安全性評価基盤構築タスクフォース活動0

金沢大学 高度モビリティ研究所 菅沼直樹

自己紹介
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自己紹介
氏名：菅沼直樹◼ 出身：愛知県豊田市出身（1975年生まれ）◼ 所属：金沢大学 高度モビリティ研究所◼

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ロボット系の研究室に所属(1997年)◼

ロボットが高速に動くと楽しそう

高度モビリティ研究所設立◼

Advanced Mobility Research Institute◼

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AD-MORE：2021年4月設立

高度なモビリティの未来社会への導入向けた取り組み◼

1

https://admore.w3.kanazawa-u.ac.jp/

自動運転技術にかかわるきっかけ◼

◼

AD-MOREメンバー

自動運転自動車をはじめとするモビリティ

金沢大学の全学的な組織として強力に推進目次◼

仮想環境を用いた安全性評価の必要性
金沢大学の自動運転技術への取り組み◼ 自動運転に必要な技術と課題◼ 自動運転技術の社会導入に向けて◼

◼

SIP第2期 自動運転（システムとサービスの拡張）における取り組み

AD-URBANプロジェクトのご紹介◼ DIVPプロジェクトとの連携による認識技術の限界性能評価◼ SAKURAプロジェクトとの合流による安全性評価にかかる連携体制の構築◼

◼

安全性評価基盤構築タスクフォース活動の概要
安全性評価基盤構築タスクフォースの体制◼ 安全性評価のポイントと2023年度の活動概要◼ 国際連携◼

◼
2まとめ金沢大学の自動運転技術への取り組み◼

自動運転に関する網羅的な研究を実施
1998年ごろから自動運転自動車に関する研究開発を開始◼ 独自開発の自動運転システム（フルスクラッチで開発）◼

◼

◼

金沢市内の走行実証

基盤となる地図から自律化に必要な認知・判断・制御まで自動運転技術の公道走行実証実績◼

国内の大学初の一般道での実証開始（2015年2月～）◼

◼

石川県金沢市，東京都臨海部，北海道網走市等で実証

9年以上の公道での自動運転走行実績
東京都臨海部の走行実証

3

無人デモ走行の様子（2008年@閉鎖環境）

エネルギーITS推進事業（2008～2012年@新東名等）

一般道公道走行開始（2015年～@石川県）

北海道網走市での走行実証

現在の試験車両
信号認識用カメラ

マイク4台

GNSS/INSLiDARによるセンシング例

LiDAR 5台
物体認識用カメラ8台

イメージングレーダ6台
4

車輪速センサ

試験車両の外観※旧式センサでの計測例

金沢大学の自動運転システム
高分解能
デジタル地図All information

周辺環境認識

軌道計画

信号認識

経路選択

物体種別識別

状況判断

ミリ波レーダ

静止障害物検出

動作決定

LiDAR

移動物体検出
将来軌道予測

カメラ

5

センサ系

認知系

軌道追従

自己位置推定ﾏｯﾌﾟﾏｯﾁﾝｸﾞ

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
車両(ECU)

操舵量決定

GNSS/INS
複合航法装置

データ保存

駆動力決定

制御系

ユーザ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

自動運転に必要な技術と課題◼

地図と自己位置推定技術
高精度地図の生成と更新◼ 時間・場所に影響されない地図に対する相対位置の推定◼

◼

周辺環境認識技術
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◼

◼

走行軌道生成と車両制御技術
目的に到達するにはどのような経路で進むべきか？
◼ 交通ルール，マナーに従うためにはどうすればよいか？
◼ 障害物に衝突ないためにはどんな行動をとるべきか？
◼

多岐にわたる高度な技術の開発
6

総合的に洗練化していく
必要がある自動運転技術の社会への導入に向けて◼

LV4車両のサービスカーへの導入◼

自律型自動運転の技術向上◼

◼

How safe is safe enough？
◼

どこまで安全なら十分に安全か？
◼

◼

人が考える安全の定義は千差万別

自動運転システムの安全性の検証◼

合理的に予見可能かつ防止可能な範囲で交通事故を発生させてはならない◼

◼

ADSの安全性に関する国連WP29の国際合意

網羅的かつ効率的な検証手段が必要◼

7

車載センサによる認知・判断技術の向上

実道＋仮想環境での安全性評価
金沢市内の公道を自動運転走行中の様子（3倍速）

目次◼

仮想環境を用いた安全性評価の必要性
金沢大学の自動運転技術への取り組み◼ 自動運転に必要な技術と課題◼ 自動運転技術の社会導入に向けて◼

◼

SIP第2期 自動運転（システムとサービスの拡張）における取り組み

AD-URBANプロジェクトのご紹介◼ DIVPプロジェクトとの連携による認識技術の限界性能評価◼ SAKURAプロジェクトとの合流による安全性評価にかかる連携体制の構築◼

◼

安全性評価基盤構築タスクフォース活動の概要
安全性評価基盤構築タスクフォースの体制◼ 安全性評価のポイントと2023年度の活動概要◼ 国際連携◼

◼
8まとめ

SIP第2期 自動運転（システムとサービスの拡張）
AD-URBANプロジェクトの概要◼

自動運転システムの開発
自動運転に必要な認識・判断技術◼ 試験車両の構築と実証実験の実施◼

◼

実道での認識技術の評価
東京都臨海部，金沢市中心部など◼ 自動運転実証実験による認識の観点での限界性能の把握◼

◼

◼

2019～2021年度，走行日数：182日，自動運転走行距離：3,212.8km

インフラ協調走行（V2I/V2N）の有効性評価
インフラ協調自動運転技術の開発とインフラの有効性確認◼ ジレンマゾーンでの減速度抑制（信号残秒数情報の活用）◼

東京臨海部（お台場）での自動運転(インイフン
ラフのラ整の備リ
コッチスさト

どこまでインフラ整備が可能？

金沢大，中部大など？

どこまで技術開発が可能？

)
9

大学のオープンな研究体制

自動運転技術の高度さ（車載機のコスト）

東京臨海部での実証実験
最低限必要なインフラと認知判断技術性能の見極め
信号認識の様子認識の観点での限界性能評価◼

車載センサを用いた認識技術の開発
信号認識，自己位置推定，◼ 物体認識，緊急車両認識技術等◼

◼

実道での認識技術の評価◼

東京都臨海部，金沢市中心部など◼

◼

認識不調シーンの把握

仮想環境での限界性能の定量的評価
逆光，雨天などの天候による不調◼ 死角など物理的な遮蔽による影響

実証実験による認識不調シナリオの検証◼

◼

DIVPプロジェクトとの連携

AD-URBAN

認識不調シーンの共有
安全性評価の有効性提示
自動運転技術の改善

実環境でのテスト
10

仮想環境の再現性評価
認識技術の限界性能評価

仮想環境での評価

仮想環境による認識不調シナリオの検証

AD-URBAN

仮想空間を用いた自動運転システムの安全性評価◼
◼

11

実証実験で得られたセンサデータのタグ付けにより，仮想環境でセンサデータを再現
実環境では検証が難しい様々なシーン（車両位置・遭遇タイミング・天候環境等）を検証

シナリオの自動抽出◼

実証データを活用したADシステムの安全かつ効率的な評価
◼

◼

予測軌道
移動軌跡

走行データからシナリオを自動抽出（SIP成果の高度化）◼

12AD-URBAN

自己位置推定結果，移動物認識結果，信号認識結果など

Car

PedestrianBicyclist

仮想空間を活用した現実世界と類似した試験の効率的実施※本成果はFY23安全性評価基盤構築タスクフォース活動の成果の一部です安全性評価にかかるオールジャパンの連携体制の構築

安全性評価シナリオＤＢ

仮想評価環境オールジャパンの連携体制

一般道交通流シナリオ、センサ不調シナリオのフィードバック

評価目的に応じたスケーラブルなsimulationアーキテクチャの検討
認証

ＯＤＤ定義

単体・結合機能評価

トリガリング条件分析

実装
13

Field Monitoring
激しい雨

単体・結合
性能評価

ハザード解析&リスク評価

ＡＤシステム検証データ

空間減衰
逆光

AD-URBAN
システムの公道評価(FOT)

ノイズ

目次
◼

仮想環境を用いた安全性評価の必要性
金沢大学の自動運転技術への取り組み◼ 自動運転に必要な技術と課題◼ 自動運転技術の社会導入に向けて◼

◼

SIP第2期 自動運転（システムとサービスの拡張）における取り組み

AD-URBANプロジェクトのご紹介◼ DIVPプロジェクトとの連携による認識技術の限界性能評価◼ SAKURAプロジェクトとの合流による安全性評価にかかる連携体制の構築◼

◼

安全性評価基盤構築タスクフォース活動の概要
安全性評価基盤構築タスクフォースの体制◼ 安全性評価のポイントと2023年度の活動概要◼ 国際連携
◼

◼
14

まとめ

安全性評価基盤構築タスクフォースの推進体制【狙い】

自動運転システムが有すべき安全性能に関する、論理的な網羅性・実行性・透明性を具備した安全性評価共通基盤構築による、日本の自動運転技術の安全性・開発効率の向上と国際競争力の確保【アウトプット】

・Lv3以上の自動運転安全性を対象とした評価手法と判断手法のベストプラクティス構築
・各国の安全性評価PRJとの国際協調の形成による法規・標準への提案
・シナリオＤＢ、仮想評価環境の政府支援プロジェクトとの協調(※) ※期待の提示と技術課題の共同検討

モビリティDX検討会
AD安全性評価分科会【SDV・データ連携 WG】

佐藤分科会長自工会GL【自動運転移動・物流サービス社会実装 WG】

安全性評価戦略 サブWG
井上リーダー
受託

成果

受託

成果

受託

成果

成果

安全性評価基盤検討TF

AD-URBAN
北島リーダー

井上リーダー

菅沼リーダー

安全性評価手法
およびシナリオ

Virtual
安全性評価環境構築

ADシステムの認識・判断
技術

シナリオDB

仮想評価環境ADシステム15

安全性評価基盤構築タスクフォース内の開発体制◼

地域実装等の各種ニーズに基づく安全性評価基盤の構築と、それらを支える研究体制にて成果を目指す

目指す姿 ◼ 自動運転技術導入に対する地域ニーズ ◼ サービス向上にむけた一般道対応等のODD拡張

成果の発信

Team0
◼ 3PRJリーダ間での研究企画や成果の検証◼ 各地域実証やOEMとの連携によるニーズ・UCの収集◼ 研究成果に基づく地域実装者や技術開発者への発信
Team1

プロジェクト間の連携を通じた安全性評価基盤の構築◼ UCに基づくシナリオと評価指標の検討◼ オーナーカーの自動運転技術のレベルアップ

各PRJリーダ : 井上教授、北島様、菅沼教授(DIVP-PMが事務局運営)

Team2◼ Virtual評価結果とシステムの結合による、2-stage評
価の確立
AD-URBAN

シナリオ・評価指標

シナリオモデル生成

Virtual評価結果

refシステム

AD-URBAN

基盤開発を支える要素技術の開発
16◼ AD開発動向に応じたシナリオDB
更新や安全性評価体制構築◼ 安全性評価Sim構築及び2ステー
ジの安全性評価指標の構築◼ 認識技術、システム制御の研究
開発

自動運転 安全性評価における「網羅性」という「次元の呪い」を解くには？
「走行空間のModel Based化（仮想空間）→モデルの再利用価値（効率化，再現性）を活かす」，「安全観点からの情報の絞込み」 の2点が，キーポイント．

Driving intelligence

空間モデル化（SUT）

Connected 5G, 6G
Experienced Knowledge
Risk prediction

Ego-vehicle
リスク評価

Environment
テスト条件の生成

Key point!

認識評価

◼

Sensing
Camera Radar

Localization

LiDAR

Dynamic performance

Perception～Recognition～Judgement～Operation17

Out-car model

Driving model

In-car model① モデル化→再利用価値・効率化
・再現性② 安全観点からの情報の絞り込み本プロジェクトの目指す安全性評価プラットフォームの構成と課題
仮想空間上で，認識性能と安全リスクの2Stage評価を行える評価プラットフォームを
DIVP・AD-URBAN・SAKURA連携で構築した．
評価シナリオ

シミュレータ

評価対象
認識アルゴリズムセンサSim

センサ認識
性能評価

センサ性能要件から定めた

AD-URBAN

100%

認識
結果

データ

センサRawデータを出力

20%

自動運転アプリ

AD-URBAN

安全性能

過去事例・FOTデータの活用
行動モデルの連携

衝突回避
車両挙動

GroundTruth

交通流シナリオ

対象：経路計画・制御・車両運動
周辺車両の位置情報を出力

200③ 認識性能を真値シミュレーションへ反映

要件：Sim速度と車体性能事故・ヒヤリハット事例から定めた

100

距離[m]
② 認識性能指標での評価

真値Sim

1840%

0

① シナリオの一元化（認識＋ジオメトリ要件）

安全リスク
評価

60%

指標：IoU,距離/サイズ精度, …
0%
センサ有識者の知見反映

2nd-Stage

認識限界

80%

Raw

センサ弱点シナリオ

認識性能

対象：単体センサ認識＆Fusion

要件：センサ弱点の再現性
1st-Stage

評価結果

遮蔽率

◼

指標：PET, TTC, 減速G, …

④ 認識結果からの安全リスク指標での評価

地域実証実験と仮想空間によるデジタルツイン検証を世界に先駆け確立

① シナリオの一元化；モデル化の要件◼

仮想環境で安全性評価を行うためには、環境要素や自車vs他車の動き等、走行環境の統合要件をコンピュータが読み込めるデータを生成していく必要がある．

データソース

事故データ

ニアミス

FOT

Digitalinformation

V2X

・・・

環境条件

晴

雨

雪

霧

センサ弱点DB

・・・

昼

SAKURA DB

夕方

夜・・・

・・・

Sakuraで定義されるシナリオ(自車vs他車の位置関係)

移動物体

乗用車

小型車

トラック

二輪車

・・・

歩行者

自転車

子供

・・・

一時的な変化

事故

工事

救急車

駐車

逆走車

・・・

落下物

ポットホー ル

動物の飛出し・・・

交通ルール

速度

侵入禁止・・・

道路形状

高速道

一般道

交差点

T字ラ ン ナバウト

・・・

平坦

傾斜

登坂・・・

シナリオ要素19

走行環境を定義するシナリオモデル
Image modified from: https://media.springernature.com/lw685/springer-static/image/art%3A10.1007%2Fs38311-018-0197-2/MediaObjects/38311_2018_197_Fig1_HTML.jpg

①シナリオの一元化；
情報ソース～テスト条件（コンクリートシナリオ相当）の生成◼

一般道のシナリオ要因は多岐に亘るため，演繹的なアプローチに加え，安全観点からの帰納的なアプローチ(RttL4ユースケース，FOT, 死亡事故データ等) で，テスト条件生成（C-scenario）を実施した．
判例,FOT, 事故データ,etc.
Development

モジュール

各シミュレータ用
アセットリスト

ユースケース

帰納的なシナリオ生成
Data

ふるまい

Scenario DB

交通流データ等

シナリオ

コンクリートシナリオ(OpenSCENA
RIO)

シナリオ生成演繹的なシナリオ生成

Argumentation20

道路構成(OpenDRIVE)

アセット/材料特性を設定

変換(OpenSenario/OpenDRIVE)

対象アセット

各シミュレータ用に変換

Parameters/ODD validity

Sensingweakness
Scenario

DIVP
Sim

マップアセット

SDMG

物性（反射特性）データ

SUT*
AD-control

2-Stage
Metrics
評価結果

演繹的なアプローチ：
網羅的なシナリオ体系の整備（対四輪車・対歩行者）◼

演繹的なシナリオ体系を整備するため、対四輪は自専道24パターンを包含する一般道58パターンに拡張したほか、新たに対歩行者8パターンを作成した．
◼

自専道のシナリオ体系を拡張するとともに，対四輪車以外のシナリオ体系を整備中
2022年度

歩行者の位置とふるまい(2)
Pedestrian behavior
歩行者の位置とふるまい

On driving path
進路上に存在P01

LogicalConcrete
一般道58パターン(自専道24を包含)21

自車のふるまい(2)を追加

道路形状×自車のふるまい

Abstract

自専道24パターン ・他車のふるまい：旋回
・他車の向き：対向・道路形状：交差点

道路形状
(2)

Road geometry and Subject vehicle behavior

Functional

2023年度

Go直進
straight

Into driving path
進路内へ進入
P02

driving path

Non intersection
単路

P03

P04

P05

P06

P07

P08

Lane change
車線変更

Go 直進
straightIntersection交差点

旋回
Turn対歩行者8パターン

演繹的なアプローチ：
安全性評価試験に用いるシナリオを出力（シナリオDB）◼

個々のｼﾅﾘｵについて予見可能な範囲と防止可能な範囲を定量化し、標準形式（OpenSCENARIO/OpenDRIVE）のｼﾅﾘｵを出力するｼﾅﾘｵDBに実装を進めた．
■予見可能性の定量化

・実交通データ計測/分析-パラメータ分布の推定-合理的に予見可能な範囲の推定■防止可能性の定量化
・注意深く有能なドライバのモデル化-防止可能な境界■評価シナリオの出力・ユーザが範囲を指定

22■さまざまな試験手法と連接・Regulationに準拠

・シミュレーション試験(UNR157等)

・テストコース試験

・標準形式で出力

・公道走行試験

帰納的なアプローチ：
RttL4 ﾃｰﾏ２，磯坪交差点情報を例にしたｴｯｼﾞｹｰｽの抽出例◼

ユースケース情報を元に，交差点の交通状況やひたちBRTの運行時刻により環境条件や交通参加者のジオメトリー要件×認識要件を併せた，具体的なテスト条件（C-scenario相当）を生成した．
天候条件
・日時
・天候

ビル

大項目

小項目

パラメータ範囲

地図

磯坪交差点

点群データを使用

車種

RX450ｈセンサ位置

カメラ x8, LiDAR x1(実車両のセンサ搭載位置)タイプ

トヨタ プリウス（1種）

車体色

白・黒・青・黄緑・赤（5色）

日時

過去の運行実績

12月：10:30、13:00、15:40

天候

雲量・雨量

晴れ（雲：0%）、曇り(雲：50%)、雨(雲：100%、雨量:20mm/h)

自車停車位置他車

位置

遮蔽率0～100％を基準に相対位置を定義（11種類）

車両

民家

自車

他車
他車
・タイプ
・車体色
・位置

周辺構造物による遮蔽率
自車（BRT）
・停車位置・センサ位置23

配置

遮蔽率 11種 x 時間帯 3種 x 天候 3種 x 車体色 5色 = 495シナリオを定義

帰納的なアプローチ：シミュレーション結果を反映◼

カメラ・LiDAR・真値のシミュレーションによって得られた認識評価から，晴天でもビルの影に入った車を検出できないエッジケースが抽出された．

例）遮蔽率:0%、10:30晴、白0％

20％

40％

60％

80％

100％

Camera

遮蔽率11種

黄緑色

495
条件

黒色

車体色5種

晴れ

LiDAR

赤色

日時 3種
・
天候 3種

曇り
晴れでも「影x車体黒」で認識NG

NG: 未検出

雨雨粒

OK

NG: 未検出※この事例は一般的な画像認識アルゴリズムを使用

24

遮蔽率ごとに自車と他社の相対距離を変化させたセンサ出力を算出ADS safety assurance symposium 2023◼

11月にはつくばで国際シンポジウムを開催◼

帰納的なシナリオ生成アプローチの重要性や、プロジェクト・データ連携の必要性等について、各国エキスパートからの賛同を得られた

計65名

25
25

同時開催のテクニカルツアーの様子

目次◼

仮想環境を用いた安全性評価の必要性
金沢大学の自動運転技術への取り組み◼ 自動運転に必要な技術と課題◼ 自動運転技術の社会導入に向けて◼

◼

SIP第2期 自動運転（システムとサービスの拡張）における取り組み

AD-URBANプロジェクトのご紹介◼ DIVPプロジェクトとの連携による認識技術の限界性能評価◼ SAKURAプロジェクトとの合流による安全性評価にかかる連携体制の構築◼

◼

安全性評価基盤構築タスクフォース活動の概要
安全性評価基盤構築タスクフォースの体制◼ 安全性評価のポイントと2023年度の活動概要◼ 国際連携
◼

◼
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まとめ

Safety assurance プロジェクト成果に基づく知能化モビリティ実装のロードマップ◼

本Safety assurance prjを研究基盤に、周辺prjとの連携を進め、Virtual twinを使った各地域実証実験の効率化や、強者連合に基づく国際標準化を目指す
・・・

安全・安心な知能化モビリティ実装を支える
Safety assurance国際ルール化

知能化モビリティの実装による、レジリエントでWell beingな社会を実現

技術のGive&Takeによる強者連合

Virtual日本列島= Digital life line
浜松100km

AD Safety assurance Prj

研究成果に基づき地域実装を支えるアプリケーション◼ シミュレーションを活用した自動運転のSafety assuranceのための基礎研究を実施◼ 各地域の実証実装の検討を支える、Virtualな検証環境を構築・提供

AD-URBAN

27

知能化モビリティの実装基盤

・・・