Panasonic Technical Journal Vol. 67 No. 1 May 2021

自動運転サービス開発と当社構内でのサービス実証
Development of Autonomous Mobility Service and Trial Services on Company Premises

本田義

雅*

Yoshimasa Honda

東島勝

義*

Masayoshi Tojima

自動運転サービスのダウンタイムを削減するためのAI識別技術，安定通信技術，データ分析技術を活用した自動運転サービスシステムを開発した．リアルタイム物体識別AI技術により人混在下で人を優先し不要な停止を削減．安定通信技術の応用により遠隔オペレータの対応時間を削減．データ分析技術により停止リスクを考慮した運行計画を行いサービス停止の削減．これらを用い当社構内で自動運転サービス実証を実施した．
We have developed three core technologies for minimizing service downtime of autonomous mobility services. In particular, wehave developed an autonomous driving system with real-time object identification for reducing unnecessary stops, a safety remotemonitoring/controlling system with stable AV transmission technology for reducing operator loads, and a fleet management systemutilizing data collection and analysis of daily service operation and risk-of-driving data for reducing stop risks. By utilizing these coretechnologies, we have been conducting autonomous ride-sharing trial services on our company premises.

1．当社の狙いとサービス実現の課題
人手不足や移動弱者の解消といった社会課題解決に向3) 無理な運行計画による停止リスクの低減
2.1 自動運転性能に起因する不必要な停止の削減

けて，グローバルで自動運転実証が多数実施されている

一般的に自動運転車は障害物との衝突防止のために頻[1][2]．当社も2015年度から自動走行技術の開発とともに，繁に停止動作を伴うが，ダウンタイム削減には不必要な停福井県永平寺参ろーど，京阪奈地区公道や私有地での自動止時間を必要最小限にとどめることが重要である．

走行実証を行った．それらを通じて学んだことは，比較的例えば当社構内（20 km/h以下）は，人や車が混在し路上安価なシステムを使う場合，現行性能の自動運転車のみで駐車，横断歩道，見通しの悪い交差点，坂道，トンネルなはサービスは成立しないということである．例えば自動運

ど複雑な走行環境である．本環境で最大のリスクである人転車の不必要な停止や想定外のスタックが発生し，駆けつけとの接触防止を優先し，不必要な停止を削減する．

対応などで復旧するまでの間，サービスのダウンタイム（不このためには，人をリアルタイムかつ確実に検知する必具合などによる停止期間）が発生することが課題である．

要がある．そこで，当社が保有する自動運転や自動駐車な筆者らは最初のターゲットを比較的安価なシステムかどに適用可能な高精度AI識別技術を活用し，人・自転車・つ低リスクでサービス実現することとし，遠隔監視型の自車両などの属性を識別（第1図）することとした．今回安動運転で，低速（時速20 km/h以下）かつ私有地内に定めた．

価なシステムにおいて，複数カメラ映像（3×30 frames/s．

そこで，サービス実現に向けた課題であるダウンタイム削以下，fps）に対して識別精度低下防止と演算量削減を両立減に向けて技術開発を行い，当社本社構内において1年間するため，アルゴリズムの改良を図った．

(10000 km超)のサービス評価を行った．

1) 検知対象領域をカメラ設置位置と画角を用いて限定．
さらに，画像上の検知対象サイズを考慮したサイズ制約を

2．ダウンタイム削減に向けたアプローチ設ける．
例えば人検知では想定環境における身長を考慮し，距離に応じて検知対象サイズを限定．

自動運転サービスの成立には，ダウンタイムを最小化し，サービスを止めないことが重要となる．筆者らが採用した
遠隔型自動運転サービスにおけるダウンタイムを，自動運転車の不必要な停止時間と停止から自動運転復旧までの遠Car
CyclistPedestrian

隔オペレータの対応時間に大別した．以降，ダウンタイム削減に向けた3つのアプローチについて解説する．
1) 自動運転性能に起因する不必要な停止の削減
2) 車両停止から再開までのオペレータ負荷の低減* テクノロジー本部 デジタルAI・技術センター
Digital AI Technology Center, Technology Div.

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第1図 属性識別結果
Fig. 1 Result of object recognition

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オートモーティブ特集：自動運転サービス開発と当社構内でのサービス実証

当社 vs 他社（Rate/Latency）

像も用いて学習を行うことにより誤検知を抑制．過去画像の検知結果を利用し，属性の連続性を考慮した識別判定を

Rate [kbit/s]

2) カメラごとの画像学習を行い，特に識別対象がない画行うことで識別精度を維持．
でなく，属性に合わせた判断（停止・徐行・回避）を行う．
例えば，横断歩道では人を優先し確実に停止し，路駐車両は徐行し回避走行を行うなど，人混在エリアにおいても人を優先し不必要な停止と介入率の削減を可能とした．

当社

帯域制限値

2000
1000

他社

0
Latency [ms]識別結果を用い，一律に障害物に対して停止判断するの

3000

2000

他社

10000当社
220230240
Time [s]250260第2図 モバイル環境における映像伝送性能比較結果
Fig. 2 AV streaming comparison result in simulated mobile network

2.2 車両停止から再開までのオペレータ負荷の低減
現状の自動運転サービスにおいては，遠隔監視と緊急時

Ranging / Laser Imaging Detection and Ranging）などのセンサの遠隔操作[3]による安全の確保が義務付けられている．すを用いた障害物検知結果をメタ情報化し，低ビットレート

なわち，車両停止時に動けなくなった場合などには，オペ（100 kbit/s未満）で遠隔管制センターへ送信．

レータは次の作業を行う必要がある．

2) 遠隔監視画面に障害物情報を表示し，相対速度などを用① 停止状況と周辺状況から発生事象を把握② 停止要因を特定し復旧のため対応策を検討

いて車両の衝突リスクを色などで強調（第3図）．
これにより，遠隔オペレータは停止時に映像に加え障害③ 停止要因を解消し自動走行の再開指示

物情報を参照し，車両周辺の状況確認と発生事象の把握（①）

上記時間はサービスのダウンタイムとなり，最短かつ複の時間短縮が可能となった．

数車両を想定し低負荷で実施することが重要である．
オペレータ負荷を把握するため，複数車両（5台）の安全監視評価を実施した．遠隔映像を用いた安全監視では1時間加えて，データ分析技術を活用し，停止要因の特定（②）
を確実にするため以下の改善を図った．
1) 運行データの分析によりオペレータ対応が必要なイベに危険事象（60回）の見落としや誤判断が33 %発生したント（緊急停止／スタック／乗客対応など）発生を予測（N=10）．その要因分析の結果は以下のとおりである．

2) 遠隔管制画面にイベント通知を行い，対策となる対応内

 映像圧縮の影響で，周辺の距離の把握や状況判断に限界があり，危険事象の把握に時間を要する

容の候補をガイド表示（第4図）
これらの取り組みにより，安全監視評価の結果，危険事 映像情報は煩雑なため，視線移動が多く精神的負荷が高いため，疲労度が高く注意力が散漫となる
上記オペレータの負荷を削減し，停止から復旧までのダウンタイムを削減するための対策を行った．
〔1〕安定通信技術を活用した遠隔監視負荷の低減
オペレータが停止車両の周辺状況の把握を行い，かつ遠障害物情報隔操作を行う場合，確認するための周囲映像や音声の通信遅延は危険の認識が遅れる1つの大きな要因となる．
そこで当社TV会議システム「HDコム（注1）」の安定通信技術を活用した．この技術により帯域変動環境下でも可用

第3図 遠隔管制画面
Fig. 3 Remote operation GUI帯域を推定し映像圧縮率を動的変更することで，パケットロスを防止し，モバイル環境でも低遅延（平均500 ms以下）かつ安定通信を実現した（第2図）．
〔2〕データ分析を活用した遠隔判断負荷の低減

対応内容の通知

さらに安全監視評価でわかった，遠隔オペレータが映像のみで停止要因を把握することが困難な点に対し，障害物の把握を確実にするために以下の対策を行った．
1) 自動運転車両に搭載されたLiDAR（Light Detection and
第4図 遠隔管制センター（注1）当社の日本国内における登録商標．

Fig. 4 Remote operation center

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象の見落としや誤判定が0 %に改善した．

が敷地内を頻繁に移動しており，構内移動効率化のため総〔3〕セキュリティ技術を活用した安全な遠隔制御

務担当者による自動運転サービス運行を行った．

停止要因が道路工事など想定外のシーンの場合には，停（サービス概要）止要因となる障害を取り除く（③）ために，車両を遠隔でルート： 約1.6 km

停留所：4箇所

操作回避し走行を再開させる．

車両台数：4台

最高速度：19 km/h

このとき，先に説明した低遅延安定通信技術とネットワーク攻撃の予兆を監視・防御する当社車載セキュリティ技

実施期間：2019年10月〜184日間
走行距離：10 016 km

乗客数： 1829件

術により，安全でスムーズな回避走行を実現している．
これにより，自動走行復帰ポイントまで移動し自動走行を再開することでダウンタイムの削減につなげる．

3.2 本取り組みによるダウンタイム改善結果
実サービスを通じて運用データを収集/分析，システムをアップデート（4.8日/回）しながら，ダウンタイム削減の取2.3 無理な運行計画による停止リスクの低減

り組みを行った．

自動運転走行環境は，時間帯や季節などの変化によりリ

1) AI識別技術による停止回数の削減

スクが変動し，車両到着時間の遅延（オンタイム率低下）が，サービスのダウンタイムの発生につながる．

走行データからAI継続学習・改善を行い，人を優先した走行判断を行うことにより，不必要な停止を削減．その結このため，リスクを考慮した運行計画が重要である．そ果，横断歩道などでは保安員が危険を感じないスムーズなこで，日々のサービス運行データから取得可能なリスク・走行を実現し手動介入率を1日1回以下に削減した．

需要情報，環境変化（横断歩道や一時停止追加など）に応

2) オペレータの対応負荷の低減

じて，走行速度や運行経路の改善を行った．

遠隔監視において，電波状況の悪いエリアでも帯域を推

例えば，社員の入退門データからエリア内の時間帯・曜定し安定通信を実現．映像に加え障害物強調表示による安日に応じた移動需要を予測．人や障害物との衝突事故を防全監視が容易となり総務担当1名で4台の車両監視が可能で止するため自動運転車両と人・他車両との距離・相対速度・あることを確認した．

減速度の関係からヒヤリハットデータを抽出し停止リスク

3) データ分析による停止リスクの低減の高いRisk Point（第5図）を抽出．

ヒヤリハットデータと入退門データから，安全性と効率

運行計画においてはRisk Pointでは自動走行の最大速度を性を考慮した停留所・ダイヤ設計の最適化を行い，停止リスクを削減することによりオンタイム率95 %を達成．

下げることにより停止リスクを低減できた．
赤：人流の大きい箇所

西門真地区

京阪電鉄

さくら 広場
4 西門

IS社・西門真地区
西国道門 5

北門 2正門
本社地区
1
保安

3

東通用門

東国道門 7

保安
LS地区

6 西三荘門 第2南門
8

4．今後の展望

Risk Point

今後は自動運転サービスの実用化に向けて，運行中のデータを活用したAIセンシング／遠隔管制システムの省人化技術開発を加速する．また自動配送ロボットを活用したモノの搬送サービスにも展開していく予定である．

東門
9

保安第5図 人流分析・ヒヤリハット分析結果
Fig. 5 Analysis of human flow and risk

参考文献
[1]

Antora Mohsena Haque et al., “A synthesis and comparison ofAmerican automated shuttle pilot projects,” Case Studies on Transport
Policy, vol. 8, issue 3, 2020.

3．当社構内でのサービス実証[2]go.jp/shingikai/mono_info_service/jido_soko/20200512_report.html,

当社本社構内にてエリアを限定し低速小型車両による自動運転サービス実証を行い，1年間の運用を通じてダウンタイム削減の取り組みについて評価を行った．

経済産業省 自動走行ビジネス検討会, “「自動走行の実現に向けた取組報告と方針」報告書概要 Version 4.0,” https://www.meti.
参照 Apr. 20, 2021.

[3]

警察庁, “遠隔型自動運転システムの公道実証実験に係る道路使用許可の申請に対する取扱いの基準,” https://public-comment.
e-gov.go.jp/servlet/PcmFileDownload?seqNo=0000159859, 参照 Apr.

3.1 サービス実証概要
当社本社地区（敷地面積約47万ｍ2）では1.4万人の従業員

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