ドライバー個人の操作入力制約を考慮したステアリングアシストシステムの提案
-（第3報）身体制約を模擬したドライバーによる実車評価-

長坂　大輔（J-QuAD DYNAMICS）・伊藤　章（愛知工業大学）・奥田　裕之・青木　宏文（名古屋大学）・市瀬　茂徳（J-QuAD DYNAMICS）

前報で提案したドライバー個人の操作入力制約を考慮したステアリングバイワイヤによるアシストシステムについて，身体制約を模擬したドライバーによる実車評価を行った．本報では操作負荷低減効果および運転支援効果の評価結果を報告する．

前後輪への最適トルク配分による自動車の姿勢および外乱抑圧制御

渡邉　僚・和田　信敬（広島大学）・宮腰　穂・矢野　康英・足立　智彦・福井　誠志（マツダ）

本稿では，自動車の前輪と後輪への制駆動力の配分を最適化することにより，加減速時における車両姿勢の安定化と，路面の凹凸が車体運動へ及ぼす影響の最小化を達成する制御手法を提案する．提案制御則は，モデル予測制御に基づき導出される．提案手法の有効性は数値シミュレーションにより検証される．

パラメータ変動を考慮した深層強化学習によるパワートレイン制御系のロバスト性能向上

柴田　洸希（北海道大学大学院）・米沢　平成（北海道大学）・佐藤　晶太・菊池　浩矢・波多野　崇・近藤　秀一・平松　繁喜（マツダ）・梶原　逸朗（北海道大学）

パワートレインでは，加速時に発生する低周波振動の低減が要求される．モデルベース制御系はシステムのモデルに依存するため，実制御対象のパラメータ変動により制御性能が低下し得る．本研究ではパラメータ変動を考慮した深層強化学習により制御方策を獲得し，変動下における制振性能／ロバスト性能を向上させる．

機能安全分析における一般道での網羅的なユースケースの導出手法の開発

宮田　義大・樫原　修平・中野　貴之（日産自動車）

一般道で作動するシステムの安全分析では無数のユースケースが想定され，その定義に膨大な時間がかかる．また，網羅性を証明することが難しい．特に多様な車両制御を行う自動運転システムはこの課題に該当する．これらの課題を解決したユースケースの導出手法を開発した．本講演では開発した手法と適用事例を報告する．