特集 2

特集 2:自動運転・運転支援

1. 自動運転・運転支援への取組み
木村健*

1. は じ め に

2. 運転支援の黎明期

昨今、車両の動きを電子制御することにより、運転を支援

1980 年代後半以降、車両の走行機能に対する電子制御がする技術や、運転の一部を自動化する技術が各社から実用化取り入れられ、路面状況等に応じてブレーキ油圧や駆動トルされている。これは、モータライゼーションの発展に伴って発クを調整し、制動時のホイールロックや加速時のホイール空転

生した、交通事故、環境悪化、交通渋滞などの社会課題にを防止することが可能になった。また、自車の動きをセンシン

対して、1980 年代以降急速に発展したエレクトロニクス技術

グして、後輪を微小に操舵したり、プレーキ油圧を各輪個別によって解決していく取り組みにより成し遂げてきたことである。

に制御することで回転方向のモーメントを発生し、操縦性を向日産自動車においては、日産車がかかわる交通事故の死者

上させ、旋回挙動を安定させること等も可能になってきた。こ数を実質ゼロにする「ゼロ・フェイタリティ」を究極の目標とし、の中で、当社においても、ABS、TCS、HICAS、VDCなど、様々

このような電子制御技術の発展初期から、車両を知能化してな電子制御デバイスを投入してきた（1）,（2）,（3）,（4）。

事故を低減し、さらにはモビリティそのものを革新させる重要

さらに、この時期は、カメラ画像の処理やレーザー光を投光な技術と捉えて取り組んできた。この結果として、駐車時の操し反射光を捉えることによる測距（現在はLiDARと呼ばれる）作を自動化するプロパイロット パーキングや、高速道路でのハや、同様にミリ波を照射し反射波を捉えることによる測距

ンズオフ走行を可能にする、プロパイロット2.0のような高度な（RADAR）も実現され始めた時期である。当社においては、支援を可能にするに至っているが、これらは一朝一夕で可能に1980 年代終わりごろから、カメラ画像の処理により路面の白なったものではなく長年にわたる膨大な技術の積み上げによっ線を捉える技術や、レーザー光を用いて前者との車間距離をて成し遂げられたものである。本稿では、長年の取り組みと当捉える技術の基礎研究に着手していた。

社としての技術的エッセンスについて概説する。

これらの基礎研究、開発が結実し、最近の自動運転につな

運転の自動化、運転支援の高度化につながる当社の取り組がる最初の事例となったのが、旧建設省主導で行われたAHS

みとして、①クルマの動きを司る足腰を構築しつつ、外界認識

プロジェクトにて実現した、自動で前車に追従して車線中央を技術の基礎固めをした運転支援の黎明期（概ね 1990 年代）、

走行する機能である。1996/9月には、上信越道の未供用区②周囲状況を認識する技術を高度化し、「セーフティ・シール

間を用いて他社と合同で自動走行デモンストレーションが行わド」コンセプトを構築しこれに基づく数多くの予防安全技術をれ、高い性能で実現できることが示された（5）。

実用化した導入・普及期（概ね 2000 年代）、そして③様々な

このように、早期から取り組みを開始することで、いち早く実

運転支援技術を高速道路走行や駐車シーンなどで統合して実用化につなげることができ、1997 年には、前方車両との車間現した2010 年代半ば以降の発展期に大別することができる。

距離を保つよう駆動力、制動力を制御するブレーキ制御付きア

各時期の取り組み概要と当社としての技術のポイントについて, 7）
ダプティブクルーズコントロールを（6）（、2001 年にはCCDカ

以下の章で順次述べる。

メラにより路面の白線を検出し、車線に沿って走行するようステ
アリング操作を支援するレーンキープサポートシステム（8）を実用化した。
これらの技術を開発するにあたり、当時からこれらの電子制御技術が徐々にドライバによる運転行動を支援あるいは自動化* モビリティ &AI 研究所

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特集 2: 自動運転・運転支援 - 1. 自動運転・運転支援への取組み

していき、将来的には自動運転につながることを見据えて取りてもより遠方の車両や物体をより高い精度で検出し、全方向に組んできた。順次機能を構築していくにあたり、人の運動制御

ついて自車のリスク状態を把握することを可能にした。これらの仕組み（図 1）と対応付けて制御系の各機能を階層的に位置の技術をベースに、当社では「セーフティ・シールド」というコづけた。

ンセプトを構築し、「クルマが人を守る」という考え方のもと、乗員の安全の支援を目指した（11）。
これは、車両の状態を「危険が顕在化していない」「危険が顕在化している」「衝突するかも知れない」「衝突が避けられない」「衝突」「衝突後」という段階に分類し、それぞれの段階で発生する危険要因に対して最適なバリア機能を働かせ、少しでも危険に近づけないようにサポートする、というものであり、危険予防から危険回避、そして乗員保護までトータルな観点でのサポートである。

図1 人の階層的神経回路モデル（9）ヒトの制御系は、脊髄反射に基づき細かい力の調整を行う
手・足などの筋骨格系、制御対象のダイナミクスを考慮した
小脳における運動制御系、視覚情報等に基づき目標値を定め
軌道生成と誤差フィードバックを行う上層の制御系からなると考えられている。これと対応付けて、タイヤのスリップ率を調整するABS、TCS、およびタイヤの角度を正確に制御する
HICASの角度サーボ（10）などは下層の筋骨格系に相当し、車両のダイナミクスを考慮して車両の剛体運動を制御するVDC、
HICASは中層の運動制御系、外界情報に基づいて車間距離、車線内位置などを制御する運転支援は最上層の働きに対応すると考えられる。
この黎明期においては、下層、中層の働きを構築して目標値通りの加減速、ヨー運動を車両の安定性を損なうことなく制御し、将来の運転支援、自動化へ向けて車の動きをコントロー
ルする土台を築いた。これにより、その後の様々な運転支援の実用化につなげることができたと考えている。

3. 予防安全技術群の導入と普及
アダプティブクルーズコントロール、レーンキープサポートシ
ステムでは、制動力や駆動力、操舵角を制御する機能に加えて、前方車両や路面の白線を検出する外界認識機能を用いること

図2 セーフティ・シールドで実現されたが、これらの外界認識技術は急速に進歩し、前方のみならず側方、後方の車両や物体を、また、前方につい
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特集 2: 自動運転・運転支援 ： 1. 自動運転・運転支援への取組み

図 2に示すように、このコンセプトのもとで、数多くの技術を

4. 運転支援の発展実用化してきている。
このような運転支援技術は運転におけるリスク低減に非常に有効である一方、予期しない動作によるシステムへの不信、シ

ここまで様々な運転支援技術を紹介してきたが、これらは前ステムの効果を過大に期待する過信などの課題があると言われ車との車間距離の維持、車線中央からのずれや逸脱、側方や

ている。
当社では、
これらの技術の開発にあたり、
いわゆるヒュー

後方車両への接近など、個々の運転行動やリスクに対する支

マンファクタ課題にも積極的に取り組んできた。

援であった。これを高速道路における単一車線走行におけるセーフティ・シールドの中の一技術である、インテリジェント

統合的な運転支援として実現したのが 2016 年に実用化した

ペダルは人間の特性を十分に考慮したシステムの一例である「プロパイロット」である（15）。

（図 3）。前車接近によるリスク感を定量化し、アクセルペダル
反力を通じてドライバに知覚させ、ドライバのアクセルペダル
操作に応じて減速制御するという、ドライバを制御ループに入れることで自然に車間距離を維持できるようにしたシステムである。これによって、加減速を頻繁に繰り返すような交通環境下にあっても容易に前車との車間を維持することが可能になり、ドライバの負担を軽減することが可能になった（12）。

図4 プロパイロット

本システムではより高度化された外界認識技術によって道路と交通状況を把握し、アクセル、ブレーキ、ステアリングのすべてをシステムが自動で制御することで、高速道路における巡航走行時、渋滞走行時等におけるドライバの運転負荷を大幅に軽減する。
運転支援技術が高度化するにつれ、ドライバにとってシステ
ムがどういう状態にあり、どういう支援が行われる状態にあるかを把握するのがより重要となる。「プロパイロット」においては専用ディスプレイを設けることによりシステムの状態をわかりやすく表示している。
さらに、2019 年には高速道路の複数車線をナビゲーションと連動して設定したルートに従って走行し、さらに所定の条件下で同一車線内のハンズオフ走行、車線変更時のハンドル操作支援を実現にする「プロパイロット2.0」を実用化した（16）。こ図3 インテリジェントペダル

れにより、目的地を入力すればナビのルートガイドに従い高速道路に乗ってから降りるまでの運転操作を包括的に支援するここの技術は、前車との車間距離と相対速度によってドライバとが可能になる。

が感じるリスク感、アクセルペダル反力の変化に対するドライ
バの弁別特性、システムの使用によるドライバの運転行動や車間距離の変化、システムの使用によるドライバのワークロード
変化の定量評価など、様々なヒューマンファクタを考慮することによって実現されたものである（13）,（14）。

日 産 技 報No.90 (2024)59特集 2: 自動運転・運転支援 ： 1. 自動運転・運転支援への取組み

図6 プロパイロット パーキング
図5 プロパイロット2.0 ナビ連動ルート走行

さらに高度化した機能を実現するために、より多くの技術を統合しており、カメラ、レーダ、ソナーとGNSS、3D 高精度地図を組み合わせて用いることで車両周囲 360°の情報と, 道路と自車両の正確な位置関係を把握し、車線数 , 合流・分岐・交差などの道路構造も把握する。また、ドライバが前方注視を怠っていないか監視するドライバモニタ、より複雑になったシステム状態を明確に伝える専用HMIも開発している。
プロパイロット2.0においては、単なる機能の高度化でなく「高速道路を安全・安心・利便・快適に走行できるという新たな価値を提供すること」を目標とし、そのため、熟練ドライバと同等以上に滑らかなステアリング制御を行うことに加え、HMIによりシステムが周囲をどのように認識しているか、どのように判断したかをクリアにドライバへ伝えることでこれを実現した（17）,（18）,（19）,（20）,（21）,（22）。
プロパイロット、プロパイロット2.0は高速道路における統合的な運転支援を提供したものだが、これに加えて、駐車シーンにおける操作を自動化することで運転支援するシステムとして、プロパイロット パーキング（23）、およびプロパイロット リモー
ト パーキングも実用化している（24）。
プロパイロット パーキングは、スイッチ操作だけでステアリン

図7 プロパイロット リモート パーキング

グ、アクセル、ブレーキ、シフト、パーキングブレーキまです
べてシステムが自動で制御し、駐車完了するまでドライバをアシストするものであり、車両周囲状況に応じて切り返しを含む
走行経路を算出し、アクセル、ブレーキ、ステアリング、シフ
トを連動させて高精度に車両をコントロールすることで実現している。また、プロパイロット リモート パーキングは、車外からインテリジェントキーの遠隔操作により、ドライバが乗っていなくてもクルマを前進、後退させることで、狭いガレージへの出し入れを支援するものである。

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特集 2: 自動運転・運転支援 ： 1. 自動運転・運転支援への取組み

このように、センサ技術、制御技術、ナビゲーション技術、
HMI 技術など多様な技術の集大成により、高速道路、駐車シーンなどの様々な場面における統合的な運転支援を実現してきた。

5. 今後の取り組み
ここまで述べてきた通り、約 30 年にわたる不断の取り組みによって技術を進化させ、究極の目標「ゼロ・フェイタリティ」へ

図9 Easy Ride®

向けて前進してきた。しかし、依然国内全体では年間約 30 万件の交通事故が発生し、多くの尊い人命が失われているのが現状である（25）。

現在は、ドライバが乗車して安全確保した上でのレベル2の

これをさらに減少させていくため、実用化済技術の拡大を進自動運転として実証を行ってきているが、今後さらに開発を進めていくとともに、世の中で起こる多次元に複雑な事故を回避

めて実績を積みつつ、自動運転レベルを高めることで、都市とするための運転支援技術として、高性能の次世代 LiDARを用地方の移動を支える、持続可能な移動サービスの実現を目指

いて認知能力を次のレベルに高めたグラウンド・トゥルース・

していく。

パーセプション（Ground truth perception）技術に取り組ん

また、自動運転によるモビリティサービスをクラウド内のAIでいる（26）。

を駆使して支える仕組みとして、シームレスオートノマスモビリ
テ ィ（Seamless Autonomous Mobility : SAM）を 米 国NASAと共同で開発してきた（29）。
これにより、自動運転車両が事故・路上の障害など不測の事態に直面した際に、人が介入し遠隔でコントロールするとともに、クラウドに情報を集めすべてのクルマをつなぐことにより、クルマを安全に誘導する。

図8 グラウンド・トゥルース・パーセプション

また、このような自動運転技術の発展により、クルマは都市や地方における生活の質の向上へ向けて人々の移動を支える、
社会インフラの一部にもなりつつある。
当社では、自動運転を活用したモビリティサービスEasy
Ride®※に取り組み、2017 年度より横浜地域での実証実験を開始している（27）,（28）。
（※「Easy Ride®」は株式会社ディー・エヌ・エーと日産自動車株式会社の登録商標）

図10 シームレスオートノマスモビリティ

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特集 2: 自動運転・運転支援 ： 1. 自動運転・運転支援への取組み

参考文献

6. ま と め（1）松田ほか :日産型 4 輪アンチロック装置の開発、日産技報、No.20、pp.111-118（1984）.

以上、当社では究極の目標「ゼロ・フェイタリティ」へ向けて、（2）福村ほか :TCS（トラクション・コントロール・システム）

車両の走行機能の電子制御の黎明期から、運転支援技術にの最適化手法の検討 および車両挙動制御装置への展取り組み、機能の拡大・高度化を推進してきた。また、今後

開、自動 車 技 術 会 学 術 講 演 会 前 刷 集（1996/10）、のさらなる事故低減へ向けて、多次元に複雑な事故を回避す

pp.73-76.

るための運転支援技術に取り組み、また、都市や地方におけ（3）井上ほか:制動力配分制御による車両運動性能の向上、る持続可能な移動手段の提供へ向けて、自動運転車両を用い

自 動 車 技 術 会 学 術 講 演 会 前 刷 集（1992）、

たモビリティサービスへの取り組みを継続していく。

No.921035.

近年、深層学習技術の誕生・普及に端を発する、第 3 次、

（4）森ほか : 後輪の位相反転制御による操縦安定性の向上

第 4 次 AI 革命ともいわれる技術の能力が日増しに高まってきて-SUPER HICAS、自動車技術会学術講演会前刷集

おり、外界認識による物体検出、他車両や歩行者などの行動（1989）、No.891068、pp.279-282.

予測など、従来にない次元で実現可能となってきている。また、（5）瀬戸ほか :AHS 実験車における群走行制御の開発、自無線通信の高速化やクラウドコンピューティングの普及により、動車技術会学術講演会前刷集（1997/10）.

大量の走行データを蓄積・学習して、日々機能向上させていく（6）飯 島ほか :ブレーキ制御付 ACCの開発、自動車技術ことも可能になってきている。当社としても、これらの新技術を会 学 術 講 演 会 前 刷 集（1999/10）、No.114-99、遅れることなく導入し、さらなる運転支援・自動運転機能の高pp.1-4.

度化を実現することで、「ゼロ・フェイタリティ」へ向けた交通（7）東 又ほか :ブレーキ制御付 ACCの車間距離制御系の事故の低減と、持続可能な移動手段の提供に取り組んでいき

設計、自動車技術会学術講演会前刷集（1999/10）、

たい。

No.114-99、pp.5-8.
（8）定 野ほか : 車線維持支援装置の開発、自動車技術会
学術講演会前刷集（2001/5）.
（9）川人 : 認知と運動の計算論的神経科学、神経心理学
第 10 巻 1 号、pp.18-25.
（10）数藤ほか : 電動式後輪操舵用アクチュエータのロバス
ト 制 御、 自 動 車 技 術 会 学 術 講 演 会 前 刷 集、9302187、pp.7-10（11）日 産 技 術ライブラリー 日産の安 全への取り組み：h t t p s : / / w w w. n i s s a n - g l o b a l . c o m / J P /I N N OVAT I O N / T E C H N O L O G Y / A R C H I V E /SAFETY_TDC/（参照日：2023 年 12月1日）（12）	 高江ほか : 反力制御ペダルを用いた車間維持支援シ
ステムの開発、自動車技術会論文集39巻5号（2008）、
pp.7-12.
（13）	 土方ほか:アクセルペダルからの反力情報伝達における感覚閥値に関する一考察、自動車技術会学術講演
会前刷集、No.100-5、pp.1-4（2004）.
（14）久家ほか : 制駆動力とアクセルペダル反力を制御する
運転支援システムのプロトタイプの有効性検証、自動車技術会学術講演会前刷集、No.100-05、pp.9-12（2004）.
（15）日 産ニュースリリース:https://global.nissannews.
com/ja-JP/releases/160713-02j?source=nng&lang=ja-JP（参照日:2023年12月1日）
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特集 2: 自動運転・運転支援 ： 1. 自動運転・運転支援への取組み（16）谷口ほか : 新型日産スカイラインのプロパイロット2.0、（参照日:2023 年 12月1日）

日産技報、No.86、pp.44-51（2020）.
（17）江川ほか : 特集 1: 未来を拓くProPILOT 2.0 1. 安心
して任せられるパートナーへ、日産技報、No.87、
pp.5-8（2021）.
（18）谷口ほか : 特集 1: 未来を拓くProPILOT 2.0 2. 新しい機能、日産技報、No.87、pp.9-12（2021）.
（19）谷口ほか : 特集 1: 未来を拓くProPILOT 2.0 3. 支える車両の制御技術、日産技報、No.87、pp.13-18（2021）.
（20）餌取ほか : 特集 1: 未来を拓くProPILOT 2.0 4. イン
テリジェント・インターフェース、日産技報、No.87、
pp.19-24（2021）.
（21）笹山ほか : 特集 1: 未来を拓くProPILOT 2.0 5. 信頼できるシステムを支える技 術、日産 技 報、No.87、
pp.25-30（2021）.
（22）久保田ほか : 特集 1: 未来を拓くProPILOT 2.0 6. 検証のための新しい実 験 技 術、日産 技 報、No.87、
pp.31-36（2021）.
（23）日産技術ライブラリー プロパイロット パーキング:
h t t p s : / / w w w. n i s s a n - g l o b a l . c o m / J P /I N N OVAT I O N / T E C H N O L O G Y / A R C H I V E /PROPILOT_PARK/（参照日:2023 年 12月1日）（24）日産技術ライブラリー プロパイロットリモート パーキング:
h t t p s : / / w w w. n i s s a n - g l o b a l . c o m / J P /INNOVATION/TECHNOLOGY/ARCHIVE/PPRP/（参照日:2023 年 12月1日）（25）交 通事故分析センター :https://www.itarda.or.jp/
situation_accidents（参照日:2023 年 12月1日）（26）日 産ニュースリリース:https://global.nissannews.
com/ja-JP/releases/release756825ea00d516822dfa8e5e3604317b-22042501-j（参照日:2023 年 12月1日）（27）瀬戸口ほか : 無人運転車両による新しい交通サービス実現のための実証実験の実施 -サービスに必要な乗降地の選定について-、自動車技術会学術講演会前
刷集、No.20196244 pp.1-6（2019-10）.
（28）李ほか : 無人運転車両による新しい交通サービス実現のための実証実験の実施 -モビリティサービスのための自動運転の効率的な実路走行評価手法の構築 -、自動車技術会学術講演会前刷集、No.20196245（2019-10）.
（29）日産技術ライブラリー シームレスオートノマスモビリ
ティ（SAM）:https://www.nissan-global.com/JP/
INNOVATION/TECHNOLOGY/ARCHIVE/SAM/
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特集 2: 自動運転・運転支援 ： 1. 自動運転・運転支援への取組み

著者

木村

健

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日産技報

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特集 2

特集 2:自動運転・運転支援

2. プロパイロット
井上

拓哉 *

谷口

洋平 *

徳永

誠士 *

1. は じ め に

2. プロパイロット（以下、 PP 1.0）

日産は20 年以上にわたり運転支援技術のパイオニアとして本章では、PP 1.0の概要、機能、ドライバーとの関係、そ

技術革新をリードし、数多くの世界初の技術を開発してきた。

して認識・制御技術について説明する。

そして、2016 年には統合的に支援する高速道路単一車線の運転支援技術「プロパイロット」（図 1）を実用化、さらに2019

2.1 システムの概要

年には高速道路の複数車線をナビゲーションと連動して設定

PP 1.0は、高速道路で負担を感じる二大シーンである渋滞

したルートに従って走行し、さらに所定の条件下で同一車線内走行と、長時間の巡航走行において、アクセル・ブレーキ・のハンズオフ走行が可能となる世界初の運転支援システム「プステアリングすべてを車両側で自動制御し、ドライバーの負担

ロパイロット2.0」（図2）を実用化した。本章では、「プロパイロッを軽減する。

ト」および「プロパイロット 2.0」のそれぞれの技術について紹PP 1.0は、外界を認識するフロントカメラとフロントレーダー介する。

に、ビークルコントロールユニット、電動パワーステアリング、
ブレーキコントロールユニット、電動パーキングブレーキ、そしてセンサー情報に基づき各ユニットをコントロールするADAS
コントローラによって構成される（図 3）。PP 1.0では、前方車両や白線を瞬時に三次元的に把握し、その情報を基に正確に車両制御、人間が運転している感覚に近い自然な走行を行う
ことで安心で快適な走行を実現している。

図1 プロパイロット

図3 PP 1.0のシステム構成

図2 プロパイロット2.0*AD/ADAS 先行技術開発部

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特集 2: 自動運転・運転支援 - 2. プロパイロット

先行車への対応を可能としながら、近距離における先行車の2.2 PP 1.0 の機能
PP 1.0には、車速・車間制御機能と車線維持機能の2つ割込みや車線変更に対する適切な対応を実現している。

の機能がある。

また、車線維持機能では、車両情報に基づくフィードバックを行うことによりカントなどの状況変化に適切に対応するほか、

2.2.1 車速・車間制御機能

トラックなど大きな車両を追い越すシーンでは空気流の変化にドライバーが設定した車速を維持するように速度制御を行

より横位置制御に対する抵抗が変化するが、隣接車線のトラッう。先行車を検出すると、ドライバーが設定した車速を上限にクを認識し、操舵制御に情報をフィードフォワードすることで車速に応じた車間距離を保つように車間制御を行う。先行車

横位置の乱れを抑制し、大きな車両の横を安心して通過できが停止した場合は、先行車に続いて自車も停止する。停止後、るよう操舵制御を行っている。

約 30 秒間までは先行車に対して停止・追従走行を行うことがさらに、ナビゲーションの地図データとGNSS 情報により現できる。

在地と前方道路の道路属性、曲率、分岐点、制限速度など

さらにナビゲーションと連携して、制限速度が変わった時のの情報を事前に把握し、交通環境に応じて適切な車速制御を

設定速度の切り替えや、カーブの大きさ・高速道路の出口な行うことでドライバーの負荷を軽減し、運転をさらに安心かつどの道路形状にあわせた減速制御を行い、ドライバーの速度

快適なものにしている。

調整操作を支援する。

3. プロパイロット 2.0（以下、 PP 2.0）
2.2.2 車線維持機能
車線中央付近を走行するようにステアリングを制御し、ドラ

本章では、PP 2.0の概要、機能、特徴となる技術、そしてイバーのハンドル操作を支援する。

システムとドライバーとの関係について説明する。

2.3 ドライバーエンゲージメント

3.1 システムの概要

PP 1.0で走行中にドライバーが周囲の交通状況に応じた操PP 2.0は、目的地を入力すればナビゲーションが設定する作を失念することがないよう、ステアリングトルクセンサ、もしルートに従って、高速道路の本線に乗ってから降りるまでのド

くはステアリングタッチセンサを用いてドライバーが操作していライバーの運転操作を幅広く支援をする。

るかを検知している。システムがドライバーが操作してないと

PP 2.0 は、車両に搭載した7 個のカメラ、5 個のレーダー、判断すると、警告を発しドライバーに対応を促す。警告後もド12 個のソナーと、GNSS、
3D 高精度地図（以下 3D HDマップ）

ライバーの反応がない場合は、緊急警報とともに車両を減速

データを組み合わせて使用することで車両の前方だけでなく、させ、非常点滅灯で周囲に知らせながら車両を停止させる。

左右や後方など周囲 360 度の情報と、道路上の正確な位置を

車両停止後は、SOSコールサービスに自動で接続し、オペレー把握する。3D HD マップデータには、道路構造が把握できる

タから公共機関（警察・消防・医療機関に救援要請を行う。

情報と車線の数、合流・分岐・交差の位置の情報が含まれ、これらの万が一の事態に対する備えを合わせて提供することにこれらの情報を使うことでこれから走る道路を予見した制御を

より、高度な運転支援を安心して使ってもらうことができる。

行い、熟練したドライバーが運転しているような滑らかな走行

次にPP 1.0で安心で快適な走行を実現するために行っていを実現した。また、ドライバーモニターカメラを装備しており、るセンサーや車両制御技術について説明する。

ドライバーが前方の状況に注意しているか常に監視する。
PP2.0 のセンサー搭載図、360 度センシングのイメージ図、および 3D HD マップの一例をそれぞれ、図 4、図 5、および

2.4 認識・制御技術
先行車との車間制御において自然な走行を実現するために

図 6に示す。

は正確に先行車の位置と動きを検出する必要がある。PP 1.0
では、フロントカメラとフロントレーダーの両センサーの長所を組み合わせた処理を行うことにより、素早く的確に先行車を検出することを可能としている。フロントカメラは対象種別の認識と横位置や車線との位置関係を検出することに優れている一方、フロントレーダーは対象との距離と相対速をより遠距離から高い精度で検出することに優れている。これらの長所を適切に組み合わせることで、高速走行時に必要となる遠距離からの
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特集 2: 自動運転・運転支援 ： 2. プロパイロット

3.2.1 車速・車間制御機能
ドライバーが設定した車速を維持するように速度制御を行う。先行車を検出すると、ドライバーが設定した車速を上限に
車速に応じた車間距離を保つように車間制御を行う。先行車が停止した場合は、先行車に続いて自車も停止する。停止後、約 30 秒間までは先行車に対して停止・追従走行を行うことができる。
さらに3D HDマップとナビゲーションのルート情報を用いることで、道路形状にあわせた速度制御だけでなく、分岐の先の情報を用いた車速調整まで行う。

3.2.2 車線維持機能
車線中央付近を走行するようにステアリングを制御し、ドラ
イバーのハンドル操作を支援する。ドライバーが常に前方に注意して道路・交通・自車両の状況に応じ直ちにハンドルを操作できる状態にある限り、ハンドルから手を離すことが可能と

図4 プロパイロット2.0のセンサー構成なる。

3.2.3 車線変更支援機能
ドライバーがハンドルに手を添え、目的の車線の方向へ方向指示器を作動させると、ステアリングを制御し車線変更に必
要なステアリング操作を支援する。

3.2.4 ルート走行支援機能
ドライバーがナビゲーションシステムで目的地を設定している場合、出口・分岐路または車線数が減少する地点などルー

図5 360度センシング

トに従って走行するために車線変更が必要な地点に到達すると、ドライバーに車線変更を提案する。ドライバーがハンドルに手を添え、ステアリングホイール上に設置された車線変更支援スイッチを押すと、目的の車線の方向へ方向指示器が作動、その後ステアリングを制御し車線変更操作を支援する。目的の車線まで複数回車線変更が必要な場合は、連続して車線変更の支援を行うこともできる。

3.2.5 追い越し支援機能
ドライバーが設定した車速よりも遅い車両を前方に検出すると、ドライバーに追い越しを提案する。ドライバーがハンドル

図6 3D高精度地図（3D HDマップ）に手を添え、ステアリングホイール上に設置された車線変更支援スイッチを押すと、右側の車線の方向へ方向指示器が作動、3.2 PP 2.0 の機能

その後ステアリングを制御し車線変更操作を支援する。遅い

PP 2.0には、PP 1.0の車速・車間制御機能と車線維持機

車両を追い抜くと、ドライバーに元の車線に戻ることを提案す

能に加え、車線変更支援機能、ナビゲーションのルートに従っる。ドライバーが車線変更支援スイッチを押すと、左側の車線て支援するルート走行支援機能、追い越し操作を支援する追の方向へ方向指示器が作動、その後ステアリングを制御し車

い越し支援機能がある。

線変更操作を支援する。
次節で車線変更支援機能、ルート走行支援機能、追越し

日 産 技 報No.90 (2024)67

特集 2: 自動運転・運転支援 ： 2. プロパイロット支援機能に必須な3D HD マップデータの活用について説明

次に、車線レベルの走行計画について例を用いて説明する。

する。

図 8は高速道路の分岐付近の道路形状を模式的に表した図である。ナビゲーションシステムの推奨する経路が、図中の「P」
地点から出口に進むように設定されているとする。

3.3 3D HD マップデータの車線変更支援機能への適用
本節では、3D HD マップデータの車線変更支援機能への本線の右側車線にいる場合は、出口が近づくと車線「A」に適用の一例として、車線変更可否判断、車線レベルの走行計

移動するまで左の車線に車線変更するようシステムが提案す画について説明する。

る。ここで車線「B」に移ってしまうとP 地点を出るために必要な車線変更回数が却って増えてしまうため、車線「B」へ移動

3.3.1 車線変更可否判断する提案はしない。なお、はじめから車線「B」を走行していた

車線変更支援を実現するための課題の一つに、前方の車線

場合は、右への車線変更をシステムが提案し車線「A」へと誘に関する情報を取得することが挙げられる。車線変更を開始す導する。このように、いずれの車線を走行していても、最終的る時点では車線変更終了地点の車線情報をカメラでは計測しには車線「A」に誘導するように車線変更の提案が行われる。

きれていない場合がある。このため、カメラのみの情報では車

また、車線レベルでの走行計画を持つことで、前方車の追い線変更中に車線変更禁止を表す区画線が現れるなど車線変越しにおいても適切なタイミングで提案することができる。例え

更ができなくなる可能性がある。一方で、3D HDマップデー

ば、進むべき進路が分岐の左方向にあり、かつその分岐まで

タは車線レベルで曲率や区画線などの情報を持っているため、の距離が近い場合には、追い越しの提案をしないようシステム

カメラの検知範囲外の道路形状を取得することで、任意の車が判断している。

線の開始地点から終了地点までを考慮した車線変更可否判断

以上のように、3D HD マップデータを用いた車線レベルのが可能となる。

走行計画を持つことで、どの車線に移動するのが望ましいかが分かり、その結果、適切なタイミングでの車線変更の提案が可能になる。

3.3.2 車線レベルの走行計画
車線変更支援機能は、追い越し支援やナビゲーションシス
テムの推奨する経路に沿って進む目的でシステムが適切なタイ
ミングを判断し車線変更を提案する。この判断はシステム内で3D HD マップデータの持つ車線レベルのデータを用いて走行計画を作成することで可能となる。ここでいう走行計画とは、どの区間でどの車線を走行すべきかと、どのように走行すべき車線に誘導するかの計画を指す。
図7 に車線レベルの走行計画を作成する過程を示す。まず、

図8 分岐付近での車線レベル経路生成

高速道路上で出口などの分岐が存在した場合に、ナビゲーションシステムの推奨する進路に移動するために必要な車線変更
回数と、分岐に対して道なり距離とを計算し車線選択を行う。

3.4 オフボード連携機能
PP 2.0においては、3D HD マップのデータ更新などの機能を実現するため、テレマティクス通信によるサーバーとの常時通信によるオフボード連携機能を有している。
オフボード連携機能は、車両側の3D HD マップのストレー
ジおよび地図データ出力を行う3D HD マップECU、
テレマティ
クス通信を行うテレマティクスCU、最新地図データの保存および配信を行うサーバーから構成される。（図 9）

図7 車線レベル経路生成ブロック図

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日産技報

No.90 (2024)

特集 2: 自動運転・運転支援 ： 2. プロパイロット

車速・車間制御のみを作動している ICC モード、車速・車間制御とステアリング制御の双方が作動しているが、ドライ
バーは常時ハンドルを把持する必要があるハンズオンモード、
車速・車間制御とステアリング制御の双方が作動し、ドライバーが安全を確認しいつでもハンドル操作を行える状態にあることを前提にハンドルから手を離すことができるハンズオフモードの3つである。我々は、色の違いで識別を促すカラーコーディ
ングを、HUD とメーターディスプレイに表示されるアイコン、
インジケーター等の表示要素に広く適用し、ICC モードは白、

図9 オフボード連携

ハンズオンモードは緑、ハンズオフモードは青とすることで、3状態が容易に識別可能となるようにした（図 11）。

工事などによる道路形状の変更があった場合にもタイムリーに実際の道路形状にあった最新の地図データを活用できるようにするため、3D HDマップデータは年に数回の頻度で更新される。
3D HDマップ ECU は、サーバー上の最新地図データのバージョンとECU 内の地図データのバージョンの差分を都度確認し、地図データの更新があった場合にはナビの目的地
図11 作動状態を示すカラーコーディングが設定されている場合は、ルート上の地図を優先、目的地が設定されていない場合は自車位置に近い場所から優先的に最新地図データをサーバーからダウンロードし、ECU 内

さらに、ハンズオフモードで走行中にドライバーが周囲の交の地図データを更新する。これにより、常に最新の3D HDマッ

通状況の監視を失念することがないよう、ドライバーが前方のプデータを運転支援に利用できるようにした。

状況に注意しているかを判断し、ドライバーに前方注視を促す
警報を発するドライバーモニタも備えている。（図 12）

3.5 PP 2.0 とドライバーとの関係
PP2.0 の高度な運転支援機能を、ドライバーが簡単かつ適切に使えるようにするために独自に開発したHMI が、インテリ
ジェントインターフェースである。インテリジェントインター
フェースは、HUD（Head up Display）やメーターディスプレイによる表示、ステアリング・スイッチによる操作、ドライバー
モニタによる警報等から構成される。（図 10）

図10 インテリジェントインターフェース

PP 2.0では同一車線内でのハンズオフ機能が追加されたこ
図12 ドライバーモニタによる前方注視を促す警報とにより、システムの作動状態はPP1.0 の2つから3つとなった。
日 産 技 報No.90 (2024)69

特集 2: 自動運転・運転支援 ： 2. プロパイロット

3.5.1 インタラクティブ HMIるようなアニメーション表現となり、安全確認を促すテキスト

ナビ連動ルート走行機能における分岐時または追い越し

メッセージが表示される。システムが方向指示灯を点滅させ時の車線変更支援では、システムがナビルート、先行車の車線変更を開始すると、HUD の矢印形状のグラフィックが緑

車速、周囲の交通状況を考慮し、適切なタイミングでHUD

色になり方向指示灯と同周期で点滅し、車線変更が進行中でおよびメーターディスプレイの表示を通して車線変更支援を提あることをドライバーに伝える。（図 14）案する。（図 13）

図14 車線変更支援時の表示

3.5.2 360 °リアルタイム周囲表示
ドライバーにシステムの能力を正確に把握させるため、システムが検知している道路環境と交通状況を360° リアルタイム
で表示する。
道路環境として、自車レーンと左右の隣接レーンの有無、
路境界線の種別（白実線/白破線/黄色実線、二重線も表示可）
を表示している。（図 15） これにより、3D HDマップデータ

図13 システムから車線変更支援の提案とフロントカメラによる、周囲の道路環境の検知能力が、ディ
スプレイ内の空間に反映されることになる。
HUD では、矢印形状のグラフィクスで車線変更支援の提案を示し、上部のテキストでドライバーの承認を促す。ドライ
バーの前方視認を阻害することなく、ドライバーがシステム提案を認識できるよう、最小限の表示要素で構成している。同時にメーターディスプレイには車線変更の理由を合わせて表示
し、ドライバーが必要に応じて確認できるようになっている。ドライバーが周囲の安全確認を行った上で、ステアリング・スイッ
チを押すと、車線変更支援が開始される。このスイッチは、ドライバーがシステム提案を受けて比較的短時間で操作する場合が多いため、視認性と操作性の双方に慮して、ステアリングの外周に近い上部に配置した。習熟するとスイッチを視認せず

図15 360°
リアルタイム表示の例（境界線別）に押すことが可能である。車線変更支援中は、オーバーライドに備えてハンドルを把持しなければならない。そのため、車線変更支援が開始されると、HUD とメーターディスプレイはハ

交通状況として、自車レーンと左右の隣接レーンで検知してンズオフモード（青のコーディング）からハンズオンモード（緑いる他車両を車型毎（乗用車 / 大型車 / 二輪車 / 不明）に表示のコーディング）に切り替わり、ドライバーにハンドルの把持をする。また、ディスプレイ内の他車両の距離感が、実際の風促す。カラーコーディングが最も効果を発揮する場面である。

景と概ね一致するよう表示位置のチューニングを繰り返し、最ドライバーの承認を受け付けてから車線変更が開始されるま

終的に非線形なスケーリングとなっている。これにより、フロン

での間、HUD の矢印形状のグラフィックが手前から奥に流れ

トカメラ、フロントレーダー、サイドレーダー等のセンサー出力
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日産技報

No.90 (2024)

特集 2: 自動運転・運転支援 ： 2. プロパイロットをフュージョン処理した他車両の検知状況が、ディスプレイ内の空間に反映される。ドライバーは実空間とディスプレイ空間を見比べることで、システムの検知範囲と識別能力を概観することができる。
ドライバーが様々なシーンを経験するに従い、360° リアルタ
イム表示を通して徐々にシステムの能力を学習し、ひいてはシステムの能力の範囲で適切にシステムを使用できるようになる。
同時に、システムへの信頼感が醸成される。

6. ま と め
プロパイロットは“より広いシーンで”、“より使いやすく”、“より多くのお客様に”をコンセプトに開発を行っている。今回、「プ
ロパイロット」、「プロパイロット 2.0」を商品化したことでお客様により安心で快適、ストレスフリーな運転を提供することができ、多くの反響を頂いている。
今後、より幅広いシーンで運転操作を支援できるよう技術開発を行い、更なる安全な交通社会の実現を目指し、クルマの新しい価値を提供していきたい。

日 産 技 報No.90 (2024)71

特集 2: 自動運転・運転支援 ： 2. プロパイロット

著者

井上

拓哉

谷口

洋平

徳永

誠士

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日産技報

No.90 (2024)

特集 2

特集 2:自動運転・運転支援

3. メモリー機能付きプロパイロットパーキング
高野

照久 *

渡邉

武史 *

竹田

椋*

1. ま え が き
自動車のドライバーにとって駐車は難しいと感じる運転操作の一つである。ドライバーは駐車場の形状や隣接車の有無に応じて、切り返し位置を適切に計画する必要がある。特に狭いスペースでの駐車ではハンドルの切り返し、および前後退のシフト切り替え操作が何度も必要となり、ドライバーの運転操
作が難しい。そのため、駐車支援のための研究開発が活発に

図1 プロパイロットパーキングのシステム構成図

行われている。近年になり、住宅環境のような区画線のない
駐車位置を自動的に検出するために、メモリー機能の開発が進められている。メモリー機能とは駐車位置をドライバーが予め登録することで、登録後はシステムが駐車位置を自動検出し駐車支援を行う機能である。メモリー機能にはドライバーが駐車位置をナビ画面上のカーソルを操作して登録するものや、ドラ
イバーの駐車した経路を記憶し忠実に再現するものなどがある。

2. 日産のプロパイロットパーキング
プロパイロットパーキングは2017 年発売の2 代目リーフに初

目標駐車位置の検出搭載された。アラウンドビューシステム を用いた駐車区画線

駐車制御（縦列駐車）（1）

図2 駐車位置検出と駐車制御の検出と、ソナーを用いた車両間スペースなどの駐車可能な空間把握により、目標駐車位置の自動検出と、切返しを含めた最適な駐車経路の演算を行い、目標駐車位置まで車両を制御する駐車支援システム（2）である。ドライバーは駐車開始ボタ
ンを押すだけで、システムが駐車操作（ハンドル・アクセル・
ブレーキ・シフト切換え）を自動制御し、切返しを含めて目標
駐車位置までの駐車操作を支援する（図 1、2）。以降、サクラ、
エクストレイル、アリアに搭載されている。
2023年には日産初のメモリー機能付きプロパイロットパーキ
ングをセレナに搭載した（図 3）。本稿では、最新のメモリー機
能の駐車位置の登録、検出技術について紹介する。

図3 メモリー機能付きプロパイロットパーキング*AD/ADAS 先行技術開発部

日 産 技 報No.90 (2024)73

特集 2: 自動運転・運転支援 - 3. メモリー機能付きプロパイロットパーキングに蓄積するため、ドライバーが事前に記録や検出を開始するた

3. メモリー機能付きプロパイロットパーキング

めの操作は必要なく、自動的に路面マップが生成される。

日産のメモリー機能の狙いは、ドライバーが煩雑な操作をすることなく駐車位置を登録でき、普段の運転操作から違和感なく駐車支援に移行できるシステムの実現である。 開発した支援システムは、ドライバーの低速走行中の路面画像を自動的に蓄積することで、ドライバーの事前操作が不要で、駐車後のワンタッチ操 作で登 録できる（ 図 3 上 ）。また検出時は、GNSS（Global Navigation Satellite System）を用いたシス
テムの自動起動と、メモリーの自動選択により、ドライバーが駐車位置の付近で停車するだけで、自動的に起動し、駐車位置を検出する（図 3 下）。また、駐車位置の横付け位置から切返し位置までの範囲で検知可能である。

図4 メモリー付きプロパイロットパーキングの部品構成

4. システム構成
メモリー機能付きプロパイロットパーキングの部品構成を図4に示す。新開発の300 万画素アラウンドビューカメラを搭載
し、路面を含めた車両のほぼ全周囲の映像を、詳細に撮影する。また、左右のドアミラーには夜間認識のために赤外線投光器を搭載している。さらに、ナビゲーションシステムから
GNSS 情報を取得し、メモリー情報と紐づけて駐車位置の自動検出のために利用している。

5. 駐車位置の登録、検出手法
図5 メモリー機能で登録される内容

メモリー機能では、アラウンドビューカメラを用いて路面を撮影し、登録時の路面模様と現在の路面模様を照合し、駐車位置を検出する。路面模様は駐車位置の手前を走行している範囲も含めて、最大約 40mの範囲でマップ化し保存する。
広範囲の路面マップを用いることで、横付け位置だけでなく、切り返し位置からでも駐車位置を検出できる（図 3 下）。

5.1 路面マップ
路面マップとは走行経路に沿った路面模様を特徴量に変換
し、特徴点の座標とともに記録したものであり、登録用の路面

図6 路面マップの照合

マップと検出用の路面マップの2種類がある。登録用の路面マッ
プは、登録時に生成するものであり、駐車位置に面した通路
から切返し位置を経由して駐車位置までを含むように、切返し位置を基準に前進と後退それぞれ上限 20mの範囲で生成さ5.2 駐車位置の検出れる（図 5、図 6（a））。検出用の路面マップは、駐車位置検

駐車位置を検出するために、検出用の路面マップと登録用出時に生成するものであり、検出時の自車両位置を基準に過の路面マップとを照合する。双方のマップを比較し、画像特徴

去 20mの範囲で生成される（図 6（b））。なお、本システムはの最も類似したペアを結び付ける。ここで画像特徴とは、路面低速走行時に、アラウンドビュー画像を一定距離ごとに自動的マップから検出された角部やエッジ部などの位置を示す特徴点
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日産技報

No.90 (2024)

特集 2: 自動運転・運転支援 ： 3. メモリー機能付きプロパイロットパーキングと、特徴点を識別するための特徴量を示す。照合時に、駐車車両や自転車などの立体物、朝昼夜などの日照状況変化に伴う画像変化があると、照合性能が低下する。そのため、有効な特徴点を抽出する処理（3）を行っている。

5.3 登録駐車位置の自動検出
本システムでは駐車位置を登録する際に、ナビゲーションシ
ステムから取得したGNSS の位置情報（緯度経度及び車両向き）を紐づけて保存する。登録後は、GNSSの位置情報を用いて、自車両の一定範囲内の登録駐車位置を自動的に探索し、登録駐車位置の付近で停車すると、自動的に登録用の路面

図8 リアルタイム補正時の路面マップ照合

マップと照合して駐車位置を検出し、ナビ画面に検知した駐車位置を表示する（図 7）。複数の登録位置が自車両の一定範
囲内に入った場合は、範囲内のすべての登録位置に対して路面マップの照合を行い、距離が最も近いものを優先的に表示する。またドライバー操作でメモリーを選択することもできる。

5.4 リアルタイム補正
図9 横付け位置で検知

駐車制御中に登録用の路面マップと現在の俯瞰画像を逐次照合し、駐車位置を検出する。駐車位置に近づくにつれて、駐車位置と直接照合できるようになるため、最終的な駐車位置精度が向上する。（図 8）

6. ま と め
本稿では、日産プロパイロットパーキングの機能と、最新の図10 切り返しで検知

メモリー機能の認識技術を紹介した。開発したメモリー機能ではドライバーが駐車した場所を簡単操作で登録し、登録後は駐車位置に接近すると自動的に駐車位置を検出することができ（図 9、10、11）、簡単操作の駐車支援を実現した。

図11 奥まった駐車位置を検知

図7 自動検出時の画面

日 産 技 報No.90 (2024)75

特集 2: 自動運転・運転支援 ： 3. メモリー機能付きプロパイロットパーキング

参考文献（1）Ken Oizumi:Development of “All-Around View”
System、2003-01-0017、SAE TECHNICALPAPER SERIES（2）鈴木康啓ら: 駐車位置検出から駐車操作まで自動で行う駐車支援システムの技術開発、自動車技術会大会学
術講演会講演予稿集、2018、20185428（3）竹田椋ら: 駐車位置周辺の路面マップ生成による簡単
操作のメモリ機能付き駐車支援システムの技術開発、自動車技術会大会学術講演会講演予稿集、2023、20236254

著者

高野

照久

渡邉

武史

竹田

椋

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日産技報

No.90 (2024)

特集 2

特集 2:自動運転・運転支援

4. 事故ゼロを目指した最新の運転支援技術
餌取

成明 *

1. は じ め に
日産は長期ビジョン「Nissan Ambition 2030」において、
高性能な次世代 LiDAR（ライダー）技術を活用し、事故の低減に大きく貢献する車両制御技術の開発に取り組んでいる。
将来の自動運転の時代において、お客さまに安心してクルマを使っていただくためには、世の中で起こる多次元に複雑な事故を回避するための運転支援技術の更なる向上が必須であると考えており、2つの取り組みを通して“リアルワールドにおいてさらに高い安全性の提供 ”を目指している（表 1）。
1つ目の取り組みはリアルワールドで高い安全性の提供を目指すために必要な交通シーンを明確にすることである。リアル
ワールドで起きている事故は、頻度が高いが単純なシーンから、頻度は低いが高度に複雑なシーンまで広く分布している。
しかしながら深刻な事故に繋がる可能性のある複雑なシーンを机上で全て検討することは困難であり、統計的な手法を用いる

表1 安心して使える自動運転の実現に向けた取組ことになる。しかしこれも簡単なことではない。例えば日本の場合、交通事故統計によると1 件の死亡事故に至る平均走行

本章では、緊急回避操作の自動化について最新の日産での距離は約 2 億 4000 万 mになる。これは約 3 万台の車の1 年

取り組み“Ground truth perception 技術 ”を紹介する。

間の総走行距離に相当する。頻度の低いシーンをモデル化す
るにはこのようなデータが何セットも必要であり、我々は走行

2. 複雑な事故の事例

実験によるデータ収集に加え、量産車を使ったデータ収集に取り組んでいる。

頻度は少ないが実際に起こっている複雑な事故の事例を2

もう一つの取り組みは自動化による安全性能の向上の取り組つ示す。最初の事例は左の車線が遠方で渋滞している。そのみである。日産はセーフティシールドコンセプトの下、衝突リス

発見が遅れたトレーラーが横転、自車前方の3 車線をふさい

クの発生段階に応じた技術を開発・導入してきた。常用域にでしまうという事例である（図 1）。

ついては約 25 年にわたる技術開発を経て自動化を達成する目
途が立ちつつあるが、緊急回避技術については開発を加速する必要がある状況である。

*AD/ADAS 先行技術開発部

日 産 技 報No.90 (2024)77特集 2: 自動運転・運転支援 - 4. 事故ゼロを目指した最新の運転支援技術

図1 複雑な事故の事例1

図2 複雑な事故の事例2

このようなシーンで自動運転車両はどう対処するかというと、このシーンでは、まず前方の車両が隣接車線のトラックと接まずトレーラーが自車線にはみ出してくるのでハンドルで避けよ

触し減速するため、ブレーキによる回避を試みるが、その後前うとする。しかしトレーラーが横転して3 車線をふさぐ形となる方の車両が急停止に至るため、緊急操舵で回避する。この場のでさらに回避を行うことが必要になる。このように時々刻々と合も自車線にはみ出してくるのでハンドルで避けようとする。

変化する状況を正確に遅れなく把握し、瞬時の判断で状況に時々刻々と変化する状況を正確に遅れなく把握し、瞬時の判即した回避行動をとることが必要になる。

断で状況に即した回避行動をとることが必要になる。

2つ目の事例は前方を走っている車両が脇見をして隣車線のこのように自動運転車両に求められる緊急回避行動とは空間

トラックと接触をして減速、その後ガードレールに衝突したたと物体を3 次元で正確に遅れなく把握し、時々刻々と変化する

め予想以上に急停止してしまう事例である。（図 2）

状況のもと瞬時の判断で回避操作を連続させることである。

3. Ground truth perception 技術
自動運転車両に求められる緊急回避行動を実現するために
まず 必 要なことは認 識 性 能の革 新である。 今 回開 発した
Ground truth perception 技術は、従来のカメラ、レーダーに加え、次世代高性能 LiDARを使用している。
図 3にカメラ、レーダー、LiDARの特徴を示す。

図3 カメラ、
レーダー、LiDARの特徴

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日産技報

No.90 (2024)

特集 2: 自動運転・運転支援 ： 4. 事故ゼロを目指した最新の運転支援技術

カメラは多くの情報を捉えるのでシーンの意味合い（コンテクスト）を理解できる反面、二次元から三次元を創り上げるため
形、位置の正確性に欠け、また三次元化するアルゴリズムが複雑なため急な変化には物体の追従できないという短所がある。レーダーは物体の動きを捉えるには非常に優れているが、電波の反射の強さを大きさに置き換えており正確な形を捉えることは難しく、複雑なアルゴリズムの特性上、カメラと同様に急な動きの追従が苦手である。LiDARは複雑な解釈を行わず
直接空間の構造を計測するため、変化に素早く追従すること

図5 Ground truth perceptionができ、3Dプリンタのように正確に空間を自動運転の頭脳に再現することができる。この3つのセンサの長所を統合して最大化することにより人間の能力に大きく近づくことができる。

カメラ、レーダー、次世代 LiDARを融合したセンシング技

次 に 既 に 実 用 化され ているLiDARと次 世 代 の 高 性 能術で実現する性能は① Dynamic Traffic Tracking、② Long

LiDARの差を説明する。次世代 LiDARはまずカメラと同じよ

Range Detection、③ Dynamic SLAMである。（図 5）

うに広い角度で世の中を捉えることができる。現在のLiDAR
は非常に薄い角度で空間を切り取るため空間と物体を理解す

Dynamic Traffic Trackingとは、道路構造と周囲の車両ることが難しく、LiDARのポテンシャルを十分に使えていない。

の動きを正確に遅れなく捉える性能であり、緊急性能の向上

また次世代 LiDARは300mという現行の2 倍以上の検知距離に寄与する。Long Range Detectionは、300m 以上離れたを目指している。これは世界の高速道路の一般的な最高速度車両を捉え、高速道路で発生するほとんどの事象を対処でき

130キロで渋滞末尾の車両を検出して通常の車線変更で回避

るようになる。最後にDynamic SLAMは周囲の空間を正確にすることができるようにするためである。検知距離を2 倍にする

計測することにより周囲の障害物が把握されることに加え、空と遠方ほどビームが広がるため、合わせて分解能も2 倍にする

間の見え方の変化から自身の動きを正確に計測することができ必要がある。この垂直検知角で25deg 以上、検知距離でる。自身の動きを正確に捉えることでホテルの敷地内でのアプ300m 以上、分解能で0.05deg 以下という目標に対して満た

ローチなど地図の整備されていないエリアでも自動走行ができしているのが次世代 LiDARである。（図 4）

るようになり、Door to Door 機能の実現が視野に入ってくることになる。

図4 次世代LiDAR

日 産 技 報No.90 (2024)

79特集 2: 自動運転・運転支援 ： 4. 事故ゼロを目指した最新の運転支援技術

4. Ground truth perception 試作車両
Ground truth perception技術を搭載した試作車を紹介する。

図7 試作車による緊急操作の自動化
図6 試作車の外観とシステム構成

2つ目のシナリオは対向車線を走っているタイヤが外れ前方
車両の周囲に7 個のレーダー、10 個のカメラ、ルーフ上にから向かってくるシナリオである。（図 8）

次世代 LiDARを搭載した。ルーフ上にLiDARを搭載する理このシナリオは向かってくるタイヤを回避した後、タイヤが外

由は、ビームが周囲の車両で遮られないよう、遠くまで空間把れた対向車両が中央分離帯を越えて自車線に飛び出してくる。

握するために高い位置に搭載することを選択した。

本シナリオでも周囲の物体と形と位置を正確に遅れなく把握し、瞬時の判断で連続した回避操作の自動化を実現を確

5. Ground truth perception 技術を用いた認した。

最新の運転支援技術
試作車の性能を3つのシナリオで紹介する。
一つ目のシナリオは道路沿いの駐車場から不注意に後退してきた車両を回避、回避した先に歩行者が飛び出してきたた
め緊急停止するシナリオである。（図 7）
このシナリオでは周囲の物体と形と位置を正確に遅れなく把握し、瞬時の判断で緊急操作を連続的に行うことで後退車両
及び飛び出してきた歩行者に対して連続した回避操作の自動化を実現した。

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日産技報

No.90 (2024)

特集 2: 自動運転・運転支援 ： 4. 事故ゼロを目指した最新の運転支援技術

図9

渋滞末尾や路上障害物を車線変更で避ける様子

図8 向かってくるタイヤを検出し、回避するシーン

3つ目は高速走行時に渋滞末尾や路上障害物をいち早く検出し通常の車線変更で安全な車線に移動するシナリオ（図 9）と地図の整備されていない道を自身で周囲の道路構造を把握し、進む道を演算し目的地であるドアの前まで自立走行するシナリオ（図 10）である。Ground Truth perception 技術により運転支援技術が進化し、Address to Addressに進化する姿を確認した。

図10 試作車による緊急操作の自動化

6. お わ り に
日産は安心して使える自動運転の実現に向けて、緊急回避
操作の自動化をまず実現すべき課題と考えている。今回紹介した技術開発をさらに加速、進化させ、自動運転技術の次のステップを確実に高めていく。

日 産 技 報No.90 (2024)81特集 2: 自動運転・運転支援 ： 4. 事故ゼロを目指した最新の運転支援技術

著者

餌取

成明

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日産技報

No.90 (2024)