科研費獲得情報 - 青柳　悠也

トラクタ非線形動力学理論によるアクティブ安全対策のための技術基盤構築

基盤研究(A)

課題番号: 22H00388

研究期間: 2022年04月  -  2026年03月 

代表者: 酒井 憲司, 帖佐 直, 松井 正実, 田村 孝浩, 青柳 悠也, 滝元 弘樹, 風間 恵介, 井上 秀彦, 山下 恵, 中島 正裕, 原田 一郎, 手島 司 

直接経費: 33,000,000（円）  間接経費: 9,900,000（円）  金額合計: 42,900,000（円）

農用車転倒防止のためのリアルタイムパラメータ探索AIを活用した適応型制御システム

若手研究

課題番号: 22K14969

研究期間: 2022年04月  -  2025年03月 

代表者: 青柳 悠也 

直接経費: 3,400,000（円）  間接経費: 1,020,000（円）  金額合計: 4,420,000（円）

人工知能に関する新規技術の研究（人工知能共同研究講座）

共同研究

課題番号: 00000000

研究期間: 2021年04月  -  2024年03月 

代表者: 丸山稔, 小林一樹, 山崎公俊, ARNOLD SOLVI FYLGJA, 青柳悠也 

施設栽培における自動作業装置の研究開発

共同研究

課題番号: 00000000

研究期間: 2020年10月  -  2021年09月 

代表者: 小林一樹, 青柳悠也 

人工知能を活用した農用車両の事故リスクアラートシステムの開発

研究活動スタート支援

課題番号: 20K22579

研究期間: 2020年09月  -  2022年03月 

代表者: 青柳 悠也 

直接経費: 2,200,000（円）  間接経費: 660,000（円）  金額合計: 2,860,000（円）

カオス制御論を活用したトラクタ転倒・転落事故防止運転支援システムの開発

基盤研究(A)

課題番号: 19H00959

研究期間: 2019年04月  -  2023年03月 

代表者: 酒井 憲司, 松井 正実, 田村 孝浩, 青柳 悠也, 風間 恵介, 山下 恵, 中島 正裕, 武田 純一 

直接経費: 35,300,000（円）  間接経費: 10,590,000（円）  金額合計: 45,890,000（円）

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昨年度構築した旋回モデルを用いてパラメータスタディを実施しその成果を国際誌に公表した．③駆動力発生モデルに必要なステック・スライドと車体のピッ チング運動を錬成することによりパワーホップおよびパワーピッチを再現するモデルを構築した。 トラクタ転倒・転落事故回避のための制御法の開発としてDF法（Delayed Feedback法）をスティック・スライドダイナミクスに適用した．仮想テストドライブプラットフォームを構築し、事故の典型事例を再現するとともに，疑似リアルタイム運転の可能とした． 旋回モデルについてもその成果を国際誌に公表することができた．仮想テストドライブのトラクタ事故への応用についてノウハウを蓄積できた．モーション型トラクタドライビングシミュレータを６自由度パラレル振動台において実現できた． リアルタイム危険度表示・記録システムの開発として，シングルボードコンピュータ(Arduino)で３軸加速度センサを実装した．市販のドライブレコーダのモニターを農業法人に依頼した．実機転倒試験（農研機構・革新工学センター）における共振ジャンプ実験を実施し，ドライビングシミュレータと物理モデルとの比較を行った．

カオス制御論を活用したトラクタ転倒・転落事故防止運転支援システムの開発

基盤研究(A)

課題番号: 19H00959

研究期間: 2019年04月  -  2023年03月 

代表者: 酒井 憲司, 松井 正実, 田村 孝浩, 青柳 悠也, 風間 恵介, 山下 恵, 中島 正裕, 武田 純一 

直接経費: 35,300,000（円）  間接経費: 45,890,000（円）  金額合計: 10,590,000（円）

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昨年度構築した旋回モデルを用いてパラメータスタディを実施しその成果を国際誌に公表した．③駆動力発生モデルに必要なステック・スライドと車体のピッ チング運動を錬成することによりパワーホップおよびパワーピッチを再現するモデルを構築した。 トラクタ転倒・転落事故回避のための制御法の開発としてDF法（Delayed Feedback法）をスティック・スライドダイナミクスに適用した．仮想テストドライブプラットフォームを構築し、事故の典型事例を再現するとともに，疑似リアルタイム運転の可能とした． 旋回モデルについてもその成果を国際誌に公表することができた．仮想テストドライブのトラクタ事故への応用についてノウハウを蓄積できた．モーション型トラクタドライビングシミュレータを６自由度パラレル振動台において実現できた． リアルタイム危険度表示・記録システムの開発として，シングルボードコンピュータ(Arduino)で３軸加速度センサを実装した．市販のドライブレコーダのモニターを農業法人に依頼した．実機転倒試験（農研機構・革新工学センター）における共振ジャンプ実験を実施し，ドライビングシミュレータと物理モデルとの比較を行った．

事故事例に基づく移動農機の転倒事故防止に関する研究

特別研究員奨励費

課題番号: 18J13679

研究期間: 2018年04月  -  2020年03月 

代表者: 青柳 悠也 

直接経費: 1,500,000（円）  間接経費: 0（円）  金額合計: 1,500,000（円）

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本研究では，海外および国内での農作業事故の実態の調査・分析，傾斜地でのトラクタ旋回挙動についての解析に加え，路面粗さと高周波振動の人体に与える影響についての解析，路面粗さと地形傾斜角度の機体ピッチングに与える影響についての解析，ピッチング角抑制制御に関する解析を行った。 農作業事故実態の調査・分析については，乗用トラクタの事故調査結果から，発生確率を算出し，被害の程度に重みを付けて数値化する事故リスク算出・評価手法を提案した。トラクタの旋回挙動解析については，機体にかかる遠心力を模型実験により確認し，傾斜地での旋回時は1.0 m/s以下の低速走行により，転倒や不安定状態（後輪の浮き上がり）を回避できることが示された。路面粗さと高周波振動の人体に与える影響の解析については，悪路走行時では，一般的な作業時間で振動暴露限界値を越える可能性があり，路面粗さを評価する際にはオペレータへの影響と車輪の接地長（進行方向接地長さ）に鑑みて10 c/m程度までの周波数を考慮する必要性が示唆された。路面粗さと地形傾斜角度の機体ピッチングに与える影響についての解析では，路面が粗くなるにしたがって，最大ピッチング角が大きくなり，傾斜不整地では凹凸によるピッチング角増加の危険性が高く，これら環境条件下ではピッチング角増加の抑制が有効であることが示された。事故現場地形におけるトラクタのピッチング角抑制制御については，駆動力を制御することでピッチング角抑制効果が得られ，実際の事故現場地形においても効果があることが示された。急傾斜地や不整地等を走行時の浮き上がり（ピッチング方向）による転倒は，本ピッチング角抑制制御による転倒防止が期待できる。 これらの成果について，学位論文としてまとめ公表するとともに，学術雑誌に2報の研究論文の掲載と，国内および国際学会にて各2件の報告を行った。