2022/03/14 更新

写真a

ヤマグチ タクマ
山口 拓真
YAMAGUCHI Takuma
所属
大学院工学研究科 機械システム工学専攻 機械知能学 助教
大学院担当
大学院工学研究科
学部担当
工学部 機械・航空宇宙工学科
職名
助教

学位 3

  1. 博士(工学) ( 2014年3月   名古屋大学 ) 

  2. 修士 ( 2011年3月   名古屋大学 ) 

  3. 学士 ( 2009年3月   名古屋大学 ) 

研究キーワード 4

  1. 自働車

  2. 確率理論

  3. 数理最適化

  4. 制御理論

研究分野 3

  1. ものづくり技術(機械・電気電子・化学工学) / 制御、システム工学

  2. 情報通信 / ロボティクス、知能機械システム

  3. 情報通信 / ヒューマンインタフェース、インタラクション

経歴 4

  1. 名古屋大学   大学院工学研究科 機械システム工学専攻   助教

    2022年2月 - 現在

  2. 名城大学   理工学部   非常勤講師

    2020年4月 - 2022年3月

  3. 名古屋大学   工学研究科   特任助教

    2019年4月 - 2022年1月

  4. 名古屋大学   未来社会創造機構   特任助教

    2014年4月 - 2019年3月

所属学協会 2

  1. 計測自動制御学会

  2. 自動車技術会

委員歴 3

  1. 計測自動制御学会   中部支部 庶務  

    2022年1月 - 現在   

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    団体区分:学協会

  2. 自働車技術会中部支部   幹事  

    2018年 - 現在   

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    団体区分:学協会

  3. 計測自動制御学会 中部支部   運営委員  

    2016年4月 - 2018年3月   

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    団体区分:学協会

受賞 2

  1. Best Paper Award

    2019年2月   ACHI 2019 : The Twelfth International Conference on Advances in Computer-Human Interactions  

  2. Best Paper Award

    2017年5月   ICAS 2017 : The Thirteenth International Conference on Autonomic and Autonomous Systems  

 

論文 15

  1. Model Predictive Collision Avoidance for Non-Convex Environment Using Projected C-Space 査読有り

    Tatsuya Ishiguro, Takuma Yamaguchi, Hiroyuki Okuda, Tatsuya Suzuki

    2022 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII)     2022年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:IEEE  

    DOI: 10.1109/sii52469.2022.9708875

  2. Modelling and Analysis for Interactive Crossing Decision of Pedestrian at Non-signalized Intersection 査読有り

    Takashi Nishimoto, Takuma Yamaguchi, Hiroyuki Okuda, Tatsuya Suzuki, Kentaro Haraguchi, Ryo Wakisaka, Kazunori Ban

    2022 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII)     2022年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:IEEE  

    DOI: 10.1109/sii52469.2022.9708841

  3. インタラクションを含む無信号交差点における歩行者の横断判断のモデル化と解析 査読有り

    山口 拓真, 黒田 颯人, 奥田 裕之, 鈴木 達也, 原口 健太郎, 脇坂 龍, 伴 和徳

    自動車技術会論文集   52 巻 ( 6 ) 頁: 1360 - 1367   2021年11月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

  4. Verification of Improvement of Driving Characteristics by Instructional Cooperative Assistance System 査読有り

    Takuma Yamaguchi, Shota Matsubayashi, Tatsuya Suzuki, Kazuhisa Miwa

    47th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society     2021年10月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

  5. Model Predictive Path Planning for Autonomous Parking Based on Projected C-Space 査読有り

    Takuma Yamaguchi, Tatsuya Ishiguro, Hiroyuki Okuda, Tatsuya Suzuki

    2021 IEEE International Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC)     頁: 929 - 935   2021年9月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:IEEE  

    DOI: 10.1109/itsc48978.2021.9564599

  6. Piecewise ARXモデルに基づくインタラクティブな運転行動のモデリングと解析 査読有り

    山口 拓真, 奥田 裕之, 鈴木 達也

    知能と情報   32 巻 ( 3 ) 頁: 713 - 721   2020年6月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.3156/jsoft.32.3_713

  7. Realization and Evaluation of an Instructor-Like Assistance System for Collision Avoidance 査読有り

    Keji Chen, Takuma Yamaguchi, Hiroyuki Okuda, Tatsuya Suzuki, Xuexun Guo

    IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems     頁: 1 - 10   2020年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)  

    DOI: 10.1109/tits.2020.2974495

  8. Short- and Long-Term Effects of an Advanced Driving Assistance System on Driving Behavior and Usability Evaluation 査読有り

    Matsubayashi, S, Miwa, K, Yamaguchi, T, Suzuki, T

    Proceedings. of The Twelfth International Conference on Advances in Computer-Human Interactions (ACHI 2019)     頁: 1-6   2019年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

  9. INS とマルチレイヤー LiDAR を用いた自動運転車両のための高精度自己位置推定 査読有り

    赤井直紀, 竹内栄二朗, 山口拓真, モラレス ルイス 洋一, 吉原佑器, 奥田裕之, 鈴木達也, 二宮芳樹

    自動車技術会論文集   49 巻 ( 3 ) 頁: 675 - 681   2018年

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

  10. 先進的運転支援システムにおける情報提示と行動介入の認知的・行動的影響に関する検討 査読有り

    松林 翔太, 三輪 和久, 山口 拓真, 神谷 貴文, 鈴木 達也, 池浦 良淳, 早川 聡一郎, 伊藤 隆文

    認知科学   25 巻 ( 3 ) 頁: 324 - 337   2018年

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:日本認知科学会  

     Advanced driving assistance system supports human drivers in two ways. First, the system provides information about the surrounding environment and encourages drivers to change their behavior. Second, the system intervenes in driving behavior directly to assure the safety. Such a system makes two different effects on drivers. The first is a cognitive effect, which includes drivers' subjective evaluations about the system. The second is a behavioral effect, which includes drivers' behavioral changes after driving with the system. We examined how information presentation and behavioral intervention affect drivers in both cognitive and behavioral aspects. The results show that information presentation makes a significant effect on drivers' behavioral changes after driving with the system while behavioral intervention makes a significant effect on drivers' evaluations about the system.

    DOI: 10.11225/jcss.25.324

    CiNii Books

  11. 個人適合型ポテンシャル法に基づく障害物回避アシスト制御(第2報) 査読有り

    佐藤大地, 山口拓真, 奥田裕之, 鈴木達也

    自動車技術会論文集   48 巻 ( 1 ) 頁: 97 - 102   2017年

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

  12. 運転教習員型運転支援の提案とその評価 査読有り

    山口 拓真, 奥田 裕之, 鈴木 達也, 早川 聡一郎, 池浦 良淳, 武藤 健二, 伊藤 隆文

    自動車技術会論文集   48 巻 ( 3 ) 頁: 717 - 724   2017年

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

  13. Model Predictive Charging Control of In-vehicle Batteries for Home Energy Management based on Vehicle State Prediction 査読有り

    A. Ito, A. Kawashima, T. Suzuki, S. Inagaki, T. Yamaguchi, Z. Zhou

    IEEE Transactions on Control Systems Technology   26 巻 ( 1 ) 頁: 51 - 64   2017年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

  14. Empirical Investigation of Changes of Driving Behavior and Usability Evaluation Using an Advanced Driving Assistance System 査読有り

    Matsubayashi, Shota, Miwa, Kazuhisa, Yamaguchi, Takuma, Kamiya, Takafumi, Suzuki, Tatsuya, Ikeura, Ryojun, Hayakawa, Soichiro, Ito, Takafumi

    THIRTEENTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON AUTONOMIC AND AUTONOMOUS SYSTEMS (ICAS 2017)     頁: 36 - 39   2017年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:IARIA XPS PRESS  

    It is known that the behavior of autonomous systems affects users' cognitive and behavioral aspects; however, further examination of sequential effects is required. We manipulated instructional information as cognitive guidance and the degree of behavioral intervention implemented by an advanced driving assistance system, and then assessed usability evaluation of the system and changes in user behavior. The results show that strict intervention reduces subjective evaluations, and the absence of instructional information hinders changes in user behavior.

    Web of Science

  15. Autonomous Driving Based on Accurate Localization Using Multilayer LiDAR and Dead Reckoning 査読有り

    N. Akai, L. Y. Morales, T. Yamaguchi, E. Takeuchi, Y. Yoshihara, H. Okuda, T. Suzuki, Y. Ninomiya

    IEEE Int. Conf. on Intelligent Transportation Systems     頁: 1147 - 1152   2017年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

    DOI: 10.1109/ITSC.2017.8317797

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MISC 4

  1. 受け入れられる運転知能を目指して―人の行動予測を用いた低ストレスな協調制御

    奥田 裕之, 山口 拓真  

    システム/制御/情報65 巻 ( 9 ) 頁: 370 - 376   2021年9月

  2. 市街地での合流時における運転指導下での高齢ドライバの運転行動解析

    奧田峻也, 山口拓真, 吉原佑器, 青木宏文, 山岸未沙子, 二宮芳樹, 竹内栄二朗, 奥田裕之, 鈴木達也  

    自動車技術会大会学術講演会講演予稿集(CD-ROM)2018 巻   頁: ROMBUNNO.029   2018年5月

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    記述言語:日本語  

    J-GLOBAL

  3. エネルギーマネジメントのための車使用予測

    稲垣 伸吉, 川島 明彦, 山口 拓真, 鈴木 達也  

    計測と制御56 巻 ( 7 ) 頁: 509 - 514   2017年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:公益社団法人 計測自動制御学会  

    DOI: 10.11499/sicejl.56.509

  4. INSとマルチレイヤーLIDARを用いた高精度自己位置推定に基づく一般公道での自動運転

    赤井直紀, 竹内栄二朗, 山口拓真, MORALES Luis Yoichi, 吉原佑器, 奥田裕之, 鈴木達也, 二宮芳樹  

    自動車技術会大会学術講演会講演予稿集(CD-ROM)2017 巻   2017年

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科研費 7

  1. 他者とのインタラクションを考慮したモデル予測型知能の創出と自動運転車両への実装

    研究課題/研究課題番号:19H00763  2019年4月 - 2022年3月

    科学研究費助成事業  基盤研究(A)

    鈴木 達也, 山口 拓真, 奥田 裕之

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    担当区分:研究分担者 

    本応募課題では、説明可能、かつデータによりアップデート可能な他者モデルとそれに基づく予測、さらには予測に基づいた制約付き最適化ベースの行動決定手法を統合した知能をモデル予測型知能と呼び、自動車運転を対象としてその有用性を検証する。モデル予測型知能の中に、自己との因果関係を明記した周辺他者の行動モデルを持つことで周辺他者とのインタラクションを考慮することが可能となる。特に他者の判断モデルに焦点を当て、他者が判断しやすい状況を作り出すよう自己の行動を決定する制御手法を創出する。本応募課題は、深層学習型AIとも知識型AIとも異なる第三極のAIの枠組み構築を目指すものと言える。
    本研究では、①自身の行動による影響を明記した周辺他者の行動モデルの選定、②インタラクションを伴う行動データの観測と行動モデルの機械学習、③行動モデルを用いた予測と実時間での制約付き最適化による行動決定、④実現された知能の検証と評価、の4つの研究課題に取り組む予定であるが、2020年度は特に、以下の②と③に取り組んだ。
    ②データに基づいた行動モデルのパラメータや構造の機械学習
    本研究では、ハイブリッド系モデルと検定に基づく変数選択手法を融合し、パラメータのみではなくモデルの離散構造(状態数)や連続系の構造(説明変数)をも同定可能な機械学習法(システム同定手法)を開発した。さらにはそれらのオンラインでの実行についても検討し、他者の行動モデルをオンラインでアップデート、分類、蓄積できるような新たな学習法の枠組み構築に取り組んだ。また、データ取得に関しては同時可能稼働な3台の運転シミュレータとHMDを装着した歩行者とが仮想交通環境を共有する統合シミュレータ環境を構築し、これにより、実車では計測が困難なインタラクションを伴う行動の計測を可能とした。
    ③行動モデルを用いた予測と実時間での制約付き最適化による行動決定
    運転行動への適用を考える場合、100[msec]以内での処理が求められるが、離散変数を多く含むモデルを持つ場合、その実現は容易ではない。そこで本研究では、離散状態遷移にあらかじめ複数の「シナリオ」を用意し、想定したシナリオの範囲内で離散状態遷移と動作の最適化を行う手法を検討し、その有用性をシミュレーションで検証した。また、本研究では、②で述べた「他者が持つ判断のあいまいさ(エントロピー)」を最小化するよう自己の行動を決定することが他者への配慮になるとの着想のもと、評価関数に判断のエントロピーを組み込むことを考え、その有用性をシミュレーションにて検証した。
    研究の進捗に関しては、おおむね順調に進展していると評価している。特にシミュレータの開発には当初の予定以上にエフォートを割いたが、これは歩行者を対象とした実環境での実験の難しさを痛感したためである。実績概要でも述べたように、複数のシミュレータをネットワークを介して連動させることで、リアリティの高いインタラクションデータを安全、かつ大量に収集する準備が整ったと考えている。
    また懸念の一つであったモデル予測制御の計算速度についてもシナリオベースアプローチやランダマイズドベースのアプローチの適用によりある程度のめどが立ったと考えている。これらの成果は著名な国際会議で報告済み、あるいは報告予定であり、今後の進展が期待される。
    一報、他者とのインタラクションの本質解明に向けた取り組みにもエフォートを割いており、判断のエントロピーが良いインタラクションの一つの指標になることを見出した。判断のエントロピーは判断のあいまいさを定量化した量であるが、この値が小さいほどスムーズな合意形成が出てきている証であり、よいインタラクションが実現できていると結論付けられるにいたった。
    実車両を使った実験の準備も着々と進めているが、自動車への実装の前に低速の小型のパーソナルモビリティでの実機実装を考えている。これは、ただ単に技術的ハードルを下げたというわけではなく、小型のパーソナルモビリティの方がより歩行者とのインタラクションの重要性が高まり、本課題の実証対象としてよりふさわしいと考えたためである。
    本研究では、①自身の行動による影響を明記した周辺他者の行動モデルの選定、②インタラクションを伴う行動データの観測と行動モデルの機械学習、③行動モデルを用いた予測と実時間での制約付き最適化による行動決定、④実現された知能の検証と評価、の4つの研究課題に取り組む予定であるが、今後は特に、以下の③と④に取り組む。
    ③行動モデルを用いた予測と実時間での制約付き最適化による行動決定
    予測情報に基づく実時間での制約付き最適化による行動決定は、モデル予測型知能のもう一つのコア技術である。運転行動への適用を考える場合、100[msec]以内での処理が求められるが、離散変数を多く含むモデルを持つ場合、その実現は容易ではない。本研究では、離遷移にあらかじめ複数の「シナリオ」を用意し、想定したシナリオの範囲内で離散状態遷移と動作の最適化を行う手法を検討したが、今年度はさらにランダマイズ度アプローチを導入して計算のさらなる高速化を図る。これにより実装が困難であった判断エントロピーを明示的に評価関数に組み込むことを可能とする。
    ④実現された知能の検証と評価
    過去2年間で開発した判断のあいまいさを考慮したMPCを小型のパーソナルモビリティに実装する。そして、実際に歩行者とのインタラクションがある状況下での実験を行い、パーソナルモビリティがとる行動の有用性を検証する。特に制御周期や評価関数の重みパラメータと制御性能との関係を定量的に分析し、状況に適したパラメータ設定を行う手法を確立する。パーソナルモビリティで検証ができた後は、自動車への実装についても検討し、企業との連携も視野に入れながらアルゴリズムのさらなる改良に取り組む。

  2. ダイナミクスモデルによるドライバ間の意思決定スキームの構築

    研究課題/研究課題番号:18K18103  2018年4月 - 2021年3月

    科学研究費助成事業  若手研究

    山口 拓真

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    担当区分:研究代表者 

    配分額:3770000円 ( 直接経費:2900000円 、 間接経費:870000円 )

    本研究では,駐車車両付近のすれ違い行動をPWARXモデルと呼ばれるハイブリッドダイナミカルシステムを用いて解析を行った.対象としたすれ違い行動では,相手に道を譲る,あるいは先に道を進むという二種類の行動が考えられる.また,その際には相手の行動を考慮しする必要があり,インタラクティブなタスクとなっている.そこで,この離散的な判断と連続的な運転行動を同時に表現する手法として,PWARXモデルを用いて運転行動における判断特性の解析をした.モデルによる予測速度と観測データの誤差を評価したところ,1.5割程度の誤差で予測できることが確認できた.
    車の運転は他の交通参加者を考慮してスムーズかつ安全に走行しなければならない.そのため,他の交通参加者がどう動くか,どのように判断するか考慮しながら行動する必要がある.運転支援や自動運転を実現するためには,このようなインタラクティブな運転行動をモデル化する必要があるため,判断と操作を同時に表現可能なPWARXモデルという手法を用いてモデル化を行った.

  3. ダイナミクスモデルによるドライバ間の意思決定スキームの構築

    2018年4月 - 2021年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業:若手B 

    山口 拓真

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    担当区分:研究代表者  資金種別:競争的資金

    配分額:3770000円

  4. 知能化自動車のためのスーパーバイザ型協調制御とその実証

    研究課題/研究課題番号:16H02353  2016年4月 - 2019年3月

    鈴木 達也

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    担当区分:研究分担者 

    次世代の知能化自動車では、自動運転から手動運転まで、システムとドライバが幅広い協調形態をとり得るアーキテクチャが求められる。本研究では、システム/ドライバの協調系が満たすべき要件として、1.安全性が確保されること、2.ドライバの受容性が高いこと、3.支援システムの経験を通してドライバ自身の運転特性が改善されること、の3要件を設定した。この3要件を満たす協調制御系として、指導員型運転支援、すなわち運転知能に基づいて生成される許容可能行動集合内に車両挙動を制約する新しい支援制御を提案し、80名程度の被験者を対象として認知科学的見地を交えてその妥当性を検証した。
    近未来の知能を持った自動車とドライバの協調関係において、安全性の確保や受容性の向上は喫緊の重要な課題である。しかしながら、通常は支援をすればするほどドライバ自身の運転能力は劣化するとされており(認知的廃用性萎縮)、この点は知能を持った機械と人間の関係を考えるうえで重要なポイントとなる。本研究では、高齢者の実時間での運転支援と運転者自身の運転能力向上を両立させる新しい支援手法を提案した。研究の最終段階では、その特徴に鑑み、提案手法を「指導員型の運転支援」と名付けた。これにより近未来の知能を持った機械と人間の関係に関する新たな一つの形態を示すことができた。

  5. 知能化自動車のためのスーパーバイザ型協調制御とその実証

    2016年4月 - 2019年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業:基盤A(研究分担者) 

    鈴木達也

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    資金種別:競争的資金

  6. 交通とエネルギーマネジメントを両立させる電気自動車の利用予測

    研究課題/研究課題番号:16K18167  2016年4月 - 2018年3月

    山口 拓真

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    担当区分:研究代表者 

    配分額:2990000円 ( 直接経費:2300000円 、 間接経費:690000円 )

    電気自動車は大容量の蓄電池を搭載し、交通だけではなくエネルギーマネジメントシステムへの利用も提案されている。しかし、蓄電池として使用できる時間帯は運転していない状況のみに
    限られるため、各ドライバーの利用状況に合わせた車の使用予測が必要となる。
    そこで本申請課題では、車載蓄電池を利用するために必要な車の利用予測手法を確立し、乗り物と蓄電池としての利用を両立させる電気自動車のマネジメント手法を提案し、その有効性を示した。

  7. 交通とエネルギーマネジメントを両立させる電気自動車の利用予測

    2016年4月 - 2018年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業:若手B 

    山口 拓真

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    担当区分:研究代表者  資金種別:競争的資金

    配分額:2990000円

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