研究内容 | 東京大学　中野研究室

研究概要

機械力学、振動工学および制御工学を基盤分野として，モビリティに関する状態監視，人間工学，ヒューマン・マシン・インターフェース，自動運転および協調型システムの研究を行っています．また，ELSIと呼ばれる非技術的課題にも取り組み，これらの技術の社会実装を目指しています．

主な研究テーマ（クリックで詳細へ）

シェアード・コントロールの性能評価: シェアード・コントロールとは，機械と人間が一緒になって制御を行うシステムを指し，自動車の運転支援技術の一部がこれに該当する．力覚支援操舵を例にして，シェアード・コントロールの研究を行ってる．
インフラ協調型運転支援用ヒューマン・マシーン・インターフェイスの評価: 将来的には，自動運転レベル4の社会実装は商用車で先行し，自家用車ではレベル2の運転支援が一般道へと拡大していくと予想される．また，レベル4の実装に向けては，信号情報や路側センサによる物標情報を車両へ送信するインフラ協調型システムの開発が進められている．これを運転支援にも活用するため，ドライビングシミュレータ実験を通じて，有効なヒューマン・マシン・インターフェイス（HMI）の検討を行う．
先読み情報に基づく運転引継ぎタイミング支援HMI設計: SAEレベル2自動運転システムにおいて，HMIの重要な課題は，ドライバーが安全かつ迅速に運転へ再関与できるよう支援することである．本研究では，シナリオの緊急度とドライバーの視線行動を統合し，安全かつ効率的な運転引継ぎを実現するための適切な Pre-Timingに基づく運転引継ぎ支援HMIを提案する．
自動運転における状況受容の理解と最適化: 自動化および電動化技術の急速な発展により、ユーザーの心理的抵抗に起因する技術への受容低下は、高度化した自動車技術の実用化を妨げる要因となっている．従来の研究では、受容は使用前に判断されるものとして捉えられ、実際のインタラクション中に変化する動的・状況的側面は十分に考慮されていない．本研究では、このギャップを解消するためにドライビングシミュレーター実験を実施し、以下の検討を行う（１）状況受容（Situational Acceptance）の定義と検証（２）生理的特徴による受容レベルの指標化（３）アイトラッキングデータと自設計機械学習モデルによるリアルタイム推定（４）解釈可能なメカニズムに基づくゲーム化インタラクションによる最適化
　
スタイル認識型軌道計画とセマンティック推論による、解釈可能な都市型自動運転に向けて: 知覚・計画・意思決定にわたる自動運転の解釈可能なシステムレベルフレームワークを提案する．ボラティリティに基づく運転スタイルのモデリング、スタイルを考慮した軌道予測，およびLLMを用いた因果推論を統合することで、自動運転判断の透明性と人間との整合性を向上させることを目的とする．
携帯電話回線を利用した鉄道車両と自動車の統合型交通制御システム: 携帯電話のLTE通信を利用して、鉄道踏切と自動運転車両を統合して制御するシステムを提案し、その性能を、東京大学生産技術研究所千葉実験所のITS実験フィールド内の鉄道試験線と試験道路を用いた実験により検討することを目的とする．
大規模言語モデルを用いた複雑な環境下でのマルチエージェント交通信号制御の高度化: 既存の交通管理システムは，緊急時の交通状況に対して必ずしも有効に対応できるとは限らない. 特に，ロングテール事象が発生した場合，交通誘導員による手動介入が必要となることが多い．一方，大規模言語モデル（Large Language Models: LLMs）は，人間に近い推論能力を有しており，複雑な課題の解決に高い潜在能力を示している．
混在交通環境における路面電車の運行安全性向上のための車両クリアランス判断アルゴリズム: 路面電車の運行安全性を向上させるためには，周囲環境，特に前方領域を認識する能力を車両に備えることが極めて重要であり、衝突事故の防止に不可欠である．そこで本研究では，レール中心から車両両端までの距離として定義される車両クリアランスを識別するアルゴリズムを提案する．このクリアランス判断により，路面電車の走行経路内に障害物が存在するかどうかを判定することが可能となる．
機械学習によるPQ輪軸測定値からのレール・車輪間の状態推定: 乗り上がり脱線に対する走行安全性は，横圧Qに対する輪重Pの比である、脱線係数Q/Pを用いて評価される．ただし，同じ脱線係数であっても，車輪とレール間の接触状態によって脱線が生じる可能性は異なる．そのため，車輪/レール間の接触状態を考慮した，安全限界の基準作りが求められている．本研究では，脱線係数を測定するPQ輪軸の計測結果から，アタック角，左右接触位置，摩擦係数を機械学習によって推測する方法を提案し，数値計算結果から妥当性を検討することを目的とする．
協調型レベル4自動運転モビリティサービス実現への取り組み: 2019年11月より，柏ITS推進協議会が実施主体となり，柏の葉キャンパス駅－東京大学柏キャンパス間に毎日（平日のみ），自動運転バス（レベル2運用）を走行させている．その活動を2025年度中に柏市柏の葉地区でのレベル４自動運転（特定自動運行）の実施につなげるため，経済産業省・国土交通省RoAD to the L4（テーマ４）（通称CooL4）事業を6者によるコンソーシアムで受託し，自動運転バスと協調型システムの開発を行っている．
ELSIを踏まえた自動運転技術の現場に即した社会実装手法の構築: ELSIとは，Ethical, Legal and Social Implications/Issues (倫理的，法的，社会的課題)の略である．新たな科学技術の発展に伴って生じるELSIについてあらかじめ研究し，対処する取組は、様々な分野で行われてきている．「機械の犯すミスを人間、社会が受け入れることができるのか．」を根源的問いとして，自動運転技術をどのように社会に実装すべきかを検討した．本取り組みは，科学技術振興機構（JST）社会技術研究開発センター（RISTEX）による「科学技術の倫理的・法制度的・社会的課題（ELSI）への包括的実践研究開発プログラム」（RInCA）（令和2年度）に採択され，東京大学，明治大学，筑波大学の３者により，実施されたものである．
運転支援 H M I の行動誘導強度が運転行動に与える影響: 運転支援の高度化は著しいが，支援の方法によっては十分に運転行動の安全性を向上できない可能性がある．人間は何らかの行動を促す教示や情報提示を受けるとき，曖昧な情報よりも精密，正確な情報の方がパフォーマンスが低くなる可能性がある．しかし，この知見が自動車の運転や運転支援に適用できるか検討した事例はほとんど見当たらない．そこで本研究では，精密さや曖昧さといった行動誘導の強度という観点で異なる特性の情報提示がドライバの安全運転パフォーマンスに及ぼす影響について検討している．
地震時における編成鉄道車両の車両運動とその安全性評価: 日本は世界でも有数の地震大国であり，過去には地震により鉄道車両が脱線・転覆する事例は数少ないものの生じている．鉄道の各分野においてさまざまな地震時の安全対策が進められているが，引き続き安全性向上に向けた取り組みが重要である．一方、実車を用いて脱線・転覆が生じるような試験は困難であり，また，従来の車両運動シミュレーションでは主に脱線までの車両挙動が扱われてきた．そこで，模型車両を用いて現象把握を行い，新たな車両運動シミュレーションを開発してこれらの課題を克服する研究を行っている．

研究概要

主な研究テーマ（クリックで詳細へ）

実験装置