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）
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信号認識を行う運転支援時のドライバ主導による運転引継ぎ
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信号認識を行う高度運転支援（ADAS）を行う際には，システムによる信号の未検知，もしくは誤検知があった場合には，ドライバがADASの異常に気づき，運転を引き継いて事故を回避する必要がある．
運転支援システムに未検知，誤検知があった際に，ドライバ主導の安全な介入が可能かの評価と適切な介入を促すヒューマン・マシーン・インタフェースの提案と評価を，ドライビングシミュレータ実験を通じて行うことを目的とする．
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シェアード・コントロールの性能評価
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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．
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ドライバの意図に沿った将来の軌道の予測に基づく力覚操舵支援
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人間のドライバを支援するために，将来の軌道を予測できる機械学習モデルと触覚操舵支援システムの開発と評価を行う．
ドライビングシミュレータを用いた走行実験により，提案システムを評価した．
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潜在的な運転者の介入を考慮する自動運転車両のフォールバック・システム
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提出したフォールバックシステムは，自動運転車両が故障発生や運行設計領域(ODD)から退出する場合に，潜在的な運転手の介入に対応しながら，車両を最小限リスク状態に導くことができる予備システムである．
フォールバックシステムは最小限のリスク状態に導くと同時に運転手の引き継ぐ準備を確認します．
運転手の準備が整っている場合，システムは共有制御で運転手を支援し，安全状態への道を確保する．
それ以外の場合，システムは車両を安全な停止位置に到達させる．
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自動から手動運転への遷移を行うためのドライバのレディネスと運転能力の予測
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レベル3の自動運転では，ドライバ（ユーザー）はフォールバックへの準備を整え，システムの引継ぎ要求（Take-Over Request）に反応し，適切に応答する必要がある．
この課題は，ドライバが車両の操作を安全に引き継ぐのに十分な時間を決定することが困難であるという点で、挑戦的である．
この研究においては，様々な要因（システム関連、シナリオ関連、人間関連の要因を含む）を分析することによって運転行動モデルを作り，ドライバによる引継ぎを事前に予測し，それに応じてシステムが安全な引継ぎを行うことができるようにすることを目指す．
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交通シナリオの理解に基づく周辺車両の走行軌跡予測
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正確かつ迅速な周囲の道路利用者の軌跡予測は，自動運転システムの知能向上において重要である．
複雑な交通シナリオでは，さまざまな行動やスタイルを持つ道路利用者や，さまざまな表示やゾーンを持つ道路が環境に複雑さをもたらす．
そのため，将来の軌跡を予測する際には，道路利用者と道路構造，交通ルールとの相互作用を考慮する必要がある．
本研究では，シナリオ理解に基づいた長期並列インタラクティブ軌跡予測手法を提案する．
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回転体におけるエネルギーハーベスティング
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環境に存在する微小なエネルギから発電を行うことをエナジーハーべスティングと呼ぶ。
ここでは、回転運動中に発生する振動エネルギを、圧電素子を用いて電気エネルギに変換する研究を行っている。
タイヤにセンサを埋め込むことなどが考えられているが、回転している環境下では、外部からエネルギを供給することが困難である。
この技術を用いれば、タイヤ内でセンサと無線送信機に必要な電力を得ることができる。
多安定系の非線形振動を用いて振動を増幅して、エナジーハーベスティングの性能を上げることを提案している。
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PQ輪軸を用いた車輪/レール間の接触状態推定
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一般に鉄道車両の走行安全性は，PQ輪軸と呼ばれる輪軸を装荷して実施する走行試験により評価される．
PQ輪軸は，新連続法により車輪/レール間に作用する輪重P，横圧Qおよび前後接線力Tを測定できる．
現在，曲線通過時の走行安全性評価の精度向上を目指し，PQ輪軸の測定値を用いて，測定が難しい車輪/レール間の接触状態を把握する手法を検討している．
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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
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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。
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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
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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．
その活動を柏市柏の葉地区でのレベル４自動運転サービスの社会実装につなげるために，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，新たな車両と協調型システムの開発を行っている．
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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
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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．
実験装置
