受賞区分：国内学会・会議・シンポジウム等の賞 

受賞区分：国内学会・会議・シンポジウム等の賞 

担当区分：筆頭著者   記述言語：英語  

DOI： 10.1109/TCST.2017.2664727

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）  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： https://doi.org/10.1587/nolta.13.544

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Asian Journal of Control  

Motion planning, decision making, and control are vital functions in autonomous driving for accomplishing the desired driving task while considering passenger comfort, road infrastructure, and surrounding traffic participants. Model predictive control (MPC) is a promising method for simultaneously realizing these functions. However, formulating a single MPC that can run through all driving scenarios is difficult, and previous research has often been conducted to design an MPC for a specific driving task. To extend the availability of MPC for all driving tasks, smooth switching between different MPCs designed for each driving task must be addressed. One of the difficulties in switching between MPCs is guiding the state to a feasible set of optimization problems after switching. In this paper, we present a new framework to realize the smooth connection of MPCs, that is, to reduce the optimization infeasibility at the time of MPC switching. In our proposed method, two general nonlinear MPCs with different state spaces, cost functions, constraints, and formulations can be systematically switched via automatically generated intermediate-MPCs without requiring any particular alterations. This can help reduce the system complexity of the hybrid MPC system.

DOI： 10.1002/asjc.2892

Web of Science

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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 Conference on Intelligent Transportation Systems, Proceedings, ITSC  

Self-driving electric vehicles are becoming popular, and the demand for safer driving systems is increasing. Electric vehicles equipped with in-wheel motors (EV-IWM) can independently control the torque generated by each of the four wheels. This strong feature makes them suitable for advanced collision avoidance in emergencies. To handle the many control outputs needed to control such vehicles, most conventional research works used rule-based and hierarchical controllers. However, such constraints for making the control easier are considered to degrade the performance. This study presents nonlinear model predictive control (NMPC) -based method that can consider the detailed vehicle dynamics without overall linear approximation to maximize the control performance. The effectiveness of our proposed scheme is demonstrated by simulating obstacle avoidance in the case of steering failure. The recently published proximal averaged Newton-type method for optimal control (PANOC) is used as an optimization solver that reduces the computation time and enables real-time control. The obstacle avoidance task is one example of the utilization of control redundancy. In the future, other tasks such as energy-efficient driving or improving riding comfort are expected to be realized with our proposed scheme.

DOI： 10.1109/ITSC55140.2022.9922126

Web of Science

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総ページ数：174   記述言語：日本語 著書種別：学術書

開催年月日： 2023年3月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

開催地：立命館大学   国名：日本国  

開催年月日： 2023年3月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

開催地：芝浦工業大学   国名：日本国  

開催年月日： 2022年10月

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

開催地：Macau, China  

開催年月日： 2022年9月

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

開催地：Kanagawa Institute of Technology, Kanagawa, Japan   国名：日本国  

開催年月日： 2022年3月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

開催地：オンライン   国名：日本国  

出願人：株式会社デンソー，株式会社J-QuAD DYNAMICS

出願番号：特願2021-111690  出願日：2021年7月

公開番号：特開2023-8265  公開日：2023年1月

権利者：株式会社デンソー，株式会社J-QuAD DYNAMICS

出願人：株式会社ジェイテクト，株式会社J-QuAD DYNAMICS

出願番号：特願2021-103976  出願日：2021年6月

公開番号：特開2023-3050  公開日：2023年1月

権利者：株式会社ジェイテクト，株式会社J-QuAD DYNAMICS

出願人：株式会社J-QuAD DYNAMICS，株式会社アイシン

出願番号：特願2021-74034  出願日：2021年4月

公開番号：特開2022-73907  公開日：2022年5月

権利者：株式会社J-QuAD DYNAMICS，株式会社アイシン

出願人：株式会社J-QuAD DYNAMICS

出願番号：特願2020-208370  出願日：2020年12月

公開番号：特開2022-95190  公開日：2022年6月

権利者：株式会社J-QuAD DYNAMICS

出願人：株式会社J-QuAD DYNAMICS，株式会社アイシン

出願番号：特願2020-203230  出願日：2020年12月

公開番号：特開2022-90746  公開日：2022年6月

権利者：株式会社J-QuAD DYNAMICS，株式会社アイシン

対象： 企業

種別：研究指導

対象： 社会人・一般