自動運転技術の現状と課題

金沢大学 新学術創成研究機構 自動運転ユニット
ユニットリーダー 菅沼 直樹
1170704 災害対策技術講演会2017

研究室紹介

金沢大学 新学術創成研究機構


未来社会創造研究コア 自動運転ユニット

メンバー（教職員7名，学生11名）
教員：菅沼准教授，米陀助教，
 博士研究員：M.A. Aldibaja，柳瀬龍（現在募集中）
 研究員：倉元昭季，亀山純哉
 秘書：北川智美，学生：7名（修士），4名（学部）
2

目次


近年を中心とした自動運転の歴史
高速道路から一般道へ
 白線認識から高精度地図の活用へ

金沢大学の取り組み
取り組み概要と自動運転車両
 自動運転に必要な技術

自動運転の要素技術とキーテクノロジ
周辺環境認識 自己位置推定
 走行軌道生成

現在の開発状況
テストコースにおける開発と評価
 石川県珠洲市における公道実証実験



3まとめ


現状と将来の課題

高速道路での自動運転


Point-to-Pointの自動運転

比較的単純な環境，整備された道路ハードインフラに依存 走行空間の限定

日米欧で古くから盛んに研究

国家プロジェクトの例
CHAUFFEUR（欧） PATH（米） SARTRE（欧） Energy-ITS（日）



4

目的


安全・快適性向上，交通容量の増加，物流の効率化

一般道での自動運転
Door-to-doorの自動運転
近年になり研究が活発
 背景

コンピュータ処理能力
 人工知能（AI）
 高精度地図の活用

ソフトインフラへのシフト

目的

安全・快適性向上
交通事故の削減
 初心者・ペーパードライバー

金沢大学@珠洲交通システム（モビリティ）の革命
交通容量増加，物流省力化
 高齢過疎地域における次世代交通手段
5

目次


近年を中心とした自動運転の歴史
高速道路から一般道へ
 白線認識から高精度地図の活用へ

金沢大学の取り組み
取り組み概要と自動運転車両
 自動運転に必要な技術

自動運転の要素技術とキーテクノロジ
周辺環境認識 自己位置推定
 走行軌道生成

現在の開発状況
テストコースにおける開発と評価
 石川県珠洲市における公道実証実験

6

まとめ

現状と将来の課題金沢大学 自律型自動運転車両



1998年頃から研究開始
非専用道路での自律走行が可能な認識能力
 安全かつ自然な走行を可能とする判断能力研究初期の自動運転車両（1998~2008年）

ステレオ
ビジョン
障害物回避走行（2倍速）

無人走行（2008年頃＠金沢大学際）

現在の様子

国内の大学初の市街地における自動運転実証実験を開始（2015年2月24日）

現在搭載しているセンサ－
GNSSアンテナ

Velodyne HDL-64E S2カラーカメラIBEO LUX

IMU

車速センサ
10

IBEO LUX ミリ波レーダ

IBEO LUX ミリ波レーダ

LIDARが見た周りの世界
３次元空間の把握

昼夜を問わない認識

道路ペインティングの読み取り
11

Door-to-door自動運転の必要技術


周辺環境認識技術

現在の研究内容

認識＝検出＋識別＋予測 予測＝潜在（死角検出）＋顕在（軌道予測）リスク把握

自己位置推定技術
地球上のどこにいるのか？
 どの車線のどの位置にいるのか？


走行軌道生成・誘導技術
目的に到達するにはどのような経路で進むべきか？
 障害物に衝突ないためにはどんな行動をとるべきか？


ヒューマンマシンインターフェース(HMI)
自動運転システムは何をしようとしているのか？
 人間はどんな状態なのか，何をしようとしているのか？
12

自動運転＝情報処理，移動ロボットの技術開発

目次

近年を中心とした自動運転の歴史
高速道路から一般道へ
 白線認識から高精度地図の活用へ

金沢大学の取り組み
取り組み概要と自動運転車両
 自動運転に必要な技術

自動運転の要素技術とキーテクノロジ
周辺環境認識 自己位置推定
 走行軌道生成

現在の開発状況
テストコースにおける開発と評価
 石川県珠洲市における公道実証実験



13

まとめ


現状と将来の課題金沢大学の自動運転システム
分散処理システム（UDP/IP，TCP/IP）
高分解能
デジタル地図All information

周辺環境認識

軌道計画

カメラ

信号認識

経路選択

ミリ波レーダ

静止障害物検出

状況判断

全方位レーザ

移動物体検出
将来軌道予測

動作決定

軌道追従
操舵量決定

ﾏｯﾌﾟﾏｯﾁﾝｸﾞ

駆動力決定

センサ系

14

認知系

経路･軌道生成系

システム監視ﾋｭｰﾏﾝﾏｼﾝ
ｲﾝﾀｰﾌｪｰｽ
Prius

自己位置推定GNSS/INS
複合航法装置

データ保存

制御系

ﾕｰｻﾞｲﾝﾀｰﾌｪｰｽ系

操舵制御
駆動力制御
ウィンカ―制御

ｱｸﾁｭｴｰﾀ系

カメラによる認識の例

DNNによる
Semantic segmentation

昼夜問わず認識可能 最大検出距離140m程度15レーザによる環境認識例

走行速度約60km/h



走行可能空間の明確化，移動物体の抽出と軌道予測自己位置推定の様子

２次元地図（オルソ画像との照合） 約10cm程度の精度で推定可能


17



GNSS未使用，昼夜関係なし（総務省SCOPE成果）

金沢大学の自動運転システム
分散処理システム（UDP/IP，TCP/IP）
高分解能
デジタル地図All information

周辺環境認識

軌道計画

カメラ信号認識

経路選択

ミリ波レーダ

静止障害物検出

状況判断

全方位レーザ

移動物体検出
将来軌道予測

動作決定

軌道追従
操舵量決定

ﾏｯﾌﾟﾏｯﾁﾝｸﾞ

駆動力決定

センサ系

18

認知系

経路･軌道生成系

システム監視ﾋｭｰﾏﾝﾏｼﾝ
ｲﾝﾀｰﾌｪｰｽ
Prius

自己位置推定GNSS/INS
複合航法装置

データ保存

制御系

ﾕｰｻﾞｲﾝﾀｰﾌｪｰｽ系

操舵制御
駆動力制御
ウィンカ―制御

ｱｸﾁｭｴｰﾀ系

レイヤ型パスプランナ
HMI
High Level
目的地，走行速度設定（HMI）
 デジタル地図に基づく経路選択Middle Level

HighMiddle
Low level

交通ルールへの準拠
 Finite State Machine（FSM)に基づく行動決定

停止処理，追い越し，信号待機など

Low Level

軌道生成，衝突判定

複雑な軌道生成を分かりやすく表現！
19

High/Middle Level パスプランナデジタル地図ノード，リンクStartGoal

緯度経度・道幅・制限速度

最適経路計画
Dijkstra法
 累積コスト評価

リンク通過時間 交差点通過コスト

複数経路の同時考慮

FSMによる状態管理
一時停止，追い越し，
 信号機，駐車など

20

第1候補経路第2候補経路Low Level Path Planning

走行軌道リスト生成

プレビューポイント


広域的走行経路に平行v,d軌道（座標・時間）の計算
Highly Dynamic Environment 経路パターン，速度（距離）パターンの組合せ
 安全性の事前シミュレーション

衝突しない滑らかなパターンを選択




10Hz

衝突判定
車両シルエットの重ね合わせ 大きさを持った剛体


21

T

目次


近年を中心とした自動運転の歴史
高速道路から一般道へ
 白線認識から高精度地図の活用へ

金沢大学の取り組み
取り組み概要と自動運転車両
 自動運転に必要な技術

自動運転の要素技術とキーテクノロジ
周辺環境認識 自己位置推定
 走行軌道生成

現在の開発状況
テストコースにおける開発と評価
 石川県珠洲市における公道実証実験



22まとめ


現状と将来の課題

テストコースにおける評価

模擬市街路テストコース


東部自動車工業株式会社殿

長期走行試験


金沢 東部自動車学校
2013年1月～2015年2月

パスプランナの開発に重点
センシングは公道試験
 パスプランナの自動車特有な要求事項


高度に動的環境（移動物体の運動推定・軌道予測） 通常の移動ロボットの想定速度域が10倍以上異なる


センシング・パスプランナの問題切り分け

安全性・効率化石川県 珠洲市における公道実証実験

高齢社会(H26年12月末現在)
人口総数 15,948人
 高齢化率 44.2%




交通格差


都市部からの交通アクセス


珠洲市役所‐金沢駅（高速バス3時間）

能登地域

市内交通
鉄道網無（廃止済み）
 バス（路線によっては1本/日）
 タクシー（地域によっては不便）




珠洲市

将来の地域内移動に不安

自動運転技術応用による貢献
 市街地公道実証実験開始

約100km

金沢市
（中核市）

24



国内の大学初（2015.2.24）

石川県

実証実験（旧ルート）の成果
鉢ヶ崎総合公園-珠洲市総合病院（約6.6km）


市街地，山間部の技術課題解決

成果（公道走行開始から約1か月後）


4月1日：片道走破（6.6km）
4月16日：往復走破（13.2km）
2015.2.24国内の大学初
市街地公道実証実験開始!!

珠洲市総合病院

山間部区間（GNSS信号，携帯電波劣化）
地図も２ｍ程度ずれている区間

市街地区間（朝夕交通量大）25

珠洲ビーチホテル
Googleマップより引用

鉢ヶ崎総合公園

新ルート概要
2015年10月～
全長約60km
道の駅すず塩田村

すず塩田村ルート

飯田地区市街地
巡回ルート

松波鵜島
バイパスルート

26

旧ルート
鉢ヶ崎ルート

道の駅すずなり

Googleマップより引用

新ルートでの走行風景（ダイジェスト）
注)2倍速

27

自動運転自動車の安全性28

信号無視の自転車，対向車，信号機の同時判断

交通量の多い環境での自動運転29

社会受容性評価（アンケート調査結果）

約5割の人が必要（Lv.4が4割以上）
 必要あり：高齢者，単身世帯，中家族（4，5人）
 メリット：交通事故減少，移動時間有効活用


30

目次


近年を中心とした自動運転の歴史
高速道路から一般道へ
 白線認識から高精度地図の活用へ

金沢大学の取り組み
取り組み概要と自動運転車両
 自動運転に必要な技術

自動運転の要素技術とキーテクノロジ
周辺環境認識 自己位置推定
 走行軌道生成

現在の開発状況
テストコースにおける開発と評価
 石川県珠洲市における公道実証実験



31

まとめ


現状と将来の課題

現状の問題点

センサ種別・レイアウト・検出範囲


個別のセンサの能力不足
検知距離，カメラのダイナミックレンジなど
 センサフュージョン




物体識別




エキスパートドライバ

ジェスチャー認識
歩行者等
 工事現場，警察官




気象条件



32

大雨，濃霧，降雪

緊急車両対応(音声認識＋画像認識) or 通信自動運転と事故の削減


技術的課題
コスト，ロバスト性
 いずれ解決可能

無人化は別問題

法律的課題
手ばなし運転は違法
 現行条約，法制度下




事故の問題
自動運転で事故は削減可能
 単独車両の自律化で事故0は難しい 車両の性能はタイヤの性能で決まる


通信によるラストワンマイルの実現


単独の車両では察知できない情報を事前取得
事故を限りなく0に近づける（それでも事故0は難しい）
 通信への過度な依存は危険


33

謝辞


34

本研究の一部は，総務省 戦略的情報通信研究開発事業（SCOPE） 地域ICT振興型研究開発「自動運転車の地域振興への活用に向けた研究開発（No.152305001）」を活用した成果です．