立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第27号) 2018

自動運転車・手動運転車混在環境における大局的隊列制御戦略と通信妨害攻撃の影響
Global platooning control strategy for auto- drive and manual- drive mixed environment andthe effect of radio jamming attack
2171003

研究代表者

静岡大学学術院工学領域

教授

石原

進

列に割り込んできた場合には，その隊列が手動[研 究 の 目 的］運転車両に分断されたものとして扱われてきた。
自動隊列走行には快適性・安全性・省エネル

しかしながら，手動運転車を間に挟んだ状態でギー効果が期待できるが，自動運転の普及にあも自動運転車両車間で制御情報をやりとりでき

たっては手動運転車両と自動運転車の共存時期

れば，分断された後方の自動運転車両群では前が避けられないうえ，車両間の協調動作にあ方の車両群の挙動に合わせた運転制御が可能にたっては，通信妨害攻撃を含む無線通信の信頼なるため，より加減速が少ないスムーズな運転性に関する影響調査が欠かせない。本研究は，が可能になることが見込めるうえ，事故を未然将来的に発生する自動運転車両と手動運転の車に防ぐことも可能となる。

両が混在した状況での車列の走行制御において，Chin らは手動運転車両のドライバモデルを混在する手動運転車両をまたいだ自動運転車両利用し，モデル予測制御に基づいた手動運転車間の通信による大局的な制御戦略の設計と，そ両を含む CACC (以下，混合型 CACC) を開れに伴う車車間通信への通信妨害攻撃への影響発している [1]。しかしながら，Chin らの研を定量的に明らかにすることを目指したもので究も含め，CACC に関する研究においては，ある。

電波を用いた無線通信による通信障害の影響を含めた評価が十分に行われていないのが現状である。これに加え，電波による無線通信を用い[研究の内容，成果］て隊列制御を行う場合，通信妨害攻撃による通信障害リスクが避けられない。このような通信

1．はじめに協調型の自動隊列走行 (Cooperative Adap-

妨害の影響を含んだ混合型 CACC の性能評価，

tive Cruise Control) は自動運転の利用形態とならびに実用的な制御手法に関する検討は我々して，特に大型トラック等の長距離運転においの 知 る 限 り 行 わ れ て い な い。本 研 究 で は，て，運転者の負担軽減あるいは無人化，車間距

Chin ら の モ デ ル 予 測 制 御 に 基 づ く 混 合 型

離の短縮による道路利用効率の向上・空気抵抗

CACC のモデルを現実的な車々間無線通信シの減少による省エネルギー化という効果をもたミュレーションシステム上に組み込み，図 1 にらすものとして期待されている。これまで，自示すような無線通信上の障害ならびに意図的な動隊列走行の研究分野では，手動運転車両が隊攻撃の影響を考慮したシミュレーション評価を― 1 ―立石科学技術振興財団

図1

手動運転車両を含む自動隊列走行車両群と通信妨害攻撃行った。さらに，これらのシミュレーション結めて行うため，現実的な電波無線通信のシミュ果から，手動運転車両を含んだ自動隊列制御にレーションが可能な無線ネットワークシミュおける制御指針を導出した。

レ ー タ Scenargie [2] を 使 用 す る こ と と し，この Scenargie 用に混合型 CACC のモデルを2．モデル予測制御に基づく手動運転車両を含実装した。もともとの混合型 CACC のモデル

む自動隊列走行制御

では，常に先頭車両が手動運転車両を含む隊列モデル予測制御とは，現在の制御の内部状態内車両の状態 (位置，速度，加速度) を知ってと目標値から未来の制御量の動きを制御対象のいると仮定されていた。また，先頭車両から隊モデルに基づいて予測しつつ，未来のある時刻列内の自動運転車両への制御コマンド，つまり，における内部状態をできるだけ目標値に従った

次に与えるべき加速度は確実に隊列内車両に与状態に近づけられるような制御入力を最適化計えられるものとされていた。しかしながら，実算によって求める制御手法である。本研究では，際にはこれらの情報を伝えるメッセージは通信

手動運転車の挙動モデルとして，複数の Auto-障害によって欠落することがある。本研究では，Regressive with eXogeneous (ARX) モデルを通信障害によって車両の状態情報および制御確率的に重み付けした非線形モデル PrARX モ

メッセージが失われた場合，最後に受け取ったデルに基づく人間の運転者の曖昧さを含むモデ

状態，制御情報をそのまま適用して動作するもルを使用した。具体的には [1] に基づき，2のとした。隊列内車両からの状態メッセージは，つの ARX に基づく PrARX を用いた。当モデ

各 車 両 か ら IEEE802.11p を 用 い て ブ ロ ー ドルでは，入力として前方車との車間距離，相対キャストによって 50 Hz で送信されるものと速度，全ステップでのモデル出力を用い，次スした。先頭車両からの全車両への制御メッセーテップの加速度を出力する。本モデルで使用すジは，10 Hz でブロードキャストによって送らるパラメータは，運転シミュレータによる実験れるものとした。メッセージサイズはいずれもを通して得たものである。隊列の先頭車両は手200 バイトとした。

動運転車を含む隊列内車両から現在位置，速度，通信妨害のモデルには，Punal らによって実加速度を取得し，これらと PrARX モデルの出証実験が行われた攻撃効果の高い妨害手法

力に基づいて自動運転車両の加速度を出力する。

Periodic Jammer を使用した [3]。この妨害手法では，64 μsec. の妨害信号を 10 μ 秒の空白

3．車々間電波通信・通信妨害を含む自動隊列期間を挟んで連続的に送信する。妨害信号はシステムシミュレーションシステム

IEEE802.11p 車々間通信用無線 LAN における陳らの混合型 CACC のシミュレーション評

適正な信号の先頭部分を取り出したものとなっ価を，電波による車々間無線通信での障害を含ており，受信側ではこの妨害信号を受け取るよ― 2 ―Tateisi Science and Technology Foundation

うに動作するが，信号は全体として適切な通信フレームの体をなしていないので，受信には失敗する。また，この信号と干渉した適正な通信フレームの受信は妨害されることになる。なお，
車両，妨害源からの電波信号はそれぞれ無指向性アンテナを用いて出力 20 dBm で送信されるものとした。
4．シミュレーション評価と考察
平均速度 100 km/h で走行する先頭車両に 5台の車両が追従し，5 台のうち真ん中の 1 台が手動運転車両である場合を想定したシミュレーションを実施した。各車両の全長は 4.5 m とし，車間距離は車頭時間 0.5 秒における車間距離に5 m を足した距離を維持するようにした。この隊列が道路上に浮遊するドローンに置かれた妨害信号源の下に向かって走行する。妨害がない

図 2 先頭車両が加減速を繰り返した場合の隊列配置の変化

場合には，大部分の車両で車間距離は目標車間距離と一致しているが，妨害がある場合には，うに可視光通信やミリ波通信等，通信の指向性目標車間距離から外れるものが多くなり，中にが高く，遠隔からの攻撃を受けにくい通信媒体は車間距離 3 m と極めて短くなる場合も見らを用いることが有効と考える。

れた。
先頭車両が用いる手動運転車両のモデルパラ

5．まとめ

メータの全てに誤りが含まれた場合の影響につモデル予測制御に基づく手動運転車両を含むいても調査した。先頭車両が周期 16 秒で速度

自動隊列走行制御手法を通信妨害攻撃を含む現を 80 km/h から 120 km/h に増減させながら，実的な車々間無線通信を想定したシミュレー

妨害限近くを走行した場合の車間距離の変化をションを通して評価し，その効果を確かめた。

図 2 に示す。全パラメータの誤差が 10% ある

自動隊列走行をする車両と同等の電波出力によ場合においても，通信妨害がない場合には車間る電波通信妨害によって，隊列制御に大きな乱距離の悪化に関して顕著な違いは見られない。

れが生じる事を確認した。特に，手動運転車両

これはモデルパラメータの誤差の影響が，各車のモデルパラメータに誤差がある場合，通信妨両からの状態のフィードバックによって緩和さ害がない場合には自動運転車両からのフィードれていることを意味している。しかしながら，バックによってモデルパラメータの誤差の影響妨害がある場合には，誤差が大きくなるにつれは無視できる程度であるが，通信妨害がある場て車間距離の変化が大きく変化することが観察

合には，顕著な隊列の乱れが生じることを確かされる。これより，通信妨害にたいする対策とめた。これより電波妨害攻撃に対する対策としして，モデル誤差をできるだけ小さくするか，て妨害攻撃が受けにくい可視光やミリ波帯電波通信妨害が合っても車々間通信の信頼性を維持による通信の必要性を示した。

するための仕組みを導入することが考えられる。
後者の方法としては，[4] で提案されているよ― 3 ―立石科学技術振興財団[参考文献][1][成果の発表・論文等］

H. Chin, H. Okuda, Y. Tazaki and T. Suzuki,

1)

石原進：自動協調運転における大局的危険回避行“Model Predictive Cooperative Cruise Control in

動のための生物群行動に基づく通信・車両制御と攻Mixed Traffic,” Industrial Electronics Society,

撃対策の検討，情報処理学会マルチメディア通信とIECON 2015, pp. 3199-3205, 2015.
[2]分散処理ワークショップ，pp. 221-221, 2017．

Space Time Engineering, https : //www.spacetime-eng.com/jp/[3]2 ) 濱崎福平，陳ヒョン兌，奥田裕之，石原進：自動運転車・手動運転車の混在環境における隊列制御へ

O. Punal, C. Pereira, A. Aguiar, and J. Gross,の通信妨害攻撃の影響，情報処理学会研究報告，高“Expermental Characterization and Modeling of RF

度交通システムとスマートコミュニティ研究会，

Jamming Attacks on VANETs,” IEEE Trans.
Vehicular Technology, Vol. 64, No. 2, pp. 524-540,
2015.
[4]

vol. 2017-ITS-71, No. 7, pp. 1-2, 2017．
3 ) 濱崎福平，陳ヒョンテ，奥田裕之，鈴木達也，石原進：自動運転車・手動運転車の混在環境におけるS. Ishihara, R. Rabsatt, M. Gerla, “Improving

隊列制御への通信妨害攻撃の影響調査，情報処理学

Reliability of Platooning Control Messages Using

会研究報告，高度交通システムとスマートコミュニ

Radio and Visible Light Hybrid Communication,”

ティ研究会，vol. 2018-ITS-72, No. 1, pp. 1-7, 2018．

IEEE Vehicular Networking Conference, pp. 96-103,
2015.

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