<第 19 回 ITS シンポジウム 2021>

兵庫県姫路市における路線バスの安全運転支援実証
灰原 佑紀*1 村野 友昭*1 前川 将之*1

森本 崇役*1

富野 武紀*2

大藪 崇宏*2

飯沼 敏範*2

関西電力送配電株式会社*1
京セラ株式会社*2

安全運転の高度化や自動運転の実用化には路車間通信の普及が期待されている。今回、電柱を活用した路車間通信等による安全運転支援の有効性を検証するため、全国で初となる営業運転中のバスへの安全運転支援を実施した。具体的には、見通しの悪い交差点の電柱に設置した ITS 機器により、死角からの歩行者等の接近を検知し、衝突危険性がある場合に運転者に通知した。結果は、バスと歩行者の交差点進入の時間差が拡大し、安全運転に寄与したという評価と、運転者アンケートからも効果を確認した。本結果を踏まえ、今後もインフラ協調の運転支援の実用化を目指す。

Demonstration to support safe driving of public busesby sensors installed on utility polesin Himeji City, Hyogo Prefecture
Yuuki Haibara*1

Tomoaki Murano*1

Takenori Tomino*2

Takahiro Oyabu*2

Toshinori Iinuma*2

Kansai Transmission and Distribution, Inc.*1
KYOCERA Corporation*2

The widespread use of vehicle-to-infrastructure communication is expected to contribute to the advanced safe driving
and the practical application of automatic driving. In order to verify the effectiveness of using utility poles to support
safe driving, we conducted the first time in Japan trial of driving safety support system for a bus in operation. ITSequipment installed on utility poles at poor visibility intersections detected pedestrians and other vehicles approachingfrom blind spots and notified the driver if there was a risk of collision. The time difference for entering the intersection
was increased, and the evaluation of the contribution to safe driving and the questionnaire confirmed the effectivenessof the system.

Keyword: Driving safety support system, Utility pole1. はじめに
道路交通事故による死傷者数については車両の安全性向上や運転支援技術等により近年は減少の傾向にあるものの、2019 年においては依然として約 38 万1)
人 に留まっており、社会課題の一つとなっている。
特に交差点等における出会い頭の衝突事故について
は、追突事故に次いで発生割合が多い箇所となっており、見通しの良い道路等での追突事故等は、現在実用化されている車載センサによって回避可能な一方、出会い頭のような見通しの悪いところから不意に現れる自動車や歩行者への対応は車載センサのみでの回避は現時点では困難な状況である。このような交通事故への解決策として、近年路車間通信や車車間通信を利用した ITS（高度道路交通システム：Intelligent Transport system）の研究、開発が盛んに行われている。
今回、信号機のない見通しの悪い交差点において、ITS 機器を電柱に設置し、歩行者や自転車の死角からの飛び出しを検知、バス運転者に危険通知することで事故の未然防止に対して有効性があるか実証実験を行ったため報告を行う。
2. 実証実験の概要

2-1 実証イメージ
図 1、図 2 に本実証で行った、見通しの悪い交差点における、安全運転支援のイメージを示す。図 1は路車間通信についてのイメージ図であり、電柱に設置したセンサ（レーダーやカメラ等。以下路側機）で歩行者を検出し、路側機から歩行者の動的情報（位置、速度、方位等）をバスに搭載した車載機へ送信する。また、バスの位置情報については、GNSS 受信機により正確な位置情報補正を実施しており、センサで検知した歩行者の動的情報と、バスの動的情報から、バス車載機にて事故の危険性を判断した場合に、バス運転者が装着した骨伝導イヤホンに危険通知を行う。
図 2 に車車間通信のイメージ図を示す。実証専用の ITS 車載器を搭載した自転車を走行させ、自転車の動的情報をバスに搭載した車載機へ送信する。路車間通信と同様に、バスの位置情報は GNSS 受信機により正確な位置情報補正を実施し、自転車の動的情報とバスの動的情報から、バスの車載器にて事故の危険性を判断した場合、バス運転者が装着した骨伝導イヤホンに危険通知を行う。

図 1 路車間通信イメージ

図 2 車車間通信イメージ

2-2 システム構成
図 3、図 4 に路車間通信、車車間通信によるシステム構成を示す。電柱に設置した路側機の無線部や自転車に搭載した ITS 車載機から 760MHz 帯の ITS
通信にてバス車載器へ動的情報を送信しその情報を車載器にて事故の危険性を判断し骨伝導イヤホンへ伝達を行っている。
760MHz ITS通信

ITSアンテナ

ITSアンテナ

路側機(センサー部)

位置、速度、方位等

路側機(無線部60GHz
Wi-Fi通信

ITS車載機

(760MHzITS))

GNSSアンテナ

車載器にて事故の危険性を判断し伝達

高精度(RTK)
測位

骨伝導イヤホン

位置、速度、方位等

GNSSアンテナ

車載機

車載カメラ

カメラ映像

GNSS
補正データ

路側機
(無線部(60GHzWi-Fi))
GNSS補正データ

GNSS受信機

路側機(制御部)GNSS補正データ

GNSS受信機

図 3 路車間通信システム構成
760MHz ITS通信

ITSアンテナ

ITSアンテナ
位置、速度、方位等

ITS車載機
車載器にて事故の危険性を判断し伝達

骨伝導イヤホン

GNSSアンテナ
GNSSアンテナ

ITS車載機高精度(RTK)
測位

位置、
速度、方位等

GNSS受信機
GNSS受信機

制御用スマホ

図 4 車車間通信システム構成

2-3 実証実験について
実証実験については、神姫バス株式会社の協力を得て、兵庫県姫路市内の営業運転ルートにおける、信号がなく、見通しの悪い 2 箇所の交差点を選定し、3 日間の実証実験を行った。路車間通信用の交差点の電柱には、図 5 に示すような ITS 機器を設置した。

を行い速度が低下し、その後、歩行者が交差点へ進入したことをバス運転者が目視により安全性を認識し、制動動作から徐行、再加速していく様子が図 7から確認できた。また、本実験は見通しの悪い交差点で実験しているにもかかわらず、本システムを用いることによって、歩行者が交差点へ進入する 3.5 秒前からバスを減速させることが出来た。

図 5 設置した ITS 機器

3. 実証実験の結果
3-1 バス車載器データ分析
本章ではバスの実験結果の分析について述べる。
バスに搭載した GNSS 受信機により、位置・移動方向・速度を収集し、また、バス車内に 9 軸センサを設置することで、バスの前後方向の加速度を収集し、その結果を分析した。
まずは、道路上のセンサにて歩行者を検知した路車間通信の実証に関する解析結果を下記に述べる。
バス及び歩行者と交差点中心までの距離を縦軸に、時間を横軸にしたグラフを図 6 に示す。そのグラフに、危険通知メッセージが再生された時間、歩行者が交差点へ進入した時間、危険通知を聴かず走行した場合にバスが交差点へ進入する想定時間、実際にバスが交差点へ進入した時間をそれぞれ図 6 の縦線として図示した。
バスが減速無く交差点へ進入すると想定した場合、バスと歩行者とは 2 秒の時間差で交差点へ進入することとなるが、実際は危険通知が再生され、バスが制動動作をすることにより、交差点進入時間差を 9.4秒へ拡大させることが出来た。
また、バスの速度と加速度を縦軸に、時間を横軸としたグラフを図 7 に示す。危険通知が再生された時間、歩行者の交差点進入時間、バスの交差点進入時間をそれぞれ図 7 のグラフの縦線として図示した。
危険通知が再生された後、バス運転者が制動動作

図 6 交差点までの距離情報

図 7 速度・加速度情報
次に、自転車に搭載した GNSS 受信機と ITS 無線機を利用した車車間通信の実証に関する解析結果を下記に述べる。
路車間通信の解析と同様に、バス及び自転車と交差点中心までの距離を縦軸に、時間を横軸に示したグラフを図 8 に示す。危険通知、自転車の交差点進入時間、バスの想定の交差点進入時間、バスの実際の交差点進入時間をそれぞれ図 8 のグラフの縦線として図示した。
バスが減速無く交差点へ進入すると想定した場合、バスと自転車とは 0.9 秒の時間差で交差点へ進入することになるが、実際は危険通知を聴き、バス運転者が制動動作をすることにより、交差点進入時間差を 8.1 秒へ拡大させることが出来た。
同じ実験について、縦軸にバスの速度と加速度、横軸に時間としたグラフを図 9 に示す。危険通知が再生された時間、自転車の交差点進入時間、バスの交差点進入時間をそれぞれ下記のグラフの縦線として図示している。
歩行者の時と同様、危険通知を聴いた後、バス運転者が制動動作を行い速度が低下し、その後、自転車が交差点進入したことをバス運転者が目視により安全性を認識し、制動をやめ徐行、再加速していく様子が図 9 から確認できた。また、本実験は見通しの悪い交差点で実験しているにもかかわらず、本システムを用いることによって、自転車が交差点へ進入する 5.4 秒前からバスを減速させることが出来た。

差が拡大することが確認できた。また、本システムは 2 種類の手法の両方とも同様の効果が得られることが確認できた。
表 1 交差点進入時間差の平均値(単位:秒)

3-2 アンケート結果
本実証で用いたシステム全体の定性的な評価（運転者の感覚から見た効果の検証）に関するアンケートを実施した。
アンケートの概要を表 2 に示す。
表 2 アンケート概要
調査対象

バス運転者（3 名）

調査方法

選択式（一部自由記述）

主な調査項目・システムの評価
・危険通知のタイミングが適切であるか
・危険通知後の運転操作の変更有無

図 8 交差点までの距離情報

図 9 速度・加速度情報
バス運転者 3 名に対して同様の実験を実施し、効果を確認した結果を表 1 に示す。
バス運転者 3 名とも一様に、危険通知を聴くことによって、歩行者や自転車と交差点へ進入する時間

等

図 10、図 11 に本実証における危険通知のタイミングと、危険通知によって運転操作に影響があったかについてのアンケート結果を示す。また図 12 においては ITS 機器の運転支援効果のアンケート結果を示す。
実証においては、歩行者や自転車の動的情報とバスの動的情報から事故の危険性を判断した場合にのみ、運転者に危険通知が行われる。今回の実証では、
路車間通信で 7 回の通知、車車間通信で 6 回の通知を行った。図 10 に示すように、ITS 機器からの危険通知のタイミングについては路車間通信では 72％（5/7 回）車車間通信では 100％（6/6 回）で適切なタイミングで危険通知されたとの評価であった。図11 に示す通り、適切なタイミングで危険通知があった場合では、路車間通信で 100%（5/5 回）、車車間通信で 83%（5/6 回）がブレーキをかけるという安全行動をとれたとの評価を得られた。
また図 12 に示す通り運転支援の効果に関する評価としても「効果がある」、「それなりに効果がある」

との結果であり、定性的にも見通しの悪い交差点における運転支援への効果があると考えられる。

図 10というプロの運転者に対する効果の検証であったた
め、日ごろ運転をしていない一般の運転者への効果検証については別途確認する必要があると考える。
今回の実証で得られた結果により、見通しの悪い交差点等における事故を未然に防ぐ効果があることが分かったため、今後一般道を自動運転が走行する際の飛び出しへの対応としても期待が出来る。
今後、上記課題の解決に取り組むことで、インフラ協調の運転支援の実用化を目指していきたい。

危険通知のタイミングに関する結果
謝辞
本実証については神姫バス株式会社様をはじめ、株式会社パナソニック システムネットワークス開発研究所様、株式会社フジクラ様、マゼランシステ
ムズジャパン株式会社様に多大なるご支援を頂き実施したものです。心より感謝いたします。

図 11適切なタイミングで危険通知があった場合の運転操作への影響

参考文献
1)内閣府：令和 2 年交通安全白書（第 1 章 道路交通事故の動向）
https://www8.cao.go.jp/koutu/taisaku/r02kou_haku/pdf/zenbun/1-1-1.pdf

図 12

安全運転支援の効果に関する結果

4. おわりに本実証では、見通しの悪い交差点に ITS 機器を設置し、死角から歩行者等の衝突危険性がある場合にバス運転者に危険通知をすることで事故回避に繋がるかを検証した。得られた結果については以下の通りである。
1）運転支援により交差点の手前からバス運転者へバスの減速を促すことで安全運転に寄与出来た。
2）バス運転者へのアンケート結果から、安全運転への行動変化を促すことが出来ており、導入効果があるとの評価を得た。
本実証について今後は運転者の人数や実証回数を更に回数を増やすことで、より定量的なデータを収集したいと考える。
また、今回は日常的に運転をしているバス運転者