いすゞ中央研究所、自動運転トラックのためのデータ駆動型制御による横運動制御器自動生成ツールを開発

MATLABを活用してデータ計測からRCP実装までをシームレスに実現しました。また、MathWorksのVehicle Dynamics Blockset を使ってトラックのシミュレーション環境を手早く構築できたので、実装前に机上で確認することができました。

主な成果

  • Model Predictive Control Toolbox を用いてモデル予測制御による目標ヨーレート生成ロジックを容易に構築
  • MATLABを使って横運動制御器のゲインを自動生成するツールを開発し、データ計測から実装までシームレスに運用できる環境を構築
  • Vehicle Dynamics Blockset のライブラリブロックを使ってトラックのモデルを手早く作成し試作ツールの有効性をシミュレーションで確認
ビデオの長さ 28:19

いすゞグループはトラックやバスの自動運転の実証実験に取り組んでおり、いすゞ中央研究所はトラックの自動運転に必要な要素技術研究をおこなっています。

自動運転の一つ、目標軌道への追従の実現には、横ずれ量と角度誤差をなるべく小さくすることが求められます。そのための方策の一つとして、目標値とセンサー入力から目標ヨーレート生成を行い、横運動制御器により操舵角を操作する制御方式があります。

目標ヨーレート生成にモデル予測制御を用いるには、難解な理論ゆえ実装には困難が伴いますが、Model Predictive Control Toolbox™ を使うことで容易に実装することができました。一方、車両が目標ヨーレートに追従するように操舵角を決める「横運動制御器」を設計するためには、制御対象である車両のモデルを導出する必要がありますが、トラックの横運動特性のモデル化は困難なので、データ駆動制御による制御系設計に取り組んでいます。MATLAB®を使って、データ駆動制御による制御器のゲインを自動生成するツールを試作したところ、データ計測から制御器設計、実装までシームレスな環境を実現することができました。また、横運動制御器を実装する前に、Vehicle Dynamics Blockset™ のライブラリブロックを使ってトラックのモデルを手早く作成し試作ツールの有効性を確認できました。