２７７●ＩＡＴＳＳ講演録●

１９９９年１
２月１０日（金）第５回 ＩＡＴＳＳトーク
経団連会館

走行支援システムの基本構想−ＡＨＳリクワイアメントをめぐって−保坂明夫氏
ＡＨＳ研究組合企画調整部部長

交通事故は、その７５％程度が認知、判断、操作等ていただきました。したがって、それを実現するシにおける運転者のミスに起因していると言われていステムとしては「スマート・クルーズ・システム」

ます。という名前がつくかと思います。これは、スマート「走行支援システム」の目的の一つは、道路と車両化、インテリジェント化された自動車とインテリジが協調することにより、これらのミスを減少させ、ェント化された道路インフラが路車間通信を介して安全で快適な走行を実現しようとするものです。

つながり、ドライバーの走行を支援するという基本今回は、近い将来実用化される予定の「走行支援的なコンセプトのものです。それぞれについて、建システム」の内容について、システムに必要なさま

設省ではスマートウェイ、運輸省ではスマート・カ

ざまな技術の研究開発を担当している「走行支援道ー、郵政省ではスマート・ゲートウェイというよう路システム開発機構」の企画調整部長でいらっしゃな言葉を使い始めております。

る、保坂明夫氏に解説していただきました。

さて、ＩＴＳの全体構想の中で、スマート・クルーズ・システムがどういう位置づけにあるかというこ

スマート・クルーズ・システムとですが、関連五省庁が定めたＩＴＳの研究開発分野

ただいまご紹介いただきましたＡＨＳ研究組合のが九分野あります。そのうちの安全運転の支援が中心になります。走行環境情報の提供、危険警告、運保坂でございます。
私はこの非常に長い名前の、技術研究組合走行支転補助、自動運転、道路管理の効率化の中の維持管

援道路システム開発機構の企画調整部で研究企画の理業務の効率化、あるいは商用車の効率化、商用車立案や関係機関との調整などの仕事を担当していまにおける連続自動運転等がその対象となる領域です。
今日お話ししますリクワイアメントは第一次と呼す。
私どもが開発します走行支援システムのインフラんでいますが、実は第０次というのがあります。第部分について、第一段階のリクワイアメントという０次は、さまざまなニーズを分析して、どのようなものを取りまとめました。それをもっとよいものにユーザーサービスを実現するべきかについて、体系していくために、いろいろな方にご相談申し上げて化を図ったものです。時間軸上では事故とか渋滞といるところです。本日はＩＡＴＳＳの皆様にご紹介しいった事象が起こる事前の行動の支援から、事後のてぜひご意見を伺いたいと思っております。

行動の支援までというあたりを考えております。目最初に私どもが考えております走行支援システム

的としては安全性の向上、効率、環境の向上等です。の概要をお話しします。続きまして、その中のインそれを整理するに当って、ドライバーあるいは車両フラ部分であるＡＨＳのリクワイアメントについてがとっている挙動は、基本的に縦方向挙動、横方向お話しいたします。次に、実際にそのリクワイアメの挙動、そして交差挙動の三つということで、このントを実現する実験システムを用いて、来年度予定三つの挙動を支援する内容をまとめました。
基本的なユーザーサービスとして、安全車間保持、しております実証実験の計画について、最後に、今後の方向、課題についてお話しさせていただきます。

障害物衝突防止、車線保持、これには直線部分とカ

まず、走行支援システムですけれども、これは井ーブ部分とがありますが、それから、安全な車線変

口先生と越先生に連名で、それを実験するプロジェ

更、出会い頭の衝突防止、右折衝突防止、左折衝突

クトに「スマート・クルーズ２１」という名前をつけ防止、横断歩行者との衝突防止、踏切り等におけるＩＡＴＳＳ Ｒｅｖ
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事故の防止という十の基本ユーザーサービスを体系いています。後ろに２台、さらに右側に６台、左側化しました。同様に、効率と環境に関しても、例えに６台と合計１８台のカメラを使って車の全周囲をくば適正車間、車間の短縮、最適な速度での走行といまなく見ながら走行します。高速道路で白線と先行った基本ユーザーサービスの体系を構築しました。

車を検知しながら、衝突しないように自動追従した

そのほかに、利便性とか快適性も将来の実用化をり、道路の標識から速度制限、追越禁止などを認識視野に入れながら今後研究開発をしていくことを、して、レーンチェンジして自動追越まで行うような、第０次リクワイアメントでまとめました。

非常に高機能な車です。

今回はその中の安全性の向上を優先して検討すべ

なぜこのような例を挙げるかというと、もし車だ

きだということで、安全にかかわる部分について取けでいろいろなことをやろうとすると、こういったりまとめました。

非常に重たい装備を積まなければいけないわけです。
これでもまだ十分ではありません。もっと本質的な走行支援システムのｉとｃ問題があります。半径１００ｍのカーブを走っているリクワイアメントの話に行く前に、走行支援シスとします。３ｍくらいの道路幅で、１ｍ内側に壁なテムについてお話しします。走行支援システムの支どがあるというのを仮定してみて下さい。この道路援レベルにはｉとｃとａという三つの段階がありまの中央を走っている車が道路の中央どのくらい遠くす。ｉというのはインフォメーションのｉで情報的まで見えるかというのを計算してみると、視程が約な支援を行うものです。ｃはコントロールのｃで、５０ｍです。時速５０㎞で走行する場合、３．
５秒先までドライバーの運転操作部分を支援すること、ａはオが見えている状態になります。その３．
５秒というのートメイテッドのａで、自動走行の支援ということを安全という面で考えたときにどうかということにです。ＡＨＳという言葉は、アメリカが唱え始めた

ついて、私どもＡＨＳ研究組合で、事故に関する統言葉で、オートメイテッド・ハイウェイ・システム計データとか、ドライビング・シミュレータを用いの略として使われておりまして、ＡＨＳというと自た人間の反応時間、挙動などを調べてその結果をま動走行という印象が強いかと思います。私どもの考とめました。障害物までの時間、タイム・トゥ・オ

えにはこのｉ、ｃ、ａという三つの段階があり、今ブスタクルでどのくらい事故が回避できるかというそれに沿って研究開発を進めているわけです。今日ことですが、先ほどの３．
５秒まで見えたとすると、は、この中のｉとｃについてお話しします。

７０％くらいは回避できます。さっきのようなカーブ

ｉというのは、ドライバーによる情報の入手に関でレーダー等できちんと停止している障害物が見えする部分をシステムが一部支援するところです。ｃ

たとすると、７０％ぐらいの確率で事故は回避できまは、操作の部分についても一部分支援するといったす。それを例えば１．
５秒早くすることができたとす世界です。さらに将来、最終的な一つの姿としてはると、回避の確率は９９％くらいになります。車だけすべてをシステムが支援してしまう完全自動というでは３．
５秒より先は見えないわけですから、その先のもあるかと思いますが、これについては課題も多

あと１．
５秒くらいをインフラが支援して、見えるよいので、時間的には少し先の視点と位置付けて開発うにしてあげたら、事故の起こる確率はかなり低くを行っております。

なるわけです。これはもちろんシミュレーションで次に、路車協調システムについてお話しします。
現在の自動車は非常に高性能、高知能になってきての話ですので、このとおり本当に物事が行くかどうかは、これから検証していく必要があります。

いますが、これからのいろいろなニーズを考えてい車載機器だけの場合とインフラが支援する場合のくと、インフラとの協調が必要だということを申し特質を比較してみます。車の周辺の情報を入手する上げたいのです。ヨーロッパにプロメテウスというのは車がやるのが一番いいでしょう。遠方とか死角プロジェクトがありました。１９９４年にドイツのベンの情報を入手するのは車では不可能ですが、インフツ、現在のダイムラー・クライスラーが、そのなかラではそういうことが可能です。車両単独のシステで開発した高知能自動車でＶＩＴＡ−Ⅱという名前のムには限界があると思います。カーブとか交差点に車両があります。この車は、前に４台のカメラがつおける、車から直接見通すことができないところの国際交通安全学会誌 Ｖｏｌ．
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障害物は検出困難ですし、悪天候の場合には障害物の点を主な原則と考えて進めました。一番目は走行や車線の認識が困難です。それから路面状態の急変、支援システムとは、世の中に広く受け入れられてい例えばトンネルの出口が凍っているというようなこって効果を発揮する必要があるということです。非とに対しては車本体からの検出は困難だと思われま

常に効果は高いけれども範囲が狭くてはだめで、なす。そういったことで、自動車のスマート化というるべく広く受け入れられることを原則にしましょう、のはインフラとの協調によってよりよくなっていきという点です。二番目はユーザーが受け入れてくれます。

なければ普及は望めないということから、現状の多くのドライバーが、このくらいだったらシステムにＡＨＳリクワイアメントとは任せられるという機能の範囲でいいのではないか、私どもで考えている路車協調の走行支援システムという点です。まずドライバーに対して簡単な情報については、実際に車両と協力して研究開発する予提供をしてドライバーが自分の判断で利用するよう定ですが、その技術開発を行うときに基になるリクにするとか、現状のドライバーが違和感なく受け入ワイアメントについてご説明します。我々がリクワれられるような範囲からまず始めましょう、というイアメントといっているのは、社会および個人のニことです。三番目は同様に広く普及させるという観ーズを技術開発に結びつけるために、基本的に果た点から、社会的な受容という面から妥当なレベルのすべき要件を記述したもので、ニーズを技術開発に技術やコストで実現できて広範囲に適用できること翻訳するものだというふうにとらえております。路です。あまりにも理想像を追いかけて実際には実現車の分担等にかかわらず、そもそも走行支援システ

困難、あるいは実現できてもコストが高いとか、あムはこういうことを果たさなければいけない、といまりまだ使い切れていない技術を無理して使わなくう基本的な要求事項があると思います。実際にものてはいけないということがないようにしましょう、として作っていく上では、道路インフラと車両とがということです。
最後は、実際にこれからいろいろと進めていく中役割分担を決めて、それぞれの要件を設定して、開で、どういう根拠でやったか、あるいは状況が変わ発していくことになります。
リクワイアメント第０次において、ニーズの分析ったらどういうふうに変えたらいいかということを、と基本ユーザーサービスの体系化を行いました。し明確にわかりやすくするために、きちんと統計とかかし、すべてを一律に同時に開発するのは大変です

データを使った数式に基づいた設定を基本にしましので、優先度の高いサービスをまず選定しました。

た。
具体的数値などの設定は以下のような基本的な考その選定されたサービスに関しての要件について定え方を適用しました。第一は「安全運転を心がける量化を行ったのが第一次です。
実用につなげていくためには、我々が定めたリクドライバーの事故発生防止支援」を行うということワイアメントが妥当かどうかを実際の実験システムです。例えば、適正速度を大幅に上回って走るようをつくって、実験評価していくのと同時に、第二次な人を完全に救おうという仕様にはしません。そうリクワイアメントで扱おうと思っている実用的な要いう人に何も効果がないというわけではありません

件、例えば法律、制度、あるいはＰＬ面からの検討が、無理に適用速度を広げると過大で高価なシステなどを配慮することも必要です。実験で得られた結ムになってしまいます。そういう考え方がいいかど果、実用面の検討、その他のサービスに関する検討うかは、ぜひご議論いただきたいところです。第二などを追加して最終的に実用的なリクワイアメント

はドライバーの運転動作に対して、過剰な介入になということで、三次になるのか四次になるのかわからないようにすることです。１００％事故を避けよう

りませんけれども、まとめていきたいと考えていまとすると、ほんのちょっとドライバーがミスをしてす。

も、すぐにそこに介入して、「止めろ、戻せ」みたいなことを言わなければいけない。そうすると、ド四つの原則

ライバーにとってはうっとうしい、過剰な介入にな

今回のリクワイアメントを定めるに当って、四つＩＡＴＳＳ Ｒｅｖ
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４ってしまいます。どの辺が適切かということはなか

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なか難しいところですが、そのような配慮をしなが重要な優先的サービスというふうに我々は結論づけらやっていこうということです。環境についても、ました。

もちろん雨とか霧の中で使えるくらいの条件は必要

事故の人的要因を見ると発見の遅れが約５０％、判ですが、１年に１回あるかないかというようなもの

断の誤りが約１６％、操作の誤りが約９％です。そのすごい濃い霧の状態までカバーしようとは考えませ他が約２５％ありますが、これは急な飛び出しとか、ん。

暴走行為とか飲酒運転といったもので、この２５％は簡単な対策では何ともしがたい領域です。ですから、優先サービスの決定

事故の７５％くらいをカバーする人的要因について対次に基本ユーザーサービスの中から、優先的なサ策しようということになります。

ービスを定めたわけですが、それを検討したデータ

ドライバーの行動モデルというのは、もっと複雑を示したいと思います。縦軸に、先ほどご紹介したなモデルがたくさんあると思いますが、基本的には十の基本ユーザーサービス、安全車間保持とか障害認知、判断、操作という三つの段階で行動していま物衝突防止という項目を並べ、横軸にそれによってして、それに対する支援を行うという対策モデルを亡くなっている方の数を示しますと、これは確か平考えました。危険が発生しても、それに対する認知、成９年のデータですが、例えば、障害物衝突で合計判断、操作が適切に行われたときには回避できます。

８２２人の方が亡くなっています。そのうち、発見のもしドライバーに発見あるいは認知のミスがあった

遅れ、発見の誤り、いわゆる認知ミスで亡くなって場合には、危険なほうに来るわけですけれど、それいる方が５６４人。障害物等は見えているけれどまだに対してシステムが情報提供を行います。情報提供大丈夫だろうとか、そのような不適切な判断で５９人。

をドライバーが適切に理解して、それに応じた反応

操作上の誤りで６８人の方が亡くなっています。操作を示してくれれば、正常なルートに戻っていきます。の誤りというのは、例えばブレーキを踏まなければ判断の誤りがあった場合、あるいはドライバーがいけないのはわかっていたけれども、踏み方が弱か情報提供に対して適切な反応を示さなかった場合は、ったというようなことです。残りはその他で、例え次に警報という支援を行います。これも同様に、ドば酒を飲んでいて運転者の能力が不適切だったといライバーがそれに対して適切な反応をしてくれればうようなことです。そういった分析をして、今回は正規なほうに行きます。操作が不適切な場合には、全体事故の９０％をカバーするというのを、一つの考今度は操作支援を行います。操作支援をそのまま受え方にしようということで、障害物衝突防止、直線

け入れる、あるいはそれを助長するような反応をドとカーブの車線保持、出会い頭の衝突防止、横断歩ライバーがすればよいのですが、そうでない逆操作行者との衝突防止などが非常に重要であるという判みたいなことをやった場合には、操作支援したから断を行いました。といって救えるわけではありません。そういう場合

言い忘れましたが、死亡者の数だけではなくて、には事故に至ってしまいます。あるいは、軽減くら

人身事故の数とか、あるいはそれをある比率按配でいの効果はあるかもしれません。このようなモデル

足した総損害みたいな考え方とか、いろいろな観点を考えてそれぞれの要件を明らかにしたり、それにから比較検討しました。損害の約９０％くらいを対象

よってどのくらい事故が減らせる見通しがあるかをとすると、自動車専用道路については四つのサービ分析しました。

ス、つまり障害物衝突防止、車間保持、車線保持、

これは障害物衝突防止というのを考えた場合の基直線とカーブの車線保持が大事だという結論になり本的な要件です。三段階の支援をすることを考えるました。同様に一般道については、障害物衝突防止、と、ドライバーの反応時間を含め、通常の減速度で直線とカーブの車線保持支援、出合い頭衝突防止、減速して、障害物に衝突することなく停止できる位

右折衝突防止、横断歩行者衝突防止、の六つのサー置において、ドライバーに対して情報提供を行うこビスが重要であるという結論になりました。これらとが一つの基本的な要件になります。同様に警報にをマージすると合計七つになります。つまり一般道

ついては、ドライバーの反応時間を含めて、緊急減の六つの優先サービスに車間保持を追加した七つを速度で減速して障害物に衝突することなく停止でき

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る位置において、ドライバーに対して警報を発生す

警報に対する反応時間と同じくブレーキの立ち上がる、それから操作支援については、システムの反応る時間みたいなものを考慮した、少なくともここで時間を含めて、緊急の減速度で減速して障害物に衝は警報を発生していないといけないというタイミン

突することなく停止できる位置において、緊急減速グが決ります。

度で減速制御を行う、こういうことを基本的な要件

速度と減速度、反応時間を定量化すれば、情報提と考えております。ではそのために必要な情報は何供しなければいけない場所とタイミングが決ります。

かというと、可変情報、その地点に固有な情報、車そこから、その情報提供を行うためのインフラの測両の特性情報、ドライバー情報といったものです。

定エリア、通信エリアなどが決まります。これらを地点に固有な情報とかその環境に応じて変化する情決める中で、いくつかのパラメーターを決めなけれ報を、車と道路とが協調して検出したり情報提供をばいけないのですが、これは代表条件ということで、することになります。

以下の値を使っています。通常減速度は０．
３Ｇ、緊急減速は０．
５Ｇ、ドライバーの情報提供に対する反定量化の考え方

応時間は２．
６５秒、警報に対しては１秒、システムの実際に定量化していく上で共通の考え方、あるい

反応時間は０．
３秒、ドライバーがブレーキを踏んでは適用範囲について整理を行いました。まず、走行制動力が立ち上がるのには０．
５秒、システムが緊急支援の方法については先ほど申し上げました情報提減速を立ち上げるためには０．
３秒、というような値

供、警報、操作支援を行います。サービスが対象とで、これを代表値とします。これはそれぞれ自動車する適用速度は、著しい速度超過は対象としないとの特性値、ドライビング・シミュレータを使ったドいうことで、具体的には死亡事故における危険認知

ライバーの反応時間、文献等から調べて、一応こう速度の９０％をカバーすることを原則にしました。サいう値にしております。

ービスの運用気象条件は、これも一般的に通行可能

ただしこれについては、まだ意見がいろいろとあな気象条件ということで、道路公団等が運用の基準りまして、例えば「通常減速度が０．
３Ｇというのはちにしている視程５０メートル以上、時間雨量が５０㎜以ょっと大き過ぎる、０．
２Ｇぐらいではないか」との下、風速は２５ｍ以下としました。これを超えると、意見もあります。全部安全サイドに設定するという道路が通行止めになります。この辺までは少なくとのは一つの考え方ですけれども、それをやるとシスもカバーしようという考え方です。サービスを適用テムのカバーすべき領域がどんどん広くなっていっする路面条件としては、乾燥、湿潤、積雪、凍結をてしまいます。ある程度のところで、線を引かざるカバーすることになっていますが、その後いろいろを得ません。これらについて、とりあえずこういうな関係の方と相談している中で、最終的には水膜と仮置きをして、それで実験システムを構築し、実証いうのも入れる予定です。それからサービスの対象実験をやって、その中で仮定が正しかったかどうか

車両は、自動二輪を含む自動車ですが、操作支援にを、実験評価していく予定です。

ついては四輪以上の自動車です。自動二輪について

路車の機能分担は、情報提供、警報までを行います。サービスの提次に、路車の機能分担については、次のように考供時間は昼夜２４時間です。
定量化を図った内容について簡単にご説明したいえました。第一は基本的にドライバーに対する支援と思います。今、ある速度で走行して来て、障害物であり、最終的な判断なり動作はドライバーが行う、があって、止まるということを考えます。そうするそれが優先するということです。第二はインフラかと情報提供はどこで行われなければいけないかといらの情報を用いて支援内容は車両側で判断するというと、通常減速では０．
３Ｇぐらいで減速できます。

うことです。インフラは、カーブとか交差点などにその前に、情報提供に対する反応時間があって、そおける障害物や遠方の路面状態など、車両から認識れからブレーキを踏んで、ブレーキの油圧が立ち上困難な情報を検出して提供することを基本とします。

がったりする時間があるでしょう。同様に、警報にですから、車両みずから見える範囲は車両自身で対しては、今度は緊急的な減速で減速するとなると、情報を取るのを原則にしております。そういったこ

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●ＩＡＴＳＳ 講演録●とで役割分担とか機能配分を車両のＡＳＶのプロジ

今後の課題ェクトチームとも相談して、道路側には、レーンマーカー、それから路面情報センサー、車両等の検出

次に、今後の展開と課題ですけれども、建設省がセンサー、あと路側の処理装置、路車間通信装置がスマート・ウェイ推進委員会から提言を受け、スマ配置されることになっています。

ート・ウェイを推進しています。２０００年に実証実験

では実際得られたリクワイアメントの検討結果をを行い、２００１年から制度基準類の整備策定を行って、紹介します。例えば障害物衝突防止支援のサービス

２００３年には第二東名名神へ先駆的な導入を図り、以の対象上限速度は、一般道では７０㎞、自動車専用道

降２０１
５年ころを最終ターゲットにして、主要な幹線路では１２０㎞です。これは第二東名名神とかもっと道路にインフラを設置していこうという計画です。

規制速度の高い道路ができてくれば当然それに伴っ今後は、第二次リクワイアメントに向けて、関係て変えていかなければならないのですが、事故の危の機関と連携協議して改良していきます。それから険認知速度を９０％カバーするという考え方から設定

展開シナリオ、制度基準類、こういったものを検討

すると、こうなります。検出対象車両は四輪以上でしてそれを反映します。

す。では障害物として二輪車や歩行者は検出しなく将来に向けての課題というのはたくさんあると思ていいのかという意見があるかと思います。この辺います。自然環境の、しかも雨霧なども含めた中ではまたご意見を伺いながらやっていかなければいけ使うための技術などです。それから、人に関する課ないところです。我々が調べたデータによると、カ題もあります。人によって警報の必要なタイミングーブ等で二輪車に衝突する事故は非常に数が少ないなどは大きく違うでしょうし、そういった個人差をのです。理想的には二輪車も落下物も含めて、すべどうするかとか、ちゃんと信用してもらえるかどうて検出するべきということになります。９割以上をかなどということを含めて、信頼性も大きな課題でカバーする。それでやっていく、と割り切ると、四す。
技術以外の課題についてもたくさんあります。例

輪車以上でかなりの部分がカバーできます。
どのくらいの範囲で計測するか、どのくらいの範

えば交差点に近づいて来る車に、交差車両が近づい囲で情報提供するかというのを、自動車専用道路とていますよ、ということを知らせると、その情報が一般道とで、それぞれ数値を出しております。こう来なければ、安全を確認しないで通ってしまってもいったことに基づいて、インフラ側の機器の要求性いいというように悪用することも考えられます。

能をまとめています。それから、ある種のシステムそういうことも含めて、ドライバーと社会がどう・アーキテクチャーを想定して、現状の技術ででき受け入れていくか、ということが非常に大事だと思るかどうかを想定しながら、性能割付を行っておりいます。ドライバーがそれを過信したり、緊張低下ます。例えば情報収集センサーの車両検出の範囲はしたりしたらかえってまずいのではないか、システ

１６０ｍ以上で、対象速度は０から７０㎞とかです。以ムの責任、国際的な標準化など多くの課題がありま

上のような内容でインフラに対するリクワイアメンす。日本だけで先走りしてもまずいでしょうし、世トを設定しました。

界と協調していくことも必要でしょう。技術的な面

そういったことを踏まえて、２０００年に実証実験をで見れば車両技術、エレクトロニクス技術、コミュ行います。２０００年の１０月から筑波の土木研究所のテニケーションの技術、そういった技術が連携していストコースにおいてスマート・クルーズ２１という名くわけです。そのために今回我々が提供したこうい称で行います。それに向けて、私どもＡＨＳ研究組

うリクワイアメントがあれば、それを一つのたたき合、運輸省が進めておりますＡＳＶの自動車会社の台として、みんながある程度共通な土俵に立って議皆さんで連携を取っております。ＡＨＳ研究組合とＡ論したり、考えられるだろうと思います。まとまりＳＶのさまざまな分科会の代表が集まって合同作業がなかったかと思いますが、以上で終わりにさせて部会をつくり、いろいろなことを調整しながら進めいただきます。どうもありがとうございました。ています。

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