技術資料

暴風雪による視程障害時における除雪車周囲探知技術に関する検討
新保貴広

舟橋誠

を、検出範囲内の直近障害物から、警告範囲内の直近

１．はじめに障害物に変更することで、オペレータが誤認識しない
近年、積雪寒冷地では気候変動の影響による極端なようにした。警告方法については、警告範囲内に障害

暴風雪に伴い、車両の立ち往生や長時間にわたる通行物が接近したときの表示方法を、距離表示の文字色の止め・集落の孤立など、障害の発生が増えてきている。

みの変化から、画面全体が点滅する方法に変更し、注

このため、暴風雪による視程障害時においても安全に意喚起時と警告喚起時でそれぞれ違う警報音を鳴らす

除雪作業を行い、道路交通の早期解放や緊急車両の先ことで、オペレータの認識度を向上させた。障害物探導を可能とする除雪車の開発については、現場ニーズが非常に高い。
本稿では、視程障害時においても安全に除雪作業が行える運行支援技術として、除雪車周囲の人・車両・道路工作物などを探知し衝突事故を防ぐための周囲探知技術について検討したので報告する。
２．周囲探知技術の検討
ミリ波レーダは、ミリ波帯（30GHz～300GHz）の電波を用いて障害物を検出するものである。電波を利

図－1

改良ガイダンス画面例（通常時 文字サイズ小）図－2

改良ガイダンス画面例（注意時 文字サイズ中）図－3

改良ガイダンス画面例（警告時 文字サイズ大）用しているのでカメラやレーザなどに比べ、気象の影響を受けにくい特徴がある。
過年度にミリ波レーダを用いて実際の吹雪時に探知実験を行い、視程50m程度の吹雪時でも70m先の車両の探知が可能であることを確認した1）。そこで、ミリ波レーダによるガイダンスシステムを試作し、試験道路においてガイダンス性能の検証実験を行い、除雪車の安全運行に有効であることを確認した2）。
令和2年度は、ガイダンスシステムの試作機を改良し（以下、｢障害物探知ガイダンス｣という）、性能検証実験を行うとともに、障害物探知ガイダンスを搭載した除雪トラックの公道走行時における適用性の検証実験を行った。
２．１

障害物探知ガイダンスの改良

過年度の実験結果を踏まえ、オペレータに対しより正確な情報伝達を目的にソフトウェアの改良を行った。
障害物までの距離表示は、文字が小さく見えにくかったため、フォントサイズの大きさを2種類追加し、大中小から選択可能とした。また、距離表示の対象
寒地土木研究所月報№824

2021年11月 31

知ガイダンス表示例を図－1～3に示す。
また、ガイダンス試作機では走行速度の入力は、手入力により行っていたが、速度情報を自動で取り込めるよう改良した。ただし、車両から車速パルスを取得するのではなく、加速度センサ及びGPS機能を有したスマートフォン等情報端末の速度検出アプリとの通信
図－4により速度情報を取得できるようにした。これにより実験概略図

除雪車に特別な改造を施さなくても速度情報の取得が可能となることから、容易にガイダンスシステムの機

２．２

障害物探知ガイダンスの性能検証実験

２．２．１

実験方法

障害物探知ガイダンスの性能を検証し、公道走行実験における警報幅及び検出強度等パラメータのデフォルト値を設定するため、寒地土木研究所石狩吹雪実験‫ݗ‬ड़‫[ ཯ړ‬m]

器類を設置可能となった。

200180160140120100806040200

場において、除雪車を用いた検証実験を実施した。
実験は除雪トラックを回送姿勢で走行させ、自車線

౞ਫ਼ল0ෙਫ਼ল

200

࿑ଈଵ

上と隣接車線に設置した障害物のうち、自車線上の障害物のみを未検知・誤検出することなく検知し、オペਫਫ਼লࣙऄત

図－5400ϓϪʖϞ൬ߺ

600800‫ݗޣ‬ड़ʤࣙऄતʥ

検出データ表示例

レータに適切なガイダンスが可能か検証した。実験条件を以下に、実験概略図を図－4に示す。
２．２．２≪実験条件≫

実験結果

実験結果の一例として、実験条件を検出強度－10・レーダ設置角：4度

dBsm・警報幅3.0mに設定した時の検出距離を図－6・走行速度：40km/h（公道での走行速度を想定）に、検出位置を図－7に示す。また、検出強度0dBsm・・対象物：コーナーリフレクタ（CR）

警報幅3.5mに設定した時の検出距離を図－8に、検出・レーダ検出幅：3.5m、3.0m、4.0m

位置を図－9に示す。

・レーダ検出強度：－10dBsm、－3dBsm、0dBsm

いずれのケースでも80m～20mの範囲で自車線の対・警報距離：警告30m-注意60m、警告40m-注意80m、象物を検出できていることが確認できた。検出強度

警告50m-注意100m－10dBsm・警報幅3.0mの場合、自車線・路側帯ともに検出率は100％であった。また、正検出率はそれぞれ、

図－5に検出データの表示例を示す。

76.8％、58.0％であった。一方、検出強度を0dBsmまで

検出データ表示例に記載されている用語の定義は以引き上げると、自車線の正検出率を95.5％まで改善す下の通りである。

ることができた。石狩吹雪実験場の直線路は1車線幅

・検出率：対象物が検出された割合

である上に除雪による堆雪が路側帯にある状況であっ・未検出率：対象物が検出されなかった割合

たため、反射断面積の低い検出物を除外することで検・誤検出率：対象物の検出位置が前後のデータと大き出精度が向上したものと思われる。

くずれ、誤った検出をしたと考えられる割合（距離・横ずれ等）

ただし、路側帯の誤検出率については、上記の堆雪やガードレールなど誤検出を誘発する反射物が多い環・正検出率：正しく検出したと考えられる割合。

境であり、測定毎のバラツキも大きく、はっきりとし以上を整理すると以下の関係が成り立つ。

た改善効果は得られなかった。

・検出率＝誤検出率＋正検出率
・検出率＋未検出率＝100％以上のことから、公道走行実験のパラメータデフォ
ルト値は、検出強度0dBsm・警報幅3.5mとし、レーダの設置角は4度に設定することとした。

32

寒地土木研究所月報№824

2021年11月

‫ݗ‬ड़‫[ ཯ړ‬m]

200
180
160
140120100
8060
40200500

600

700

࿑ଈଵ

図－6

検出距離（検出強度-10dBsm・警報幅3.0m）

800

900

ϓϪʖϞ൬ߺࣙऄત

10001100‫ݗޣ‬ड़ʤࣙऄતʥ

ਫ਼ল૨౞ਫ਼ল૨ ෙਫ਼ল૨ ਫਫ਼ল૨ଡ଼ડఝঽ੤଍図－8

検出距離（検出強度0dBsm・警報幅3.5m）‫ݗ‬ड़Ғ஖ʤԥʥ[m]

6૤ਾ்

4

૤ਾ்

20-2-4-6500

600

࿑ଈଵ

700800900ϓϪʖϞ൬ߺ

ࣙऄત

10001100‫ݗޣ‬ड़ʤࣙऄતʥ

਴಑ਈপਈ৵ఏ૆ု୷

਴಑ਈপਈ৵ఏ૆ု୷

ଡ଼ડఝ

ଡ଼ડఝ



ঽ੤଍









ঽ੤଍









図－7２．３

検出位置（検出強度-10dBsm・警報幅3.0m）

障害物探知ガイダンスの公道走行実験

２．３．１

実験方法

図－9

検出位置（検出強度0dBsm・警報幅3.5m）

実験条件を以下に、公道走行実験の走行ルートを図－10に示す。また、実験状況を写真－1に、実験中の障害物探知ガイダンスを除雪トラックに搭載し、公運転室内状況を写真－2に示す。

道走行時における車両等障害物の検知を行い、ガイダンス状況の検証実験を行った。
実験は、国土交通省北海道開発局札幌開発建設部が≪実験条件≫・レーダ設置角：4度

管理する国道337号及び231号の維持除雪工事区間で実・走行速度：40km/h（法定速度以下）

施し、維持除雪工事受注者協力のもと、オペレータが・レーダ検出幅：3.5m、4.0m、5.0m、7.0m

除雪トラックを回送状態で運転し、除雪トラックと同・レーダ検出強度：0dBsm、－10dBsm

一車線前方を走行するターゲット用の対象車両、及び・警報距離：警告30m-注意60m

路側帯に停車したターゲット用の対象車両を検出対象とした。
走行ルートは道路形状（直線・カーブ）や道路幅員（車線数）の違いによる検出対象の未検知・警報率を検証するため、複数の走行区間を設定した。
寒地土木研究所月報№824

2021年11月 33

1௒ষ嵓嵤崰௕崛嵤崡‫ڭ‬ൺડ‫ڭ‬੤‫؟‬ઉ଍લ့฾඗ৰୡৃ崛嵤崡੡崛嵤崡‫ڮ‬ൺડ‫ڮ‬੤‫؟‬ઉ଍୨ᄪ௾඗崛嵤崡‫ڭ‬崛嵤崡‫ڮ‬崛嵤崡‫گ‬崡崮嵤崟嵏嵛崛嵤崡‫ڰ‬੤଍ਯൺડઉ଍崓嵤崾થ૮রఙী௞ఝ૮થ૮થથથથથથથ崓嵤崾崛嵤崡‫ڰ‬崛嵤崡‫گ‬ൺડ‫گ‬੤‫؟‬崓嵤崾થൺડ‫ڮ‬੤‫؟‬崓嵤崾થ

図－10２．３．２

写真－1

実験状況

公道走行実験の走行ルート図

実験結果

表－1に実験結果一覧を示す。なお、表－1に記載している用語の定義は以下の通りである。
・前方車両検出率：自車線と同一車線を走る対象車両の検出率
・前方車両正警報率：対象車両との距離に応じて正しくガイダンスできた割合

写真－2

・前方車両未警報率：対象車両を警報範囲外として警実験中の運転室内状況報しなかった割合
・自車線誤検出率：対象車両以外を警報範囲内として警報対象とした割合

表－1
崛嵤崡

直線道路コース1及び2における検出強度－10dBsm

‫؜‬

検出幅3.5m、検出強度－10dBsm検出幅4.0m、検出強ਫ਼লਘ২
>G%VP@

૤ਾ்



ۜ

13に示す。図－11の青線は警報幅を示しており、警報‫؜‬

た、検出対象の手前で存在しない物体が検知され、警報対象となったものを誤検出としている。
直線道路における公道走行実験の結果、検出強度0dBsm時平均の前方車両検出率は98.5％、前方車両正警報率は91.5％、前方車両未警報率は6.7％、自車線誤検出率は5.5％であった。検出強度－10dBsm時平均の৐্੤૏ਫ਼ল૨


ઉ଍

ۜ





P
















ۜ

ઉ଍

ۜ

幅内に表示されている検出対象は正警報、警報幅外に表示されている検出対象は誤警報を示している。ま

੊ଡ଼
஄૾

P

度－10dBsm検出幅7.0mの検出データを図－11～図－

P



P

‫ڰ؜گ‬



P


実験結果一覧

‫ڰ‬P
P

৐্੤૏
ਫ૤ਾ૨

৐্੤૏
౞૤ਾ૨

ঽ੤଍
ෙਫ਼ল૨



ઉ଍

崓嵤崾ઉ଍崓嵤崾ઉ଍崓嵤崾ઉ଍崓嵤崾ઉ଍崓嵤崾

前方車両検出率は100％、前方車両正警報率は93.5％、前方車両未警報率は6.5％、自車線誤検出率は8.2％でいたため、比較的安定して対象車両を検出できる状況あった。検出強度はデフォルト値の0dBsmよりも－10であった。そのため、より検出状況の良い検出強度－10dBsmに設定した時の方が前方車両検出率及び前方車dBsmの検出結果が良好であったと考えられる。

両正警報率が向上する結果となった。公道走行実験でまた、警報幅の違いによる検出結果は、検出強度は、除雪車前方を走行する対象車両との車間距離は平－10dBsmの場合、前方車両検出率は全て100％であ均50m程度に保たれ、走行速度も除雪車と同調させてったが、前方車両正警報率では、警報幅3.5mは89.934

寒地土木研究所月報№824

2021年11月

％、4.0mは93.2％、7.0mは97.4％であった。これはミ8‫ݗ‬ड़Ғ஖ [m]6

リ波レーダの角度推定誤差により車両の検出に水平方

ෙ૤ਾ4向のバラツキが生じるため、警報幅を広げることで警報対象の検出数が増え、正警報率が向上したものと考

2

ਫ૤ਾ

0-2

えられる。
図－13は、路側帯に停車している車両の検出状況を

-4-6

ෙ૤ਾ

-820002500

確認するために警報幅を7mに設定し、除雪車の進行方向に対し右側を1.75m、路側帯のある左側を5.25m

3000

35004500ϓϪʖϞ൬ߺଲেऄྈ
図－1140005000まで広げたものである。除雪車前方を走行する対象車両及び路側帯に停車した対象車両の検出状況を確認できた。
グラフでは路側帯の対象車両は誤検出として表示し‫ݗޣ‬ड़ているが、車両等の強い反射断面積を持つ静止した対検出データ（－10dBsm、3.5m）象物の場合、連続して検出されるため誤検出の表示が‫ݗ‬ड़Ғ஖ [m]顕著に現れる結果となった。また、警報幅内の車両以86420-2-4-6-8

外の道路付属物も誤検出されるため、停止車両のみ検出させる場合は、検出強度を0dBsmに設定することで、ある程度誤検出を抑制できると考えられる。
カーブを含むコース3及び4における検出強度－10dBsm検出幅3.5m、検出強度－10dBsm検出幅4.0mの検出データを図－14、図－15に示す。両図の青点は直線区間を、黒点はカーブ区間を示している。
カーブを含むコースにおける公道走行実験の結果、
0500

1000

1500

ϓϪʖϞ൬ߺଲেऄྈ
図－122000

2500

3000

検出強度－10dBsm、警報幅3.5m及び4.0m時の直線及びカーブの前方車両検出率はともに100％であった。
前方車両正警報率は、警報幅3.5mの直線では94.2％、‫ݗޣ‬ड़

警報幅4.0mの直線では96.3％とほぼ同等の結果となったが、カーブ区間については、警報幅3.5mの正警報検出データ（－10dBsm、4.0m）‫ݗ‬ड़Ғ஖ [m]率が35.7％に対して警報幅4.0mの正警報率は65.6％と86
420-2-4-6-83000

大幅に向上した。先行する対象車両がカーブに進入すると、レーダ検出範囲のうち直線状に設定している警報幅の外側に外れるため正警報率が低下する。そこで警報幅を広げることで正警報率の低下を抑制できるが、警報幅を広げすぎると隣接車線の車両や路側帯の障害物を誤検出する懸念がある。今回のカーブ区間の曲線半径はコース3がR＝1000、コース4がR＝500と比較的緩いカーブであったことから、警報幅4.0mに設
3500

4000

ϓϪʖϞ൬ߺଲেऄྈ
図－134500‫ݗޣ‬ड़

検出データ（－10dBsm、7.0m）

5000

定した時の正警報率がもっとも良い結果となった。なお、図－14のフレーム番号2000～2800、図－15のフレーム番号2500～3300に見られる空白部分は、対象車両がレーダ検出範囲を外れたものであり、検出率の算定には含めていない。
公道走行試験の結果、直線路及びカーブ区間を含むコースでの前方車両検出率は、平均99.4％と高い結果であった。前方車両の正警報率は、直線路で平均94.3

寒地土木研究所月報№824

2021年11月 35‫ݗ‬ड़Ғ஖ [m]‫ݗ‬ड़Ғ஖ [m]8
6
4
20-2-4-6-80

1000

2000

3000

ϓϪʖϞ൬ߺ

4000

5000ଲেऄྈʤΩʖϔʥ ଲেऄྈʤ௜તʥ
‫ݗޣ‬ड़ʤΩʖϔʥ
図－14‫ݗޣ‬ड़ʤ௜તʥ

検出データ（－10dBsm、3.5m、カーブ有）86
420-2-4-6-801000

2000

3000

4000

5000

ϓϪʖϞ൬ߺ

6000ଲেऄྈʤΩʖϔʥ ଲেऄྈʤ௜તʥ‫ݗޣ‬ड़ʤΩʖϔʥ
図－15‫ݗޣ‬ड़ʤ௜તʥ

検出データ（－10dBsm、4.0m、カーブ有）％と高い結果であったが、カーブ区間では平均41.6％、実験の結果、カーブ走行時の警報発出には課題はあ

最も良い条件で65.6％、最も悪い条件で15.5％と、直るものの、複数車線においても除雪車前方の車両を検線路と比べ正警報率が低下する傾向を示し、警報幅の出し、車両が接近した時の警報は除雪車オペレータの条件により正警報率に開きが見られた。本ガイダンス

安全運行に有効であることを確認した。

システムは直線路を検出範囲として設定していること

今後は、障害物探知ガイダンスの実用化に向けて、から、カーブを走行中は対象車両が警報幅から外れて機器構成の検討及びソフトウェアの改修等を行い、障しまうためである。カーブでの正警報率を上げるには

害物探知ガイダンスシステムの仕様をとりまとめる予警報幅を広げることが有効であるが、一方で誤検出の定である。

要因にもなり得るので、適切な警報幅の設定が必要と言える。

参考文献

３．まとめ

1） 新保貴広、山口洋士、久慈直之：視程障害時における除雪車運行支援技術に関する検討、寒地土木

本研究では、暴風雪による視程障害時においても安研究所月報、No.798、pp.25-31、2019．

全に除雪作業が行える除雪車運行支援として、ミリ波

2） 新保貴広、舟橋誠、久慈直之：暴風雪による視程レーダによる障害物探知ガイダンスを試作・改良し、障害時の除雪車運行支援技術に関する検討、寒地一般国道走行時におけるガイダンス性能の検証実験を

土木研究所月報、No.811、pp.38-44、2020．

行った。

36

新保 貴広
SHIMBO Takahiro

舟橋 誠
FUNAHASHI Makoto

寒地土木研究所
技術開発調整監付寒地機械技術チーム
研究員

寒地土木研究所
技術開発調整監付寒地機械技術チーム
主任研究員

寒地土木研究所月報№824

2021年11月