AUTONOMOUS DRIVING自動運転システム

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東大発
AIを使用したスマートモビリティシステム

先進モビリティの自動運転システムとは

『自動で走行する』=『実用化』ではない。

東京大学生産技術研究所 次世代モビリティ連携研究センターの技術を基礎にもつ当社は、性能面が目標に達した今も安全性担保のため、研究開発と厳しい実験を重ねています。
先進モビリティが目標とする自動運転システムとは、あらゆる道路状況に適応し、万が一故障したとしても事故が起きないよう安全に自動で対処するシステムです。
複数の最先端技術のコンビネーションで、安全な自動運転システムの実現を目指します。

一般交通環境における自動運転の現状と課題解決

自動運転車にとっては、認識(認知)が最重要課題です。
しかし、一般交通環境で安全に共存するためには、車両側の努力だけではハードルが高いことが現状です。コスト度外視で考えるのであれば、“目”であるセンサを増すことは可能ですが、どれだけ目を増やしても、遮蔽物で視界を遮られてしまっては対応できません。
そのため当社では、低コスト・高性能な自動運転車両の量産を目指し、道路インフラとも連携。有効とされる手段の活用と提案をおこなっています。

解消すべき不安要素の例

シチュエーション
解消すべき課題
後方の安全確認を伴う動作
  • ●車線変更
  • ●障害物回避
  • ●対向車線へはみ出しての車線変更
  • ●右折専用信号がない交差点での右折
側方、後方の認識性能

センサ数、センサ分解能など

相対速度が速い車両の検出性能

センサ距離

信号がない交差点への進入
左右の認識性能

センサ数、センサ範囲など

信号灯色の車両側判断
信号認識性能

耐環境性能(日射し、霧)

信号情報連携

視認性を受けない信号認識

  • 信号の現示情報や残秒時を、クラウドサーバ経由で受信。
    ※通信は現在、4G/LTE携帯通信網を利用。
  • 差し掛かった交差点について、信号情報をもとに通過/停止(および発進)を制御。
  • ↓↓
  • 予測的な制御が可能になるため、赤信号に切り替わる際の急ブレーキや青信号に
    切り替わる際の無駄なブレーキが不要。
  • スムースな交差点通過により、事故防止、渋滞抑制、省エネ実現を可能とする。
  • 本方式は、前方車の存在や、樹木・カーブなどで信号機の視認性が悪い場合も影響を受けない。
走行基本機能

走行基本機能

走行ルートに沿ったハンドルと速度の自動制御

  • 目標軌跡座標テーブルとRTK-GPSによる高精度な測位による車線維持制御
  • ※磁気マーカ(路側)、磁気センサ(車両側)による、位置情報把握の冗長性確保
  • 制限速度内での事前設定に基づくスムースな加速、減速制御と、前方車両追従(ACC制御)
  • 所定の停止位置でのスムースな停止/発進(ドライバー判断:ボタン操作)
  • 交差点における信号機との連携機能(対応交差点のみ)
  • RTK-GPSを利用したバス停での正着制御
信号情報連携走行ルートに沿ったハンドルと速度の自動制御

認識機能

複数種類のセンシング技術による障害物(前方車両)認識機能

  • カメラ画像によるDeep Learning(AI技術)、LiDAR(レーザーレーダー)、ミリ波レーダーのセンシング技術の複合による、検出安定性を高めた障害物認識機能。
  • デジタル地図の概念を用いた車線内外の障害物判定機能。
LiDARによる物体検出
LiDARによる物体検出
LiDARによる物体検出
Deep Learningによる認識
DeepLearningによる認識
DeepLearningによる認識
車線情報による車線内外判定
車線情報による車線内外判定

自動運転隊列走行システム(トラック)

自動運転隊列走行システムとは、ドライバーが手動運転を行う有人トラックを先頭車として、1台から複数台の無人トラックが『電子的な連結』によって後続し、高速道路などで短車間距離の隊列走行をおこなうシステムです。
『電子的な連結』とは、車両間を通信などにより接続するもので、連結器を用いた『物理的な連結』はしません。
また、隊列を組むトラック同士の車間距離が、人では真似できないほど極端に短いことも特徴です。短車間距離での隊列走行は交通容量増大の効果だけでなく、後続車両が受ける空気抵抗減少による燃費改善やCO2排出削減などの省エネにつながることも期待されています。

自動運転隊列走行システム(トラック) 自動運転隊列走行システム(トラック)

実用化に向け、高速道路での実証実験をおこなっています。

無人運転システム(バス)

当社の自動運転バスは、無人走行を実現するため、複数の最先端制御技術を組み合わせて構成されています。
例えば、走行の基本となる『車体位置の把握』では、『GPS等による高精度な測位』+『道路上に埋め込まれた磁気マーカの検知』で位置情報把握の冗長性を確保し、電波状況の悪い場所であっても信頼性の高い車線維持制御を可能にしています。
このように、AIなどの最先端技術や既存の技術・機能を存分に活用し、二重三重の制御・認識をすることで安全性を高めています。

無人運転システム(バス)

実用化に向け、各地で実証実験をおこなっています。