シミュレーション上に車を再現して、テストコースを走行させることで燃費性能を測ります。その際に、車の性能を最大限に引き出すようにシミュレータを制御することが重要となります。従来はシミュレータの制御法を人の手でチューニングしており、シミュレータの一つ一つに対して手作業で制御を最適化してきました。この方法にはかなりの時間がかかり、またシミュレータが新しくなるごとに再調整しなければならないという問題を抱えていました。そこで我々は、シミュレータ制御の最適化を「グラフ上の制約付き最短経路問題」という数学の問題に焼き直し、その問題を解くプロセスを自動化することで、従来よりも高速で汎用的なアルゴリズムを開発しました。(理学研究院)ハイブリッド車の新車開発に向けて燃費がよく環境にもやさしい自動車として、ハイブリッド車が注目を集めています。車であるとまで言われています。車の燃費性能は、パワートレインと呼ばれる動力伝達装置で決まります。いう手法が導入され、パワートレインの開発が従来よりもはるかに効率的になってきました。この手法を用いれば実機を作る前に性能をテストすることができ、膨大な試作候補からより燃費性能が良いパワートレインを絞り込むことができます。手順は次のとおりです。おけるシミュレータの制御法、言うなれば「ドライバーの上手さ」です。[1]が燃費に直結します。そのため、いくら性能がいいパワートレインを使っても、それを引き出すような制御ができなければ悪い評価を与えてしまいます。したがってパワートレインの性能を正確に評価するためには、シミュレータの性能を最大限に引き出すような制御法を求めることが必須です。シミュレータ制御の難しさしかし、最適な制御法を見つけることは簡単ではありません。エンジンとモーターの同時制御だけでも複雑であるのに、バッテリーの残量にも気をつけなければなりません。エンジンの始動システムやエアコンなどの電子機器のために、最低限のバッテリーは残しておく必要があります。走行前後でバッテリー残量は等しくなければならないというルールもあります。これらの拘束条件が、制御法の最適化をますます難しくしています。従来の方法では、人の手によるチューニングでこの困難を回避してきました。日もの時間がかかり、車両を変えるごとに調整が必要だという汎用性の無さが問題視されていました。(アルゴリズム)が求められています。目標は、パワートレインを模したシミュレータに対して「効率的」な制御法を「自動的」に見つけるアルゴリズムを開発することです。そのためにはまず、シミュレータの制御を数学的に定義しなければなりません。シミュレーションの制御パラメータと最適化問題シミュレーションの内容は、ドライバーの頭の中とまったく同様です。私たちが運転するときには、ある一定時間ごとに車の状態を読み取って、次に加速や減速が必要ならばブレーキやアクセルを踏むか判断し、車を望ましい状態へと導いています。運転とはこの手順の繰り返しです。(エンジンやモータが出す力)」であり、これのパラメータを区間ごとに変化させることで車両の状態を遷移させています。効率のよい運転とは、燃料の消費をできるだけ抑えた運転だと考えられます。して捉えることができます。車両の状態遷移を「グラフ」で表すこの問題を解くのは一筋縄ではいきません。区間ごとに入力パラメータがあり、その組み合わせは無限に多くあるため、パラメータを総ざらいして最良の制御法を見つけることは不可能です。そこで我々は、数学的に保証された方法でパラメータの探索領域を減らし、計算の無駄を省きました。[2]で表現し、考えている問題を「グラフ上の制約付き最短路を求める問題」で近似させました。グラフの一例を示します。各区間における車両状態に対応します。モードがオンで、ガソリンが残りいくらで、充電残量がいくらで...」といったように定義されています。ある点から右隣にある点へ移ることは、ある区間から次の区間へと車両が移動することを意味します。