ダイナミックマップ2.0の高信頼化に関するコンソーシアム（次期DM2.0コンソ）～参加のお誘い～
2019年12月
名古屋大学大学院情報学研究科 附属組込みシステム研究センター
名古屋大学COI
同志社大学 モビリティ研究センター
Ver. 20191226
名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター

目次

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3ページ

 ダイナミックマップとは？
• DBシステム - 扱う情報について

18ページ- データ管理機能

28ページ

• 通信

44ページ

• アプリ+実証実験

57ページ

 ダイナミックマップ2.0の高信頼化技術に関するコンソーシアム（DM高信頼化コンソ）研究参加について

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68ページ

2

ダイナミックマップとは？

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背景： 自動車における「情報共有」
 自動運転・交通マネジメント分野における情報共有の重要性
 広範囲の最新状況を知るために，通信によりお互いの位置や周囲の情報の共有が必要• 車載センサ単体のカバー範囲は限定的• 例: LiDARは半径約100m程度• 建物の陰などはセンサ範囲内でも死角となる

自車センサのみ• 直近にならなければ周囲の詳細状況がわからな
いため，先を読んだ走行が難しい
周辺車両や道路
インフラ装置との情報共有

通信による情報共有• センサの範囲外をカバーしあい，死角を減らす⇒ 視野が広いと危険検知から対応までの猶予が増加• 広域の詳細状況がわかることで，経路計画やレーン
選択等における戦略の幅が広がる⇒ 危険な状態の道や混雑している道を迂回できる

街規模での情報共有名古屋大学情報学研究科
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4背景：センサ情報への「意味付け」 通信でセンサの生情報を交換できるだけでは不十分
 例）逆走車の通知（右図→）• 位置情報と速度ベクトルを通信で共有した
場合
 地図と重ねないと，決定的なことがわからない

地図と重ねる

センサ情報では些細な違いにしか見えない

危険！

地図との照合により，交通ルール上の関係が付与されることで，意味に基づく解釈が可能になる
 複数の車両が意味解釈レベルで同じ情報を共有するためには，共通の地図が必要

5

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地図と重ねる5

背景：「情報共有」と「意味付け」による安全性と効率の向上
 各車両や路側機，歩行者や自転車の間での情報共有
Detected
Area

Undetected
Area

Cooperative Sensing

Sensed by Vehicle D

Sensend by Vehicle C

Sensed by Vehicle B

Sensed by Vehicle A

Sensed by Traffic Signal A
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6背景：情報共有と意味付けのための情報通信プラットフォーム
 動的な情報を地図上に重畳させた「ダイナミックマップ」の提案
 ローカルダイナミックマップ： ETSI (欧州電気通信標準化機構）
 ダイナミックマップ： 内閣府 SIP自動走行 (SIP-adus)
Vehicles

動的情報
準動的情報

Ego
VehicleType 4: Highly dynamic data(vehicles, pedestrians)

Pedestrians
SignalPhase

Type 3: Transient dynamic data
(congestion, signal phase)

Traffic
Congestion
Slippery
Road

準静的情報

Type 2: Transient static data(roadside infrastructure)

Traffic
Sign
Landmarks

静的情報Type 1: Permanent static data
(map data)

Map

地図という共通の意味空間上で情報を共有する
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7

アプリケーション開発の共通基盤としてのダイナミックマップ
 様々なユースケースを展開する上での問題点
 事例ごとに個別に開発していたのでは，開発コストが下げられない 事例ごとに通信帯域や計算資源を割り当てたのでは，リソースが不足する 情報共有と意味付けの機能が共通基盤化されることが望ましい
 交通参加者が通信により情報を交換する仕組みの共通化
 複数種類の情報に対して，地図を介した関連付けを行う仕組みの共通化

新たなソフトウェアプラットフォームとしてのダイナミックマップの研究開発
アプリケーション
ソフトウェアアプリケーション
ソフトウェアアプリケーション
ソフトウェアアプリケーション
ソフトウェアダイナミックマップ(ソフトウェアプラットフォーム)

通信

通信

地図
データA

センサB

センサC

センサD
地図
データA

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センサB

センサC

センサD
8

ダイナミックマップが拓く新たな交通社会

ダイナミックマップ

 安全・安心・見守りサービスの精度やカバー範囲の増加
自動運転 運転者支援 デジタルコーナーミラー 車両接近アラート

VehiclesEgo
VehicleType 4: Highly dynamic data(vehicles, pedestrians)

Pedestrians

 経路選択や移動予測などの正確性の向上

SignalPhase
Type 3: Transient dynamic data
(congestion, signal phase)

SlipperyRoad
Type 2: Transient static data(roadside infrastructure)

車線レベルナビ

Traffic
Congestion

Traffic
Sign

移動体：• 自動運転車• 一般車・バス• 歩行者• 移動ロボット

旅行時間短縮MaaS

 交通管理・制御の効率化，粒度の細かさや柔軟性の向上

Landmarks
Type 1: Permanent static data
(map data)

渋滞・危険回避

Map

合流調停

道路インフラ：• 道路管理者• 測量・地図会社• 信号機・路側機
メーカー

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道譲り

仮想信号

情報・通信：• 通信事業者• ナビ機器メーカー• クラウド事業者• IoT機器メーカー

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渋滞制御

路面管理

道路課金

管理・監視：• 交通管制センター• 自動車OEMセンター• 保険会社9

ダイナミックマップ2.0コンソーシアム [2016.10～]
ダイナミックマップ2.0コンソーシアム

研究コンソーシアム：
複数の組織からなる研究団体（DM2.0コンソ）
2019年度メンバー(オブザーバーを除く)：

•
•
•
•

NTTデータMSE
パナソニック富士通
ヤマハ発動機

https://www.nces.i.nagoya-u.ac.jp/dm2/index.html

ダイナミックマップ技術の研究開発
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10ダイナミックマップの研究課題「情報共有」
ネットワークアーキテクチャの検討
 大規模なデータの処理 実験車両の運用は数台の規模だが，実用化されれば車両数万台～
数百万台のデータを扱わなければならない

 リアルタイムな応答性
 車両からインターネットを経由してクラウドと通信する方式のみに頼った情報共有では，高い応答性が出せない

クラウド（データセンタ）を使った
伝統的なクライアント/サーバ方式

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附属組込みシステム研究センター• 途中の通信経路が負荷に耐えられるのか？
• 不特定多数が利用するインターネットを間に挟んでリアルタイム通信ができるのか？

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11ダイナミックマップの研究課題「意味付け」
センサ「動的情報」と地図「静的情報」を関連付けた検索 異なる種類の情報への縦断的/横断的な検索の仕組み
 異なる階層の情報の連携
 同じ階層の情報の連携

情報の要求例：「今の車線を進んだときにたどり着く
次の交差点の信号の状態を教えてほしい」
VehiclesEgo
VehicleType 4: Highly dynamic data(vehicles, pedestrians)

Pedestrians①車両位置と地図の連携：
車両の現在地の座標をもとに，Type 3: Transient dynamic data
(congestion, signal phase)
どの車線上にいるのかを探す

SignalPhase
Traffic
Congestion
SlipperyRoad③地図と信号情報の連携：
Traffic
Sign
交差点に対応する信号の状態を探すType 2: Transient static data(roadside infrastructure)

Landmarks
Type 1: Permanent static data
(map data)②地図情報同士の連携：
今の車線を進んだ先の交差点を探す

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Map

12

ダイナミックマップ2.0の課題とアプローチ

 地理的に分散するデータのための通信遅延低減
 クラウド/エッジ/組込みにまたがる三層構造

 大規模センサデータの処理遅延低減
 ストリーム処理

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13

通信遅延低減のためのアーキテクチャ

 クラウド/エッジ/組込みにまたがる三層構造
 分散した情報に対する縦断的/横断的な検索要求をクエリとして実現
非リアルタイムな広域的情報共有：• 計算リソースが豊富なクラウドで行う• 都市全体の交通最適化，ビッグデータ分析など

クラウド(インターネット)
通信基地局
路側機
エッジA

エッジB

(LTE, 5GまたはDSRC)

リアルタイムな局所的情報共有：• 通信基地局や路側機などのエッジで行う• 合流調停，道譲り，短期的な予測など

アプリごとの要求と制約に応じた使い分け：• 車載センサのみを使う場合• 周辺の交通状況を教えてもらう場合• 広域の交通状況を教えてもらう場合
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14

処理遅延低減のためのデータ処理方式

 ストリーム処理
 データベースにストリームの概念を採用•

銀行の口座残高情報レベルのデータ整合性維持機能はセンサデータには不要⇒ ストレージの入出力回数を削減することで高速化•

新しいセンサデータが登録されてから新規にクエリを投げるのでは遅い⇒ 事前にクエリを登録しておいて，継続処理させる検索方式（継続クエリ）

ストリーム型のデータベース

従来型のデータベース
③クエリが
登録される

⑤検索結果が返される④ストレージから読み出し，検索処理①事前にクエリが登録される

クエリ

クエリ（継続クエリ）（ワンショットクエリ）①新規データが届く④イベント(データ到着等)毎に差分の結果が渡される③メモリ上で検索処理②ストレージに書き込む
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附属組込みシステム研究センター②新規データが届く
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15ダイナミックマップ2.0プラットフォーム全体構成

DM2.0PF

車両ノード

エッジノードクラウドノード

アプリケーション

アプリケーション

アプリケーションDBシステムDBシステムDBシステム

通信部

通信部

通信部

OS/ハードOS/ハードOS/ハード携帯網またはDSRC
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附属組込みシステム研究センター「アプリ＋実証実験」
にてご紹介「DBシステム」
にてご紹介「通信」にてご紹介

インターネット同志社大学
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16ダイナミックマップ2.0とSIP-adusの関係
SIP-adusの開発領域

DM2.0の特徴部分• 動的情報にも踏み込んだデータ統合・検索の枠組み• クラウド/エッジ/組込みにまたがる分散情報管理基盤

地図配信センタ（SIP-adusでは動的情報は競争領域）

準動的情報

ダイナミックマップ（インフラ）

準静的情報
測量データ

インフラセンサ
データ通信

静的情報

動的情報
準動的情報

各社データセンタ

C社
インフラ装置，通信基地局

準静的情報

ダイナミックマップ（データセンタ）

静的情報

ダイナミックマップ（車載）
自車センサ
データ通信

データ配信

リアルタイム交通制御• 合流調停• 車線変更支援• 交通流最適化• ロードプライシング

B社
自動運転車

動的情報
準動的情報

各社自動走行データセンタ
ダイナミックマップ（データセンタ）

通信による動的情報共有

準静的情報

A社
自動運転車

静的情報

ダイナミックマップ（車載）
自車センサ
データ通信

各社自動走行データセンタ
ダイナミックマップ（データセンタ）名古屋大学情報学研究科
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動的情報
準動的情報
準静的情報
静的情報

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自動運転の認知支援• 動的情報の共有• 地図との重ね合わせによる交通ルール上の意味付け

17ダイナミックマップとは？

DBシステム- 扱う情報について -名古屋大学情報学研究科
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18ダイナミックマップが取り扱う情報• 課題：情報の種類ごとにデータ表現やアクセス手段が異なると，統合利用が不便になる• 「現在位置からレーンを検索し，レーンを辿った先の状況を別のセンサデータから知りたい」などの情報の種別を超えた検索→共通データモデル，共通の操作体系（クエリ言語）の採用
データ利用者(application)

種別が異なるデータに対して
単一のIFで操作可能

DBシステム
動的情報

予測情報

Empty
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静的情報

道路地図
リンク
レーン

5秒先
50秒先
5分先

道路形状
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19共通データモデル• DM2.0PFでは，リレーショナルモデルを採用• E. F. Codd博士が1970年に提案した，現在のデータベース理論の基礎• データは，n個の項からなる値同士の関係で表現される• 本来は集合として扱われるが，ここでは最も一般的なテーブルの表現を用いる
列（またはカラム，属性）

テーブル「商品」
商品ID
行（ロウ，タプル）

商品名

型番

メーカーID

単価

1

DVD-RW

AA-BB

Ex.com

1,000

2Blu-ray

CC-DD

A. inc.

2,500

3

USBメモリ

EE-FF

B. coop.

5,000…
行は{ “DVD-RW”, “AA-BB”, “Ex.com”, “1,000” }のように特定の値同士の関係をもつことで，意味のあるデータを表現している
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20リレーション と ストリーム• リレーション• 従来のリレーショナルモデル（テーブル）• 更新頻度の低い，静的情報や道路地図の表現に使用

静的情報• ストリーム (リレーションの特殊なケース)• リレーショナルモデルを時系列データに拡張したもの• 更新頻度の高い，動的情報や予測情報の表現に使用• 新規の行が末尾に追記されていく• 各行は生成時刻（Timestamp）の情報を持つ
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道路地図
リンク
レーン
道路形状

ストリーム「S」
TimeStamp
・・・

12:03:00
12:03:01
12:03:02
12:03:03

A1

A2

・・・

・
・
・

・
・
・

・
・
・
・・・

24
23
23
23

56
56
56
57

・・・
・・・
・・・

21

動的情報： 車両の動的情報のストリーム
データ生成時刻

vehicle_position Ts(timestamp)(車両の動的情報ストリーム）

・・・

12:03:00
12:03:00
12:03:00
12:03:01
12:03:01

車両ID

id

位置情報
X座標 Y座標

速さ

現在のレーンID

pos_x pos_y velocity lane_id

・
・
・

0
1
2
0
1

・
・
・

・
・
・

・
・
・

・
・
・

1
5
8
1
5

1
3
0
2
2

56
63
60
56
63

101
202
303
101
202

…
・・・
・・・
・・・
・・・
・・・

名古屋大学
実験車両
自動運転ソフトウェア
AutowareAutoware: 名古屋大学発のオープンソース
自動運転ソフトウェア
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モビリティ研究センター22静的情報： 道路地図•

道路地図は複雑なデータのため，複数のリレーションで表現•

アプリケーションの需要に応じた三つの粒度の道路地図を定義• リンクレベル：• 交差点と交差点の間をつなぐ道路の粒度で表現• 従来のナビゲーション用の地図，ISO規格GDF5.0などに相当• レーンレベル：• 車両が走行する各レーンを表現．交差点内の走行経路も記述• SIP-adusの高精度三次元地図やOpen Lane Model(NDS)に相当• 道路形状レベル：• 点群データやカメラ画像など，センサの生データに相当

道
路
情
報
の
詳
細
度

リンク
広域経路計算

レーン
運転支援
自動運転

道路形状
位置推定
地図作成
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23

静的情報：レーンレベルの道路地図の特徴
レーンは「空間オブジェクト」と「グラフデータ」の2つの性質を併せ持つ•

空間オブジェクトとしての性質• レーン中心線（走行時目安線）• 点列として記述．各点は緯度経度(またはXY座標)と高さの値をもつ• レーン走行可能領域• 外周部分を表す多角形として記述•

グラフデータとしての性質• レーン間の関係• 経路が接続している，隣接している，
交差している，駐車場の出入り口へ分岐している
空間オブジェクトとしてのレーン

グラフデータとしてのレーン（接続関係）
歩道
接続関係

レーン：
• レーン中心線• 走行可能領域
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歩道

経路接続
隣接
交差
分岐

車道
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静的情報： 空間オブジェクトとしてのレーンの活用例• 要求例「自車両が現在走行しているレーンがどれかを知りたい」⇒ 自車両の位置座標を内包するレーンの走行可能領域を探す（計算幾何の既知のアルゴリズムで計算可能）

車両の動的情報のストリーム

空間オブジェクトとしてのレーン（静的情報）

位置座標

レーン走行可能領域

レーン走行可能領域

レーン中心線

レーン中心線

レーン中心線
レーン走行可能領域

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レーン中心線
レーン走行可能領域25

静的情報： グラフデータとしてのレーンの活用例• 車両同士の関係を，レーンの関係を辿ることで調査可能

グラフの探索問題へ置き換え

要求例：
交差点で自車両と競合する可能性のあるレーンにいる車両を知りたい

レーン探索要求：
自車両のレーンと「経路接続(順方向)↔交差↔
経路接続(逆方向)」の関係にあるレーン上の車両情報を知りたい

競合の
可能性あり

自車両

競合の
可能性なし

競合の
可能性なし

車線
経路接続
隣接
交差

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26

静的情報：道路地図情報の格納方式• ISO規格 GDF (Geographic Data Files) 5.0を基に，レーンやレーンの接続関係を複数のリレーションで表現
線

点
PF_POINT_FEATURE
ST_NODE面

PF_LINE_FEATURE
PF_LINE_TOPO_PRIM
ST_EDGE

関係
RELATIONSHIPRELATIONSHIP_FEAT

属性

PF_AREA_FEATURE
PF_AREA_TOPO_PRIM
ST_FACE

PF_COMP_FEATURE
PF_COMP_FEAT_PARTATTRIBUTE_GROUPATTRIBUTE_COMPOSITIONFEATURE_ATTR
CMP_FEAT_PART_ATTR
RELATIONSHIP_ATTR「名古屋大学COIフォーマット」として，仕様公開中
名大前交差点

名大前交差点（レーンレベル地図）（OpenStreetMap）※リンクレベル相当© CCBYSA © OpenStreetMap contributors
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複合

他のレーンレベル道路地図からの変換ツールあり
27

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ダイナミックマップとは？

DBシステム- データ管理機能 -名古屋大学情報学研究科
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モビリティ研究センター

28

DBシステムの基本機能①『動的情報(ストリームデータ)』と『静的情報』を統合したデータ操作が可能②分散型データベースの採用により、多くの動的データを扱える③共有された情報によるデータ品質の改善機能（『データフュージョン』など）
広域領域
を管轄

クラウド
サーバ

確率推論

各センサーからのデータを統合し、精度を向上

センサデータの不足を確率や予測で補完DB
システム

インターネット

狭域領域
を管轄

エッジ
サーバ

データフュージョン

エッジ間
ハンドオーバー

車載アプリケーション
DB
システム

DB
システム

データ操作

DBシステムモバイル通信、路車間通信

自車両の
情報

車両

データストリーム
統合
処理
DB
システム

DB
システム

動的情報
カメラ

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静的データ(高精度地図)同志社大学
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レーダー

車両情報
29

①動的情報と静的情報を統合したデータ操作• 課題：情報の種類ごとにデータ表現やアクセス手段が異なると，統合利用が不便になる• 「現在位置からレーンを検索し，レーンを辿った先の状況を別のセンサデータから知りたい」などの情報の種別を超えた検索→共通データモデル，共通の操作体系（クエリ言語）の採用
データ利用者(application)

DBシステム
動的情報

予測情報

Empty
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静的情報

道路地図
リンク
レーン
道路形状

5秒先
50秒先
5分先
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30

共通の操作体系(クエリ言語)とはクエリ言語:データ利用者がデータベースから情報を検索する際に使う言語

DBシステムでは以下２つのクエリが扱える

継続クエリ

ワンショットクエリ• 静的情報に対する検索• 事前にクエリを登録し、特定のイベント
発生や条件に合うデータが発生する度に、非同期で結果を取得する• 動的情報(or 静動統合)に対する検索データ利用者(application)

データ利用者(application)

クエリ1

クエリ1

• クエリの結果を同期で1度だけ取得する検索結果

DBシステム検索結果

DBシステム両方を扱えることで静的・動的情報の両方の取得をサポート
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31

継続クエリの利用例• 継続クエリにて，「自車両の半径200m以内に存在する“車両情報”がほしい」と検索した場合
エッジ

DM2.0PFにて位置情報を管理

周辺情報取得の継続クエリ登録

自車両

各車両がDM2.0PF
を介して位置情報を報告

継続クエリを１つ登録するだけで常に周辺情報を取得する事が出来る．
車両に限らず，信号や駐車場の空き，歩行者などのストリームも指定次第で取得可
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附属組込みシステム研究センター

センシング領域

自車両の位置情報に合わせて検索領域も追従

クエリ検索領域
同志社大学
モビリティ研究センター

32参考）継続クエリの記述例• 継続クエリにて、「自車両の半径200m以内に存在する“車両情報”がほしい」と検索した場合
エッジ

DM2.0PFにて位置情報を管理

周辺情報取得の継続クエリ登録

センシング領域

自車両

各車両がDM2.0PF
を介して位置情報を
MASTER timer300
報告

SELECT all.id, all.x, all.y
FROM (SELECT * FROM vehicle_position [RANGE 100 msec]
WHERE id = ‘自車両ID’) AS own,
(SELECT * FROM vehicle_position [RANGE 100 msec]) AS all
WHERE UF_CONTAINS(own.x, own,y, all.x, all.y, 200) = true;
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モビリティ研究センター33

②分散型データベース• 課題：大量のデータを扱うためにはシステム的に分散処理と負荷を分散させる機構が必要→分散型データベースの採用
広域領域
を管轄

クラウド集中型
DBシステム

クラウド
サーバ

クラウド
サーバ

インターネット

基地局

狭域領域
を管轄

分散された
DBシステムインターネット

エッジ間
ハンドオーバーエッジ
サーバ
モバイル通信、路車間通信

モバイル通信、路車間通信

自車両の
情報

車両

車両
従来のプロダクトではクラウドに全データを集める前提のアーキテクチャとなっており、大規模かつ低遅延な通信のためのアーキテクチャにはなっていない
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附属組込みシステム研究センター

エッジで狭域のデータを処理することでリアルタイム性を確保
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分散型データベースを実現する上での機能(1/2)

広域領域
を管轄

Cloud

地理的に
分散配置
された
狭域領域
を管轄

• エッジの地理的分散• 各エッジに管轄エリアが論理的に割り当てられている• 階層的なプローブデータの管理• 車両→管轄エッジ→クラウド• エッジにはリアルタイム性の高いデータを配置
管轄エッジにプローブ情 • クラウドへは情報の更新頻度を下げて報を報告
報告• データベース間の連携• 車両のDBシステムで不足している情報
はエッジのDBシステムと連携

G
G
自車両の
情報

G

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附属組込みシステム研究センター• クエリのハンドオーバー• 車両の移動に伴うクエリの配置変更

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分散型データベースを実現する上での機能(2/2)

Cloud

クエリのハンドオーバー
連携による不足情報の補完• エッジの地理的分散• 各エッジに管轄エリアが論理的に割り当てられている• 階層的なプローブデータの管理• 車両→管轄エッジ→クラウド• エッジにはリアルタイム性の高いデータを配置• クラウドへは情報の更新頻度を下げて報告• データベース間の連携• 車両のDBシステムで不足している情報
はエッジのDBシステムと連携

GG• クエリのハンドオーバー• 車両の移動に伴うクエリの配置変更

G

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36

管轄領域の伸長・縮退によるエッジの負荷分散
エッジ間の連携で管轄エリアの按分をする事により,集中していた負荷を分散

車両の集中はエッジの負荷に直結応答性が低下し、検知の遅れなど
危険性が高まる

G

G

G

高負荷エッジの管轄エリアを縮退

G

G

G

近隣エッジの担当
近隣エッジのエリアを伸長管轄エリアを伸長

各エッジの負荷状況を共有する事で高負荷の検知及び負荷の按分が出来る• 各エッジの負荷不均衡を解消し、プラットフォームとしてのシステム安定性を向上→応答性などのユーザビリティ向上にも繋がる
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附属組込みシステム研究センター

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モビリティ研究センター37

③共有された情報によるデータ品質の改善• ダイナミックマップでは，複数のセンサからの情報を共有している

青い車両のセンサ範囲• 共有情報によるデータ品質の改善• センサの死角をカバーしあう• 物体のいる場所，何もいない場
所，全センサから死角になっている場所は区別したい• 複数のセンサは同じ事象を捉えることもあるが，矛盾したことを報告することもある

路側センサの範囲• 今は死角でも少し前のセンサ情報
から予測・推測できることはある

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附属組込みシステム研究センター

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38

従来型車両の動的情報の扱い• 動的情報の中でも車両の位置情報は最重要• しかし，全車両が位置を自己申告する社会にはすぐに移行できない• 従来型の車両の位置は，他車両やインフラセンサによる認識が頼り周辺情報を提供する車両
誤差

車両A

Empty
衝突の可能性が低い

Empty
衝突の可能性が低い

現在位置のみを申告する車両
誤差

車両A

Unknown
他者による観測が必要

何の情報も提供しない車両

Unknown

他者による観測が必要

現在位置を申告しない物体がいる可能性がある

Unknown
他者による観測が必要(車両自体も)名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター39

センサ検知範囲の情報表現• 空間を占有格子地図によって管理• 移動ロボット分野でよく用いられる表現

Empty
OccupyUnknown• 自動運転車や自律移動ロボットはEmptyのグリッドを移動
占有格子地図を作成
LiDAR

通行不可

LiDARから得られた点群データ

実験車両

白色：Empty or Unknown領域
黒色：Occupy領域
名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター

通行可能

40

占有格子地図のデータフュージョン
狭域情報

狭域情報

クラウド
広域情報

インターネット

狭域情報

広域情報

エッジ

エッジ

エッジ

エッジ

クラウドでのデータフュージョン
個別領域情報個別領域情報個別領域情報組込み

個別領域情報狭域情報

エッジでのデータフュージョン

ダイナミックマップ2.0プラットフォーム•

データフュージョンは複数のセンサデータを融合させることで精度向上をはかるセンシング分野の技術•

DM2.0ではクラウド/エッジ/組込みの分散構造を活かして，独自の階層的なデータフュージョンを実施
同志社大学
名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

モビリティ研究センター

41

データ品質の改善：予測のためのエンプティオブジェクトの導入• センサのない場所の状態をどう推測するか？
• 物理法則や交通ルールに従った，状態の時間経過による伝搬・拡散を行いたい• エンプティオブジェクト（特許第6359986号）

路側カメラ
安全に左折することはできるか？

• 「何もない領域」の仮想的な物体表現• 安全に走行できる確率＝エンプティオブジェクトとの衝突予測確率

エンプティオブジェクトと
時刻t3 衝突（＝安全）

時刻t2

時刻t1
Empty
1

名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

Empty
1

Empty
2

同志社大学
モビリティ研究センター

Empty
1

Empty
2

42

データ品質の改善：エンプティオブジェクトの移動予測を用いた状態推定
時刻t1

Unknown
Empty
1

Occupy Empty1 Occupy

時刻
t2 占有格子地図のみ

物体の位置情報とカメラ情報からわかる事実のみで構成

Unknown
Empty
2

OccupyOccupy Empty2

Empty1が一緒に移動したと考えると，車両間に何もないと推測できる

エンプティオブジェクト＋占有格子地図

Unknown
Empty
1

Empty
2

Occupy Empty1 Occupy Empty2

Emptyを明示的なオブジェクトとして移動予測を計算させることで，グリッド上のセル間に特殊な伝搬の仕組みを入れることなく推論が可能
名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター

43ダイナミックマップとは？

通信名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター

44

車両/エッジ/クラウドの３層構造による負荷分散の実現
クラウドの広域情報をエッジに分散することにより、クラウドの負荷軽減や通信量軽減の効果が期待できる
広域情報

局所情報

しかし，各車両はエッジ間をまたいで常に移動するため，固定された静的環境にはない
固有の課題がある
名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター

45

エッジによる局所的情報共有のためのエリア分割（1/4）

エッジC

エッジB

エッジD

エッジA

名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター

46

エッジによる局所的情報共有のためのエリア分割（2/4）
道路地図上の各レーンに対応するエリアにはIDが振られる（レーンID）

23
13
エッジC
エッジD

25
11

エッジA

24
12

エッジB

26
10

1
22

2
21

3
20

4
19

名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

27

5
18

同志社大学
モビリティ研究センター

6
17

7
16

8
15

9
14

47

エッジによる局所的情報共有のためのエリア分割（3/4）
分割された地理的エリア(レーンIDの集合)の情報の送信先となるエッジを管轄エッジと呼ぶ

23
13
24
12

赤エリアの
管轄エッジ

25
11

エッジA

エッジB

1
22

2
21

青エリア

エッジD

黄エリアの
管轄エッジ
赤エリア

緑エリアの
管轄エッジ

26
10

青エリアの
管轄エッジ

黄エリア
エッジC

3
20

4
19

27

5
18

7
16

8
15

9
14

緑エリア

赤エリア
名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

6
17

同志社大学
モビリティ研究センター

48

エッジによる局所的情報共有のためのエリア分割（4/4）
各車両が送受信をするエッジを受信エッジと呼ぶ
各エッジが受信するエリアと地理的管轄エリアが一致することにより，エッジのリアルタイム性，分散処理性能を発揮できる
エッジCの
受信エリア
エッジC

エッジB

エッジD

エッジA
受信エッジ=管轄エッジ
エッジAの
受信エリア

エッジBの
受信エリア

エッジDの
受信エリア

受信エッジ=管轄エッジ
名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター49

3層構造における移動体通信の課題（1/3）
課題１：各車両は自身の受信エッジのIPアドレスをどうやって知るか？
通信相手がクラウドであれば一意に決まるが…
エッジCの
受信エリア
エッジC

エッジB

エッジD

エッジA
エッジAの
受信エリア

エッジBの
受信エリア

エッジDの
受信エリア

受信エッジは誰？
IPアドレスは何？

車両と受信エッジ間の通信の確立が必要
名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター

50

DM2.0のネットワーク構成と識別子
DM2.0では通信手段や他ネットワークの横断に依存しない通信を実現するため，クラウド，エッジ，
車両など通信を行う全てのノードに固有のID「Staition ID」(以降SIDと呼ぶ）を割り当てる
各ノード間の送受信にはSIDを用いる
クラウド

Cloud ID

SID:1

エッジ SID:2

Edge ID
エッジ

ID:3

有線
基地局/AP

基地局/AP

AP: Access Point

Road Side Unit ID

SID:4

Vehicle ID

SID:6

SID:5
Pedestrian ID

SID:8
SID:7

名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター51

課題１への対応：車両と受信エッジ間の通信の確立
比較技術
エッジY
IP:yy

エッジX
IP:xx

宛先アドレスxx

宛先アドレス
yy

問い合わせ
なしで送信

基地局/AP

基地局/AP

位置情報と受信
エッジIPアドレス

DM2.0PFの技術

エッジYの受信エリアに移動

全車両のデータ更新など管理コストが問題

位置情報と受信
エッジIPアドレス

エッジ管理サーバ
エッジY
IP:yy

エッジX
IP:xx

送信先エッジ
基地局/APの確認
宛先アドレス xx

エッジX

エニーキャスト
アドレス

IP:xx
IP:aa

基地局/AP
宛先アドレスaa

問い合わせ処理の遅延が発生

エッジY

IP:yy
IP:aa
宛先アドレス基地局/APaa

移動

基地局/AP

各車に位置情報と受信
エッジIPのデータが不要

宛先アドレスyy

移動車両からヘッジへの通信にはエニキャストUDP通信を利用
エッジ間を跨いで移動する車両から最寄りエッジへの通信を，ネットワーク環境の変化に伴う運用コストを抑え，且つ，低遅延接続を実現
名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター52

3層構造における移動体通信の課題（2/3）
課題２：管轄エッジの管轄エリアと，受信エッジの受信エリアが一致しない場合，正確な狭域情報が作成できない
赤い道路上には車
両は一台もいない！

エッジCが受信
エッジC

エッジB

エッジD

エッジA
受信エッジ≠管轄エッジ

エッジDが受信受信エッジ≠管轄エッジ

無線区間電波状況に依存しないデータ収集が必要
名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター53課題２への対応：無線区間電波状況に依存しないデータ収集
電波状況により目的の情報を収集できない目的の情報を常に収集できる車両が捉えた送信時の道路上の位置情報(レーンID)とエッジ間連携機能を利用
電波状況に影響されず，車両の道路上の位置に応じた正しい管轄エッジに到達できる
ネットワークを実現
名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター543層構造における移動体通信の課題（3/3）
課題３：車両の移動に伴い受信エッジが変わるため，ノード間の通信をどう確立するか？
丁字路に近づいてくるグレーの車両にメッセージを
送りたい…

エッジB

赤い車両とメッセージをやり取りしていたが、エッジBの受信エリア
エッジC
外に行ってしまった…
エッジD

エッジA
エッジAの
受信エリア

エッジBの
受信エリア

エッジDの
受信エリア

この先の丁字路の支線にいる青
い車にメッセージを送りたい…

移動する車両と各ノード間の通信の確立が必要
名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター55

課題３への対応：移動する車両と各ノード間の通信の確立
車両の位置情報検索

車両の位置情報通知
各車両の最新の受信エッジの
情報を管理

クラウド

クラウド
車両

基地局/AP

エッジ
X

X

Y

Y

最初に受信したときのみ、受信車両情報をクラウドに報告
エッジX

車両

エッジ

赤い車の受
信ｴｯｼﾞは？

Y

Y
Z

Z

エッジZです。
エッジY

エッジZ

基地局/AP

基地局/AP

エッジX

基地局/AP

エッジY

エッジZ

基地局/AP

プローブデータ

最新の車両の受信エッジ情報をクラウドで管理し，該当エッジからのみデータを送信
エッジ間を跨いで移動を続ける車両に対して，クラウド又は他の車両からのデータ送信を通信コストを抑えて実現
名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター

56ダイナミックマップとは？

アプリ+実証実験名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター

57

DM2.0PFのユースケースの選定• DM2.0PFを運用することで，個々の車両のセンサの範囲外まで視野を広げる事が可能⇒ この機能を使って交通社会におけるどんな課題を解決できるか？
どんなサービスが生まれるか？
• これまで以下のユースケースに取り組んできた• 合流調停

狭域での競合予測⇒合流調停

競合• シミュレータによる実験(2017年度～)• 公道での実証実験(2018年度～)• 道譲り支援• シミュレータによる実験(2019年度～)• 公道での実証実験(2019年度～)
狭域での混雑予測⇒道譲り名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター

58

ユースケース：合流調停• 課題
合流地点での交通事故は，車両間にて「どちらの車両が先を行くか？」，「避ける必要があるか？」 等の判断の誤り, 迷い, 不注意から生じることがある• 解決策「合流調停」
合流路に向かう車両に対して，交通管制アプリが現場の状況から判断し，適切な指示を出す事で危険な状況を事前に防ぐ

交通管制アプリ（サーバ）

DM2.0PF

エッジ

幹線側の
車両

競合
予測

予測
予測
交通管制アプリ（クライアント）DM2.0PF

支線側
の車両

位置情報
名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター

交通管制アプリ（クライアント）DM2.0PF
位置情報59

DM2.0アプリの開発事例(1)：合流調停• ダイナミックマップへ問い合わせる内容• 合流地点に向かう経路上に，競合関係となる車両のペアがいるか？
合流地点

合流調停アプリ

支線側の
経路

クエリ

DM2.0プラットフォーム

幹線側の経路

動的情報
道路地図

レーン
道路形状

名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター

60

合流調停のシミュレーション

名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター

61

合流調停のシミュレーション• 交差点で競合する可能性を
ダイナミックマップから検知してエッジからシミュレータ上の車両へと適切な指示 (レーン変更, 減速)を出すことで危険な状況を事前に防いだ

調停なし

調停あり

車線変更した後だから安心名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター

62

合流調停の公道での実証実験• 2018年度、合流調停の実証実験を公道３箇所（名古屋市内、東京お台場、横須賀YRP）にて実施• 東京お台場
SIP-adus (第1期) 「ダイナミックマップ」大規模実証実験に参加
SIP-adusの高精度地図を活用して実験• 横須賀YRP
総務省自律型モビリティシステム実証実験に参加
エッジ・コンピューティング環境による合流調停の実験に成功

幹線側車両
合流地点
合流地点

※実験では
人運転

幹線側車両

支線側車両

支線側車両

実験場所：お台場フジテレビ前交差点

名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

実験場所：YRPセンタ1番館前交差点

同志社大学
モビリティ研究センター

63

ユースケース：道譲り支援• 課題
自動運転車両と手動運転車両の混在する環境では，法定速度を遵守する
ポリシーの違いから，混雑や渋滞が起こる可能性がある
名古屋大学COIでは，ラストワンマイル交通輸送としてゆっくり自動運転®の実証実験中• 解決策「道譲り支援」
ゆっくり自動運転車両が後続の一般車両に道を譲る機能が求められている
ゆっくり自動運転車両の後部カメラの様子（カメラで捉えた時には既に数台追いつかれている）

名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター

64DM2.0アプリの開発事例(2)：道譲り支援
ゆっくり自動運転• ダイナミックマップに問い合わせる内容• 低速で自動運転する車両に，
8
将来追いつく車両がいるか？

〇空席あり．乗車予約できます．
4分後

6分後

8分後

4分後
予測情報（通過順序）

6分後

分後

1分後

2分前

一般車両

道譲り支援アプリ

低速自動運転車両

1分後

バス

10:45

追い越しをリクエスト

走行中約できます．

4分後

後

走行中

ゆっくり自動運転
走行中〇空席あり．乗車予約できます．

2分前

ゆっくり自動運転にのる

ゆっくり自動運転 走行中

あいのりタクシーにのる
DM2.0プラットフォーム〇空席あり．乗車予約できます．

クエリ

4分後

6分後

動的情報

予測情報

10:45
5秒先
50秒先

道路地図
追い越しをリクエスト

レーン

道路形状

ゆっくり自動運転にのる
1分後

名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター

65

基礎データ収集の様子（人運転）

道譲り支援の実験計画• 公道での実証実験• 名古屋大学COIゆっくり自動運転プロジェクトの実験フィールドにて2019年度下期に行う予定• スマホ向けアプリの開発• 実験フィールドの交通状況を視覚化するために準備する予定

ゆっくり自動運転

走行中

追い越し機能がご利用になれます• シミュレータによる実験• 道譲り支援アプリの指示を受けて，交通シミュレーション内の車両が道路脇に寄せて，後続車をやり過ごす実験を行う予定

8分後

4分後

6分後

1分後

2分前

10:45
追い越しをリクエスト
ゆっくり自動運転にのる
スマホ向けアプリ（イメージ）
名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター

あいのりタクシーにのる

66

ダイナミックマップ2.0の今後の課題

 実用化にむけたリアルタイムデータ処理のさらなる高信頼化 ネットワークセキリュティ
通信データの改ざん，盗聴 データセキュリティ
なりすまし防止 アクセス管理
プライバシ保護 センサデータ精度向上
複数センサデータの融合

名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター

67ダイナミックマップ2.0の高信頼化技術に関するコンソーシアム（DM高信頼化コンソ）
研究参加について名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター

ダイナミックマップに関連するこれまでの研究開発の経緯
 CLOUDIAコンソーシアム [2009年4月～2016年9月]
 車載データ統合アーキテクチャに基づく組込みリアルタイム向けデータストリーム
管理システムのプラットフォーム開発とダイナミックマップへの適用
 車載，クラウド 名古屋大学COI (交通情報システムグループ) [2014年4月～2016年3月]
 都市レベルでの交通に関するセンサーデータの収集・管理・活用を実現する「交通社会ダイナミックマップ」のプロトタイプシステムを開発
 クラウド ダイナミックマップ2.0コンソーシアム [2016年10月～2020年3月]
 クラウド，エッジ，組込みにまたがる協調分散型の情報管理基盤として，ダイナ
ミックマップのネットワークアーキテクチャの提案とプロトタイプシステムを開発
 車載，エッジ，クラウド⇒ ダイナミックマップ2.0に関する基礎部分の技術はほぼ仕上がった

名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター

69ダイナミックマップ2.0のこれから
 実際にどこかの地域に導入して実験する段階
 DM2.0へ交通情報を出してくれる組織 DM2.0をサービス運用してくれる組織 DM2.0の交通情報を利用してくれる組織・個人
 …
と協力して実施したい(インターネット)

 技術面の課題

 運用に向けて信頼性を高める必要がある
エッジA
 通信の信頼性
 データの信頼性(LTE, 5Gまたは
 サービスの信頼性
DSRC)
 ソフトウェアとしての信頼性

名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

クラウド

同志社大学
モビリティ研究センター

エッジB

70

次期ダイナミックマップ2.0コンソーシアム
 和名：「ダイナミックマップ2.0の高信頼化技術に関するコンソーシアム」

 英名：「Dependable Dynamic Map 2.0 Consortium」
 略称：DDM, D2M, DDM2, D2M2, 高信頼化DMコンソ, 高信
頼DMコンソ, DM高信頼化コンソ，DMコンソ２期, DMコンソ(１期との違いを区別しない場合),DM2.0高信頼化, DM2高信
頼化コンソ
 期間：2020年4月～2023年3月（3年間）

名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター

71

次期ダイナミックマップ2.0コンソーシアムのゴール ゴール「ダイナミックマップ2.0の高信頼化」
 研究，開発，実証実験を実施する
 何をもって高信頼化を達成したというのか？

⇒ 実社会でのDM2.0の運用実績ができること
 自治体レベルにおいて，オープンなダイナミックマップを運用
 様々な組織からアクセスされる上での課題を解決 長期運用することで，実運用に耐えられる信頼性と実績を獲得
 適用先候補：
 愛知県春日井市高蔵寺ニュータウン
• 名古屋大学COI「ゆっくり自動運転」プロジェクトの実
験フィールド 国や自治体の実証実験（次期コンソメンバーの意向次第）
 次期コンソメンバーが持つ実験場など（許可が頂ければ）名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター72

参考情報： 愛知県春日井市高蔵寺ニュータウン






名古屋市中心部から20km圏内に位置し，日本三大NTの1つ
1968年に入居開始で，2018年はまちびらき50年
1995年にピーク人口5.2万人，現在は4.3万人，高齢化率32％
NT内に鉄道駅がなく，バスに大きく依存
坂道・起伏が多いため，バス停へのラストマイルサービスが必要
春日井市高蔵寺ニュータウン

ゆっくり自動運転プロジェクト
高蔵寺NTにおいて、センター地区とコミュニティセンターを巡回する
監視員付き自動運転サービスを実装
2018年度に技術実証実験を実施

JR名古屋駅
名古屋大学

OpenStreetMapより 同志社大学
名古屋大学情報学研究科
モビリティ研究センター
附属組込みシステム研究センター

73

次期DMコンソーシアムで取り組みたいユースケース例


自動車OEM（自動運転車・一般車）向け

道路インフラ会社向け







渋滞制御
•
「各車両の走行計画を集約し，許容量を超える道路が発生しないように迂回路を推薦したい」
レーン単位道路課金•「どのレーンをどの程度の速度で何秒走行したかに応じて，道路利用料金を請求したい」

ナビ会社向け

一般道での合流調停•「支線から本線へ入ろうとする車両がいたら，本線のどの車の後に入ったらよいのか教えたい」
仮想信号•「物理的な信号機が置かれていない交差点でも，通信を使って交通流を制御したい」

道路管理者・自治体向け

デジタルコーナーミラー•「次の交差点で，死角になっている道路から出てくる移動体がいそうなら教えてほしい」
車両接近アラート•「歩車分離されていない道路で車両が歩行者の後ろから近づく場合に，事前に接近を通知してほしい」

旅行時間推定•「ほかの車両の動きや信号の状態を考慮した旅行時間の情報を提供したい」

バス・タクシーなど交通事業者向け


後続車へのバスの追い越し支援•「このバスは次の停留所で止まるので，後続車へ今のうちに右車線へ移った方が有利だと伝えたい」

名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター74道路交通以外へ展開可能なユースケース例


物流向け






医療・介護向け

倉庫内の荷物運び車，移動ロボット•「倉庫内の従業員と移動ロボットの現在位置を管理したい」•「トラックが○分後に到着するから，入り口近くの経路を積み下ろしロボット用に予約したい」
移動販売車•「人がより多く集まっている公園を教えてほしい」•「購入者の現在地と移動経路から，商品の受け渡しに最適なポイントを教えてほしい」
電動自動車いす•「車いすの目的地までの経路上に障害物がないか確認したい」

観光地，テーマパーク向け




人流制御
•
「行列の末尾の位置と，予想待ち時間を教えてほしい」•「今の時間で混雑していないレス
トランを教えてほしい」
避難誘導•「最も近い非常口を教えてほしい」

VehiclesEgo
VehicleType 4: Highly dynamic data(vehicles, pedestrians)

Pedestrians
SignalPhase

Type 3: Transient dynamic data
(congestion, signal phase)

Traffic
Congestion
SlipperyRoad

Type 2: Transient static data(roadside infrastructure)

Traffic
Sign
Landmarks

Type 1: Permanent static data
(map data)

名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

Map

ダイナミックマップで広がる，
街の安全，便利同志社大学
モビリティ研究センター

75ダイナミックマップ2.0技術の課題• 実社会での運用に向けて，技術としても信頼性を高める必要がある• 通信の信頼性• 通信障害，輻輳（通信の集中）への対応• 盗聴・改ざん・なりすましの防止など• データの信頼性• ノイズの混入やデータの欠落への対応，センサーの精度の改善• データ操作についての権限を設定，個人情報の漏洩への対応• ノイズの発生源に対する対応• サービスの信頼性• リアルタイム性，デッドラインの保証• 大規模データに対するスケーラビリティ，高負荷状態への対応• サーバ障害への対応，障害回復の手順，管理コスト増加への対応• ソフトウェアとしての信頼性• バグ修正，クエリやユーザ定義関数の事前検証・デバッグ
名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター

76

現行のDM2.0コンソ と 次期DMコンソの関係• 次期DMコンソは，現行のDM2.0コンソの延長ではなく，新規コンソとして扱う• 現メンバーへのアンケートの集計結果では，コンソを延長する形ではなく，新規に立ち上げるべきという意見が多かった• 次期DMコンソでの 現行のDM2.0コンソの成果物の扱い• オープンな成果（世の中に公表しているもの）• クローズな成果（現メンバーに限定して提供しているもの）

ダイナミックマップ2.0
コンソーシアム(現行のDM2.0コンソ)
別のコンソ
ダイナミックマップ2.0の高信頼化技術に関するコンソーシアム(次期DMコンソ)

1. 次期DMコンソ内での研究開発活動の場合• 現行のDM2.0コンソの全ての成果物を利用可能とする
2. 次期DMコンソメンバーが現行のDM2.0コンソの成果物を持ち帰って組織内で利用する場合• オープンな成果に由来するものは，そのまま持ち帰って利用可能• クローズな成果に由来するものは，次期DMコンソメンバーが現行のDM2.0
コンソメンバーから購入する– 購入しない場合は評価結果のみ持ち帰ることができる
名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター

77他プロジェクトとの並走関係について
http://www.coi.nagoya-u.ac.jp/• 名古屋大学COI [2022年3月まで]• JST COI STREAMの研究予算• 次期DMコンソの研究の一部を名古屋大学COIの研究として実施する• 人間機械協奏技術コンソーシアム(HMHSコンソ) [2021年3月まで]
https://www.hmhs.jp/• JST OPERAの研究予算• 次期DMコンソの研究の一部をHMHSコンソの研究として実施する• 第2期SIP-adus東京臨海部実証実験 [2021年3月まで]• 名古屋大学として参加している• 参加者負担のため単独の研究予算は無い

名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター

78

参加形態
3種類の参加形態（参加形態1）研究参加（人的参加 + 研究費）
（参加形態2）研究参加（研究費のみ）（参加形態3）オブザーバ参加（公的機関・非営利機関）• 参加形態により，「参加メンバ」を「研究参加メンバ」と「オブザーバ参加メンバ」に分類• 両者では，知財権の取り扱いが異なる（後述）

研究参加メンバ（参加形態１）（参加形態２）

参加メンバ
オブザーバ参加メンバ（参加形態3－1，3－2）

名古屋大学情報学研究科
附属組込みシステム研究センター

同志社大学
モビリティ研究センター

79参加形態別の解説（参加形態1）研究参加（人的参加 + 研究費）
• コンソ型共同研究にフルタイムで従事する開発技術者1名と研究費を出す形で参加• 人的参加： NCESに常駐し，フルタイム＊で研究開発に従事(*) 定期的な1日/月の，自社への帰社は認められる．
それ以上の定期的な帰社は，参加費を増額する場合がある．
（参加形態2）研究参加（研究費のみ）• 研究費のみを出し，研究員を出さない（参加形態3-1）オブザーバ参加（企業）• 成果物の持ち帰りができない参加形態（参加形態3-2）オブザーバ参加（公的機関・非営利機関）• 公的機関・非営利機関のみ，研究費なしでオブザーバ参加が可能
例：各省庁，JARI，日本デジタル道路地図協会，JSAE，JEITA，大学
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共同研究の参加費用

単位：万円• 参加形態１，参加形態２
参加費用 = 900 − 𝐴 + 𝐵 × 𝐶

A：名大に常駐する社員の評価額300から900まで間の金額 （300:初級技術者，900:上級技術者）
B：共同研究員に係る研究料6ヶ月超：40万円，6ヶ月以内：20万円 (一人あたり）
C : 消費税加算(1+消費税) = 1.10
※参加費用には一般間接費（参加費用の30%）を含む

例：参加形態1: 初級技術者(A=300万円)が，1年間参加する場合644万円 = (900 – 300) + 40 * 1.10
例：参加形態２：研究費のみの参加
900万円 = (900 – 0)
• 参加形態３－１（企業）参加費用 =100万円• 参加形態３－２（公的機関・非営利機関）
参加費用 =0
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DM高信頼化コンソへの参加企業の責務• DM高信頼化コンソの一部の研究を名古屋大学COI（以下，COI）の枠組みの中で実施することから，参加企業には，以下の責務が課せられる．
1. 参加企業は，COIの「共同研究開発機関」になり，法人名を公開することに同意する（特段の拒絶理由がある場合は別途協議）

2. DM高信頼化コンソにより得られた研究成果に関する情報を，COI実施のために必要と認められる範囲で，COIの構成員に対して開示することに合意する（ただし，守秘義務が課されている情報については、この限りでない）

3. DM高信頼化コンソにおいて創製した知的財産権について，COIの構成員が，COIの試験/研究のために実施するときには，実施料などの対価を支払すことなく実施できることに合意する．また，日本版バイドール規定の適用対象となることに同意する
4. DM高信頼化コンソの研究成果を，JSTに対するCOIの報告に含めることに同意する．また， DM高信頼化コンソの参加研究者を，JSTに提出するCOIの参加者リストに含めることに同意する（発明者，論文共著者になる可能性のある研究者は掲載が必須）名古屋大学情報学研究科
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DM高信頼化コンソでの知的財産権の扱い• 知的財産権の帰属• 発明の特許権は，その発明に寄与した研究者/技術者を出した企業および大学が，寄与した比率で所有する• 開発したソフトウェアの著作権は，その開発に研究者/技術者を出した企業および大学が，出した研究者/技術者の数に応じた比率で所有する• 研究費のみを出した企業は，著作権を持たない• クローズな開発成果の利用権• 研究参加メンバ（オブザーバを除く）は，クローズなものを含めて，開発成果を無償で利用することができる• クローズな開発成果は，研究参加メンバ以外に対して，有償でライセンスできる• ライセンス料の決定にあたっては，コンソーシアムに参加する際の費用負担を考慮する• 開発成果を有償ライセンスした場合，そのライセンス料は，開発成果の所有率に応じて所有者に分配する• オブザーバ参加メンバは，クローズな開発成果の利用権を持たない

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研究参加手続き• 手続きフローhttp://www.aip.nagoya-u.ac.jp/industry/joint/conjunction/index.html

問い合わせ先：附属組込みシステム研究センター 事務室
E-mail: dm2-sec@nces.i.nagoya-u.ac.jp
Tel: 052-789-4228

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