学習ファジィ推論応用自動車追突防止システム (ダイハツ)

ホーム / 学習ファジィ推論応用自動車追突防止システム (ダイハツ)

事例名

学習ファジィ推論応用自動車追突防止システム

企業・団体名

ダイハツ

出展

日刊工業新聞 1994年

内容

 自動車の追突防止システム 学習ファジィ応用 個人の運転癖を反映 ダイハツ工業(社長豊住崟氏)は自動車の追突事故を防止するためのシステムに、学習ファジィ推論を応用できるめどをつけた。自動車はドライバーの癖によって制動プロセスが異なるため、一律な緊急停止システムが向かないことから、ドライバーの運転特性を学習させることによって使いやすい追突防止システムを開発すれば、運転特性に応じた追突防止を図れる。自車速度と相対速度から自車の制動可能距離を計算し、追突危険性を判断する従来のシステムはさまざまな変動要素を考慮していないため実用的でないことが分かっている。また位置変化、相対速度、相対加速度のどれかが閾(しきい)値を超えた場合に減速判断する方法にも問題があることが指摘されている。そこで、学習型ファジィ理論を使って、個人の運転癖をフィードバックしてドライバーごとに適した追突防止システムを開発するのが同社の計画。学習ファジィ推論を利用したシステムでは、追突の危険性を車間距離、自車速度、相対速度、相対加速度、運転操作、路面状態の6情報で予測し、併せてドライバーのフットブレーキ操作特性を取り込み、推論ルール結論部のチューニングを自動的に行うことによってドライバーの癖をシステムに取り入れる。システムの構成は運転状況認識系、危険性判断系、警報出力系の3系となっている。運転状況認識系では予知のためのセンサー群を持ち、車間距離、自車速度、相対速度、相対加速度、路面状態の5走行環境情報とステアリング舵(だ)角、アクセル操作、ブレーキ操作の3情報を検出する。危険性判断系はファジィ制御ブロックと学習ブロックによる前処理部と警報出力のタイミングを決定する後処理部の2レベルで構成した。警報出力系は表示とブザーを備えている。実験で確認したところ、警報タイミングは従来と変わりなかったが、混雑路での無意味な警報がなかった。またドライバーの癖が十分に生かされており、学習効果が認められた。今後は、割り込み車に対する学習方法やファジィによる自動ブレーキ制御手法の検討などの研究を続ける予定。

Contact

学会入会・学会全般に関するお問い合わせ

soft[@]flsi.cird.or.jp

  • 0948-24-3355

  • 〒820-0067 福岡県飯塚市川津680-41
    一般財団法人ファジィシステム研究所内