若手研究者産学連携
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研究の成熟度
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基本原理・
現象の確認
基礎研究
TRL2
原理・現象の
定式化
基礎研究
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実験による
概念実証
応用研究
TRL4
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技術検証
応用研究
TRL5
使用環境に
応じた技術検証
実証
TRL6
実環境での
技術検証
実証
TRL7以上
実環境での
技術検証
※TRL（TRL（Technology Readiness Level）：特定技術の成熟度を表す指標で、異なったタイプの技術の成熟度を比較することができる定量尺度
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ビジョン
近年、BtoC-EC市場が拡大しており、それに伴って物流の需要も増加しています。
一方で、働き方改革関連法案の施行によって、物流業界での労働力が不足しており、将来的には輸送力不足が見込まれております。
この解決に向けてデリバリーロボットの社会実装が進められています。
ラスト1マイル輸送の現場は住宅街の生活道路になりますが、日本の住宅街は塀や住宅の壁によって見通しが悪く、交通事故リスクの高い場所が多数存在します。
本研究では、ネットワークを経由したデリバリーロボットの遠隔走行調停を行う事で、複数台のデリバリーロボットが同時に高リスク状態になる事を回避し、
安定同時運用の実現を目指します。
最終用途例
APPLICATION
複数台のデリバリーロボットに対して遠隔走行調停を行う事で、同時に高リスク状態になる事を回避し、安定した遠隔監視を実現します。
APPLICATION
強み
見通しの悪い交差点等の高リスクポイントへの複数台のモビリティの同時接近を抑制する事で遠隔監視負荷を低減し、複数台での安定同時運用が実現。
複数台同時遠隔監視の安定化によって、交通事故の防止とダウンタイムの低減を実現し、配送を高効率化します。
テクノロジー
これまでの研究で、デジタル地図技術を活用した自律・協調併用型の自動車安全技術の開発に取り組んできました。
自律型単独での車両制御と比較すると、自律・協調併用によって、不要な減速制御を抑制しつつ、安全性の向上を実現しています。
今回、このような技術をデリバリーロボットに応用し、複数台の車両制御を同時に最適化する事で遠隔走行調停の実現を目指します。
共同研究仮説
デリバリーロボット業界の皆様、複数台同時安定運用可能なデリバリーロボットを実現すべく、一緒に共同研究しませんか？
研究者
2021年12月 – 現在 東京大学 大学院工学系研究科 機械工学専攻 講師
2023年1月 – 2023年9月 ミシガン大学 Mcity Visiting research scholar
2019年10月 – 2021年11月 東京大学 大学院工学系研究科 機械工学専攻 特任講師
2012年4月 – 2019年9月 東京大学 高齢社会総合研究機構 特任研究員
2010年4月 – 2012年3月 日本学術振興会 特別研究員
2023年5月 科学技術分野の文部科学大臣表彰 若手科学者賞 受賞
自動車技術会・日本機械学会の論文賞・奨励賞を四度受賞
https://researchmap.jp/takumaito1984
・知能化モビリティ
・交通安全技術
・デジタルマップシステム
・協調型走行環境認識
・協調型車両制御技術
自動車業界
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