本邦空港内におけるレベル4自動運転車両走行実現に向けた取り組み（公財）航空輸送技術研究センター（ATEC）技術部
小寺 佑季
日本航空株式会社 グランドハンドリング企画部 GSEグループ
金子 誠©ATEC, ALL rights reserved.

本邦における今までの検討状況

第8回空港制限区域内における自動走行の実現に向けた検討委員会資料より引用©ATEC, ALL rights reserved.

空港内における「レベル4自動運転」の考え方について「レベル4自動運転」の定義• 空港における「自動運転レベル4の定義」（案）
検討委員会では「車両開発事業者、運行事業者、空港管理者等の関係者間で合意した限定領域（ODD）を前提として、運転者が介在せずに対応可能なシステム。」と定義。
（第9回 空港制限区域内における自動走行の実現に向けた検討委員会資料より引用）• （参考）SAE-米国自動車技術者協会による「自動運転レベル４」の定義
運転自動化システムが全ての動的運転タスク及び作動継続が困難な場合への応答を限定領域（ODD）において持続的に実行。
作動継続が困難な場合、利用者が介入の要求に応答することは期待されない。

※ODD＝Operational Design Domain （運行設計領域等）
自動運転システムが正常に作動する前提となる設計上の走行環境に係る特有の条件のこと©ATEC, ALL rights reserved.

ATEC-諸外国における空港制限区域内の運用に係る基準等に関する調査・研究WGにおける調査・議論状況（令和3年度）••

海外調査– 香港での実証実験の概要を調査（後述）– その他、諸外国の実証実験状況についても調査
国内調査– 空港と環境が類似した閉鎖環境である工場内における自動運転導入状況を調査
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自動運転車両/有人車両の優先順位
遠隔操作の範囲や機能、また車両故障時の対応
交差点走行における状況確認
インフラ整備状況
その他

WG内での議論内容– 海外/国内調査状況を踏まえて以下について議論を実施••••

車両走行帯での自動運転車両の優先順位
不測の事態（車両故障等）が発生した場合の対応方法
空港内事故発生時における緊急車両への対応方法
航空機交差が発生するエリアでの走行

R4年度も引き続きWGを継続し、海外調査や本邦への導入において課題となる
上記4点について継続した調査・議論を行うこととした。
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ATEC-諸外国における空港制限区域内の運用に係る基準等に関する調査・研究WGにおける調査・議論状況（令和4年度）•海外調査– フランスでの実証実験の概要を調査（後述）– 合わせて、諸外国の実証実験状況についても調査
WGで確認できる範囲では、本邦と同等、またはそれ以上に導入が進んでいる国が無いことを確認した。（調査は継続）•WG内での議論内容– 2025年にANA/JALがレベル4自動運転車両導入を予定している走行ルートにおける以下課題に関する議論• 車両走行帯での自動運転車両の優先順位（信号機設置要否含め）• 不測の事態（車両故障等）が発生した場合の対応方法• 緊急車両への対応方法について「空港制限区域内における自動走行の実現に向けた検討委員会」に向けて、本WGで事前の議論を実施（議論は継続）©ATEC, ALL rights reserved.

ATEC-諸外国における空港制限区域内の運用に係る基準等に関する調査・研究WGにおける調査・議論状況（海外事例）•

香港での導入状況– 航空機との交差も無く、かつ他車両との交差も限定的な経路での運用©ATEC, ALL rights reserved.

ATEC-諸外国における空港制限区域内の運用に係る基準等に関する調査・研究WGにおける調査・議論状況（海外事例）•

フランスでの導入状況– CDG空港のテストはレベル３であり日本での実施内容をより簡素にしたレベル

引用：https://navya.tech/fr/air-france-charlatte-autonom-skyteam-sustainable-flight-challenge/©ATEC, ALL rights reserved.

本邦での検討状況（HND）••

ANAでは、株式会社豊田自動織機とともに、羽田空港において自動運転トーイングトラクターのレベル４実用化に向けた実証実験を重ねている。
2025年内に第２ターミナルと国内貨物上屋を結ぶ国内貨物ルート（黄色）でレベル４実用化を開始し、その後、国内貨物より搬送距離が長く、時間がかかる第２ターミナルと国際貨物上屋を結ぶ国際貨物ルート（オレンジ）の実用化を目指す。
※国内貨物ルート：片道約1.5km、約10分 / 国際貨物ルート：片道約4.5km、約30分
国際上屋

T3

中継地

国内上屋

T2

豊田自動織機製3TE25(電動車）
をベースに自動運転改造した車両

緑：国内手荷物ルート
黄：国内貨物ルート（2025実用化）
オレンジ：国際貨物ルート（2026実用化）
紫：国際手荷物ルート©ATEC, ALL rights reserved.

HNDの主な課題
・交通量、合流、車線変更
・誘導路横断、トンネル・道幅、すれ違い、悪路1.使⽤⾞両
基本情報*

⾛⾏制御技術の概要*

使⽤⾞両

TLD社製・TractEasy

⾞両⾃律型

全⻑3.20m以下の技術で⾃⼰位置推定を⾏い、設定経路上を⾛⾏する

全幅1.84m●Odometry（⾛⾏距離計）

全高2.05m●IMU（慣性計測装置）

重量4,070kg●LiDAR

ハンドル有●GNSS

センサー等の概要*
LiDAR、GPSアンテナ、4G/LTEアンテナ、IMU（慣性計測装置）
上記⾞両を2台所有しており1台を実験で使⽤し、もう1台をバックアップとする計画 *レベル3実運⽤と同様

レベル3実証実験時からの変更点①ソフトウェアのバージョンアップ（Ver.11）に伴って、以下の点の性能向上が期待される
レベル3実証実験（2020年）

レベル3相当実⽤化（2021年）

Ver.6

Ver.10Ver.11

平均22m（実績値）**

平均29m**

平均35m***

平均6〜8km/h**

平均6〜8km/h**

平均10km/h***

0.8m/s2**

0.8m/s2**

1.0m/s2***

ソフトウェアのバージョン
交差点における他⾞両の認識範囲
カーブ⾛⾏時の速度
交差点で一旦停止後の再加速

レベル4に向けた実証実験（2022年）**実績値、***理論値②遠隔監視システムを有効化し、正しく機能することを確認する©Japan Airlines, ALL rights reserved.

2.実証実験目的および検証項目
目的
以下の各項目について、改善の有無を検証する。改善できない課題に対してはインフラや運⽤ルールの整備の要否について検討する。

検証項目①ソフトウェアのバージョンアップによる改善目標値
レベル3相当実⽤化時点（2021年3月、ソフトウェアVer.10）
交差点における他⾞両の認識範囲
カーブ⾛⾏時の速度目標値（ソフトウェアVer.11）

平均29m

平均35m

平均速度6〜8 km/h（必要以上の減速が発⽣）

平均10km/h

0.8 m/s2（一般⾞両に⽐べて緩やか）

1.0m/s2

交差点で一旦停止後の再加速②システム全般の目標値
項目

安全品質

検証事項

障害物等を検知した際の安全な停⾞システムによって安全に停⾞した実績を監視する

安全な停⾞後の⾃動再始動システムによって安全に停⾞した後、⼈が介⼊せずシステムにより⾃動⾛⾏を再開した
実績を監視する

安全な停⾞後の⼿動再始動システムによって安全に停止した後、安全を確認し添乗者により⼿動で⾃動⾛⾏を再開した
実績を監視する

緊急停止操作による⾛⾏停止（添乗⾞による介⼊）作業員が⾞両の緊急停止ボタンを操作したことによる⾃動⾛⾏停止の実績を監視する

ODD逸脱時の⾛⾏停止

ODD逸脱時に安全に⾃動⾛⾏を停止できるか

⾞両およびシステムの不具合による⾛⾏停止

⾞両本体やセンサー類のハードウェア、およびシステムの障害が発⽣した際に安全に⾃動⾛⾏を停止できるか誤検知による停⾞システムの誤認識、およびセンサーの誤検知による⾃動⾛⾏停止の実績を監視する

遠隔監視システムによる操作

遠隔監視システムよる⾞両操作（作動・停⾞）時に、遅滞なく操作できるか©Japan Airlines, ALL rights reserved.

3.⾛⾏ルート・⾛⾏条件
レベル3相当実運⽤と同じルートで実証実験を実施する。
⾛⾏ルート

第2旅客ターミナル本館南ソーティング〜
サテライトターミナルソーティング

⾛⾏距離往復約1.2km

⾛⾏条件

以下の気象条件を目安とし、気象状況による⾛⾏への影響が確認された段階で、⼿動運転への移⾏、および⾃動運転の再開を⾃動運転⾞両運転者の判断により⾏うものとする① 降⾬ ︓3mm/h以下② 降雪 ︓弱い雪を上限とし、路⾯状況等により実施者が判断③風︓20km/h（≒10KT）以下④ 視程 ︓200m以上

実績

上記ルートにてレベル3相当実運⽤化済★

★
★＝起点/終点

引用元：Google社 Google earth©Japan Airlines, ALL rights reserved.

4.実証実験結果
実験概要

実施期間

2022年4月6⽇〜6月29⽇（昼間帯のみ）

総⾛⾏回数

196往復

総⾛⾏時間

33時間48分

総⾛⾏距離約235km

添乗者による介⼊回数

52回

ソフトウェアバージョンアップによる改善
レベル3相当実⽤化

交差点における他⾞両の認識範囲
カーブ⾛⾏時の速度
交差点で一旦停止後の再加速

目標値

今回の実験

結果

（2021年3月時点、ソフトウェアVer.10）（ソフトウェアVer.11）（ソフトウェアVer.11）

平均29m

平均35m

平均33.4m×

平均速度6〜8 km/h

平均10km/h

平均9.9km/h

×0.8 m/s2

1.0 m/s2

1.0 m/s2○©Japan Airlines, ALL rights reserved.

4.実証実験結果
システム全般の実績

安全品
質システムによる安全な停⾞後の⾃動/⼿動再始動についてデータログが十分に残っておらず、具体的な原因の特定には至らなかった。

検証項目

結果

障害物等を検知した際の安全な停⾞○

誤検知による停⾞

安全な停⾞後の⾃動再始動

×

安全な停⾞後の⼿動再始動

×

誤検知による停車した際の理由の内訳は以下の通り

緊急停止操作による⾛⾏停止（添乗⾞による介⼊）×

ODD逸脱時の⾛⾏停止○

⾞両およびシステムによる⾛⾏停止○

誤検知による停⾞

×

遠隔監視システムによる操作*

ー①濡れた路面を障害物として認識していることによるもの（93.92％）
交差点でのパフォーマンスを向上させるため、ソフトウェアVer.11に新しく導入された路面認識機能により、誤検知が発生しているものと推測される。
次回のバージョンアップ（Ver.13）では、濡れた路面を正しく認識する性能の向上が見込まれている。
②雨滴を誤検知したことによるもの（1.20％）
Ver.10においては2.78％発生していた。
③原因不明/その他（4.88％）
データログを解析するも車両を停車させる要素の判別に至らず。

*遠隔監視システムによる操作実績なしのため誤検知した166回のうちの161回（97.0％）が雨天時に発生したもの。

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4.実証実験結果
緊急停止操作による⾛⾏停止（添乗⾞による介⼊）
添乗者による介⼊は全て交差点（合流地点含む）で発⽣した。
交差点ABCDEFGHIJKL

発⽣回数

32

1000

10

40

174

11

割合(％)

5.8

3.8

19.2

0.0

0.0

1.9

0.0

7.7

0.0

32.7

7.7

21.2

介⼊が発⽣した要因は以下のとおり。
1. 他⾞の速度超過（15km/h超、95.24%）
2. 他⾞の速度超過は無いが、⾃動運転TT⾞の他⾞認識範囲が狭いことによるもの（4.76%）（各交差点の位置）

正⾯から対向⾞が⾛⾏してくる交差点での介⼊は47％
横⽅向からの⾞両が⾛⾏してくる交差点での介⼊は53％

引用元：Google社 Google earth©Japan Airlines, ALL rights reserved.

5.実証実験総括＜⾞両＞• レベル3相当実⽤化時（2021年3月）からの技術的課題については、ソフトウェアのバージョンアップによって一部改善が⾒られたが、全体の⾛⾏品質の向上には⾄らず、実⽤性を踏まえて更なる向上が求められる。
• 添乗者による介⼊が発⽣している交差点においては、制限速度以上で⾛⾏する他⾞両に対して現状のハードでどこまで対応することが可能なのか、ソフトウェアをバージョンアップしたうえで検証が必要。
• 既にメーカーからリリースされているソフトウェアVer.13にアップデートし、改善の⾒込みを確認した
うえで再度実験を実施し、品質の改善について実績を検証する。(2023年2月予定)＜インフラおよび運用ルール＞• 交差点の⾛⾏品質の改善については、⼿動運転⾞両の規制が必要と考えており、インフラの整備や制限区域内を⾛⾏する⾞両のルール変更についても検討が必要。
航空局やATEC主催のワーキンググループにおいて他事業者や空港管理者とも協調して議論をしたい。

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本邦空港内におけるレベル4自動運転車両走行実現に向けた取り組み

ご清聴ありがとうございました！

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