2008
年 Honda Research Institute Europe 客員研究員．2009 年 4 月より名古屋大学工学部工学研究科
助教．ハイブリッドシステム論および歩行ロボットの研究に従事．博士（工学）．IEEE，日本ロボット学会会員．

伊佐治

和美（正会員）
1979 年新潟大学工学部機械工学科卒業．(株) デンソーシステム開発部．主に衝突安全系・予防安全系のシステムおよびコンポーネント開発に従事し、現在はドライバ特性の研究ならびに安全運転支援システムの開発に従事．2008 年に自動車技術会賞論文賞を受賞．自動車技術会会員．

津

留

直

彦（正会員）
1978 年横浜国立大学工学部電気工学科卒業．
(株) デンソーシステム開発部．主にブレーキ系のコンポーネント開発，制御系開発，そして予防
安全系のシステム開発に携わり，現在はドライバ特性の研究ならびに安全運転支援システムの開発に従事．2008 年に自動車技術会賞論文賞を受賞．
自動車技術会会員．