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特集●自動運転／紹介

走路環境認識と経路計画
加藤晋＊

自動車の運転は、認知、判断、操作と言われる。自動運転においては、それらをセンサー
やコンピューター、アクチュエーターなどが行うことになる。自動車の基本動作は、走る、曲がる、止まるである。この動作を判断するためには、道路であること、障害物が無いこと、経路上であることなどの走路環境情報を認識することは最も重要といえる。また、移動においては、目的地までの大局的な経路だけでなく、障害物の回避などの局所的な経路を瞬時に計画できることが求められる。本稿では、これら走路環境認識と経路計画について、自動運転を支える技術展開の位置づけで主な技術の紹介を試みる。

Driving Environment Recognition and Path Planning
Shin KATO＊
In autonomous driving, sensors, computers, actuators, etc. perform the driving
functions of recognition, judgment, and operation. In order to judge the basic motions ofa vehicle such as “running,” “turning,” and “stopping,” it is important to recognize roads,
that there are no obstacles, etc. as driving environment information. In addition, anautonomous driving vehicle must be able to plan local paths, such as not only the global
path to the destination but obstacle avoidance, during driving. This paper introduces themain technology related to driving environment recognition and path planning bypresenting technical deployment supporting autonomous driving.

るまでさまざまな方法による自動運転車両が開発され１．まえがきてきている１）～３）。安全性の向上や運転負担の軽減な自動車の自動運転といえば、以前は“知能を持っどを目的とし、当初は環境の整った高速道路などのた車”として、未来予想図には必ず出てくるような自動車専用道への導入を目指す開発が多く見られて夢の乗り物として扱われていた。しかし、近年ではいた。しかし、2007年に米国DARPA（Defense Ad-

公道での実験走行などが盛んに行われ、自動車メー

vanced Research Projects Agency：国防総省高等カーが販売予定を公表するなど、もはや夢の存在で研究計画局）が行ったDARPA Urban Challenge ４）はなくなっている。また、衝突被害軽減のための自での市街路を想定した完全自動走行レースは、より動ブレーキや駐車支援による自動ハンドルなどの機

身近な市街路での自動運転の可能性を示すもので能の搭載車両も市場導入されており、もはや部分的あった。Urban Challengeの成功は、現在に至る研

な自動運転は身近なものとなりつつある。自動運転

究開発の盛り上がりのきっかけとなったといってもの研究開発の歴史は古く、1950年代末から現在に至過言ではない。特に、この時に開発されたセンサー＊ 国立研究開発法人産業技術総合研究所

知能システム研究部門研究グループ長
Group Leader, Intelligent Systems Research Institute,
National Institute of Advanced Industrial Science andTechnology (AIST)
原稿受付日：2015年６月30日
掲載決定日：2015年７月15日

IATSS Review Vol. 40, No. 2

技術は、非常に革新的であり、その後の走路環境認
識や経路計画の技術発展に大きな影響を与えたと考えている。
本稿では、このような自動運転を支える技術展開
として、走路環境認識と経路計画について、主な技術の紹介を行う。
（ 41 ）

Oct., 2015

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加藤

晋

２．自動車運転時における機能構成と情報の流れ
本章では、まず、自動車を運転する際に用いられる機能の構成と情報の流れについて、自動運転や運転支援のシステムも含めて考えてみる。Fig.1には、自動車の運転における機能構成と情報の流れを示す。 （a）ヒューマンドライバーのみの運転（レベル０）
ヒューマンドライバーの場合は、Fig.1（a）で示すようにさまざまな走路環境の情報を認知し、経路情報や交通ルールなどの情報と合わせて判断し、アクセル、ブレーキ、ステアリングなどを操作し、走る、曲がる、止まるといった一連の流れとされている。
これらの一連の流れを、センシングや情報処理、制（b）自動運転システムのみの運転（レベル４）

御の機能としてFig.1（b）のように置き換えたものが、自律化や自動運転システムとなる。近年では、走路情報の範囲を拡大することや、確実にするために、他の車両や人、インフラなどと通信を行うことで、情報を得ることについても研究開発が進められている。運転支援システムの場合は、Fig.1（c）で示すようにヒューマンドライバーと運転自動化システムの間に、認知を誘導することや、判断を支援するような情報提供や警告のHMI（ヒューマンマシンインター
フェース）、操作支援が介在することとなる。支援のドライバーへの適合性を高めるために、ドライバーの状態情報を取得する研究開発も進められている。

（c）運転支援システムの介在する運転（レベル１〜３）
Fig. 1

自動車の運転における機能構成と情報の流れ

NHTSA（米国運輸省道路交通安全局）の提言による車両の自動化のレベル５） では、自動化なしの面の状態や白線などのランドマークもさまざまにあ

レベル０から、完全自動運転のレベル４まで分類さ

り、天候や夜間走行への対応も必要となる。

れている。Fig.1では、（a）はヒューマンドライバー

また、他車両や歩行者、二輪車などの移動体へののみの運転でレベル０となり、（b）はすべての運

対応、信号や標識などの順守も必要となるなど、走転をシステムに委ねるレベル４を示している。レベ

行環境を認識するためのセンシング機能への要求は

ル１は特定機能の自動化、レベル２は複数機能の自非常に高いといえる。当然、センシング機能からの動化とされているが、ドライバーは安全運転の責任情報が増すことにより、判断材料は増加することにを持つことになる。レベル３は、自動化がさらに進なるため、判断が複雑化していくこととなる。経路んだ状態とされ、機能限界の場合のみ、ドライバー

や交通ルールなどを考慮するならば、状況判断を人が運転操作を行うとされ、これらは（c）で示される。

間のように学習していくようなプロセスの開発が必

ただし、レベル３については、まだ、ドライバーの要となる可能性もある。

対応や責任が明確となっておらず、システムが成立

３．走路環境認識

するか否かの議論も続いている。
レベル１以上の自動化においては、システムが想前章で述べたように、走路環境認識は自動車の走定する環境や状況によって、センシング機能に対す行において不可欠な機能である。自動運転を実現する

る要求性能が大きく異なってくる。完全自動運転のための走路環境の認識機能は、走行の支障となる障レベル４では、想定環境と状況における走路環境の害物の認識、路面や信号、標識などを含めた走路状

情報をすべて認知できることが求められるとともに、 態の認識、走路上の自車位置の認識の三つの役割に機能の不具合や故障を自ら診断できることも求めら大別することができる。以下に、具体的な自動運転車

れることになる。自動車の場合、走路環境には、路両の研究開発や運転支援システムとの関係も含めて、

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走路環境認識と経路計画

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それぞれの認識のためのセンサーや技術を紹介する。
３－１

障害物認識

自動運転の実現において、必須となる認識機能の一つに障害物認識があげられる。対象として走行中に考えられる障害物には、他車両、歩行者、自転車、二輪車、トラック、バスなどがあげられる。障害物の場合には、自車両の走行予定経路上に対する存在の検知が重要である。検知物体が移動体である場合には、移動予測と衝突判定が必要となる。この時、検知物体が何であるかを認識することで、検知や移Fig. 2

ステレオビジョンを持つ知能自動車

動予測の精度の向上が図られる。車両周辺の検知や認識する範囲は、想定する移動速度や運転行動など

1977年に開発した、Fig.2に示す世界初のマシンビによって異なる。停止車両か走行車両であるかに

ジョンによる知能自動車６） に用いられている。車

よっても、自車の走行速度によっても必要な検知範

両の右前に上下にカメラが２台設置されており、こ囲は異なってくる。例えば、高速道路上での前方車のステレオビジョンで障害物を検出、回避しながら両の検知の場合は、自車線の100m以上の検知距離推測航法で目的地まで最高30km/hの速度で自動運が要求される。高速道路のカーブにも対応するなら転が可能であった。

ば、想定される道路線形の範囲を検知する必要があ

その後も米国やドイツなどで盛んにビジョンシス

り、さらに自車線以外の車両とは区別できる必要がテムを用いた自動運転の研究が行われている２）。特出てくる。また、高速道路での自動車線変更を実現

徴的なものとしては、ヨーロッパのPROMETHEUS

したいとなれば、自車両の側方と後方の車両の検知（Programme for a European Traﬃc with Highestを行う必要が出るなど、どのような運転行動を自動Eﬃciency and Unprecedented Safety）プロジェク

化するかによって、センサーへの要求が大きく異ト（1986 ～ 1994）で開発されたVITA Ⅱ７）である。

なってくる。道路障害というと工事や規制などでのこれは、大型乗用車に18台のTVカメラを搭載し、通行止めや道路陥没、落下物などを思い浮かべる方

高速道路上での車線維持、衝突回避、安全確認を含もあるかもしれない。しかし、通行止めは経路計画

む車線変更などの自動運転を実現したものである。

で対応し、陥没や落下物は道路整備の問題であり遭

現在、ステレオビジョンを用いた運転支援システ

遇確率が低いことが想定されるため、センサーへのムが実用化されている。富士重工業と日立製作所ら要求からは外されている場合が多い。障害物検知やが開発したEyeSightであり、2008年に最初の搭載車認識に用いられるセンサーとしては、ビジョンシステ

が市販されている。富士重工では、これよりも前のム、LIDAR（LIght Detection And Ranging）、 ミ

1999年にすでにステレオビジョンを搭載したADA

リ波レーダーなどが用いられている。以下にそれぞ（Active Driving Assist）の搭載車を世界初で市販れのセンサーを紹介する。

している。Fig.3に示すように、フロントガラスの

１）ビジョンシステム

ルームミラーの上に、基線長350mmで二つのカメ

ビジョンシステムは、カメラを用いた計測であり、ラが設置されており、一部他のセンサーも併用して単眼カメラやステレオビジョン、赤外線カメラなどいるが、現在のEyeSight（Ver.3）の機能８） は、プを利用して周辺の物体や距離などを取得するものでリクラッシュブレーキ、全車速追従機能付クルーズある。単眼カメラは、主に物体の認識に用いられ、コントロール、アクティブレーンキープ車線中央維

車両や歩行者の有無といった情報を得ることができ

持、車線逸脱抑制、AT誤発進抑制制御などを実現る。しかし、物体までの距離を正確に得ることは難している。ステレオビジョンのメリットは、距離やしいため、他のセンサーと組み合わせて用いられる大きさの計測ができるだけでなく、自動車や歩行者ことも多い。ステレオビジョンは、位置の異なる複などを識別することができ、さらに、白線やガード

数カメラの画像から三角測量の原理を用いて距離をレールなどの経路認識ができ、コストは比較的安価

計測する手法である。自動運転への利用は古く、日な点である。デメリットとしては、距離に応じて計本の旧機械技術研究所（現産業技術総合研究所）が測精度が悪くなる点や、霧や雪などの視界が悪い状

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加藤

晋

反射光の強度を計測することで、白線を検出することも可能であり10）、走路との相対的な自車位置の検出にも用いられる。LIDARのメリットは、レーザー光を照射するアクティブ方式のセンサーであるため、トンネル出口のような明るさの変化の激しい場面や夜間でも計測が可能な点である。
まえがきに書いたように、2007年のDARPA Urban Challenge ４）では、自動運転にとって革新的な
LIDARが開発され、その能力の高さを見せつけた。
それがFig.4の上図左に示すVelodyne社の360度の周Fig. 3囲 環 境 の 三 次 元 モ デ ル を 形 成 可 能 なLIDARで、

８）

EyeSight（Ver.3）と認識処理

出典）▶http://www.subaru.jp/levorg/levorg/safety/eyesight.html

DARPAのレース用に製品化されたものである。これは、上下約26度をカバーする64個のレーザーが、

況やトンネル出口のような急激な明るさの変化に弱10Hz（５～ 15）で回転走査し、約120m先までを約い点などである。近年、ハイダイナミックレンジの５cm程度の距離精度で64の走査面を同時計測可能

カメラの開発も進んでおり、明るさの変化に強い素なセンサーである。現在、32面（Fig.4上図中央）子を用いることなどの対応がされつつある。

や16面（Fig.4上図右）のLIDARも開発されている11）。

赤外線カメラを用いた夜間の視界を支援するナイ

Fig.4の下図には、64面のLIDARによる距離検出

トビジョンも開発されている。2000年モデルのGM

例を示す11）。中央の黒い部分がこのLIDARを取りキャデラックにオプション設定されたものが、自動付けた車両位置で、真下は原理上、計測ができない

車用安全装備としては世界初であった。これは、フが、交差点の周囲の走行車両、路肩や路面などがセロントグリルに埋め込まれた遠赤外線カメラからのンサーからの64本のレーザー光の距離として、明瞭映像をディスプレイに表示し、夜間の歩行者や動物に検出されていることがわかる。このLIDARは、の検知を支援する装備であった。ホンダのインテリ

Fig.5に 示 す よ う に、Urban Challengeで 優 勝 し た

ジェント・ナイトビジョンシステム９） は、左右２台の遠赤外線カメラを用いたステレオナイトビジョ
ンで、暗闇での歩行者や対向車の位置や動きを検知し、ドライバーに注意を促すというものである。夜間の自動運転などを考えた場合に、歩行者を識別する機能を重視すれば、ナイトビジョンの必要性も高くなると考える。
２）LIDAR（LIght Detection And Ranging）
LIDARは、対象範囲にレーザー光を照射し、対象物体からの反射光をとらえ、この時のレーザー光の飛行時間（TOF：Time Of Flight）の原理を用いて距離を計測するものである。主にACC（Adaptive
Cruise Control：定速走行・車間距離制御装置）に用いられているセンサーである。例えば、デンソー
製LIDAR10） では、左右の計測角は±18度、分解能は0.08度、検知範囲は約120mとなっている。路面の傾斜や車両のピッチ運動の影響を考慮して、レーザー光を回転する３面のポリゴンミラーで二次元走査することで、上下±２度程度の計測角を実現している。現在、４～６程度の走査面を持つLIDARがACC用途などで用いられている。また、LIDARは、

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Fig. 4 Velodyne社の複数のレーザー光を照射し、受光解析可能なLIDAR（ 上 図、 左 か ら64面、32面、16面 ） と64面 の
LIDARによる距離検出（ポイントクラウド）例（下図）出典）▶http://velodynelidar.com/（ 44 ）

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走路環境認識と経路計画

Fig. 6
Fig. 5DARPA Urban Challenge 2007で優勝した“Boss”

121 oogle Self-Driving Car（右は2014年12月時点の最G
新の試作車両）出典）▶http://www.google.com/selfdrivingcar/

出典）▶http://www.tartanracing.org/

いる13）。GoogleもFig.6の右に示すように最新の試カーネギーメロン大学Tartan Racingの“Boss”の車作車では、LIDARを目立たないように小型化し、両上や、２位となったスタンフォード大学のStan-

カバーを施している。

ford Racing Teamの“Junior”にも搭載されていた。

３）ミリ波レーダー

Urban Challenge ４） は、市街路を想定した全長

ミリ波レーダーは、周囲にミリ波（波長：１～60mile（96.6km/h）のコースを６時間以内で完走

10mm程度、周波数：30G ～ 300GHzの電波）を放することが要求された。車両は交通規則を遵守し他射し、その反射波を測定解析することで、対象物まの車両にも配慮して、交通量の多い交差点や円形交での距離や方向、相対速度などを計測するセンサー

差点の走行や障害物の回避、追い越し、合流などをである14）。メリットとしては、検出距離が150m程

含めて完全自動制御での走破が求められていた。環度と遠距離であり、電波を使うため、雨や霧、雪な境内には人間が運転する約40台の車両が混在するこどの視界が悪い状況や夜間でも使用が可能な点であとも特徴であった。89チームがエントリーし、本戦る。デメリットとしては、電波の反射が少ない小さは11チームで行われた。本戦結果は、６台が完走（たい障害物や歩行者の検出がやや困難な点である。まだし３チームは制限時間外）し大成功であった。理た角度検出には、ビーム切換やメカスキャン方式な

解すべき状況が格段に多い市街路のコースにおいて、どがとられるが、分解能はLIDARよりも劣り、コ

それらを認識するセンサーを含めた高度な知能化がストは比較的高価な点があげられる。世界初の実用達成されたことは、自動運転の技術に対して大きな化は、1997年に富士通テンが60GHz帯のミリ波レー進展であった。

ダーをダンプトラックに搭載している15）。Fig.7にその後、“Junior”を開発したSebastian Thrun氏がミリ波レーダーの一例を示す。耐候性に優れること

Google社において自動運転車両の研究開発を始め、から、現在、ACCや衝突被害軽減ブレーキ用のセネバダ州などで自動運転車両の公道実験を進め、専ンサーとして活用されている。

用ナンバープレートを受けている。現在は、さらに日産自動車は、ミリ波レーダーを用いて２台前の

Fig.6に示すステアリングやペダルのない、レベル

車両を把握し、衝突事故を防止する新たなシステム

４の完全自動運転車両の開発も進められている12）。

を実用化している16）。このプレディクティブフォ

この車両にも上部にはVelodyne社のLIDARが搭載されている。このLIDARは、車両周辺の360度の構造物や移動体を認識でき、自動運転に必要な走路環
境認識のセンサーとしては、非常に強力なものといえる。ただし、高価である点、車両上部に大きな回転体を搭載する必要がある点などのデメリットもあり、自動車メーカーとしてはデザイン的にも搭載し難いと考えられる。現在、多くの自動車メーカーの自動運転車両は、車体や車内にLIDARなどのセンサーを埋め込み、デザインへも配慮している。また、
LIDARの小型化や安価への研究開発も進められて

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Fig. 7 ミ リ波レーダーの一例：車載用小型77GHz ３次元電子
スキャンミリ波レーダー（富士通テン）
出典）▶https://www.fujitsu-ten.co.jp/release/2012/10/20121018.html（ 45 ）

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晋

ワードコリジョンワーニング（前方衝突予測警報システム）は、フロントに搭載されたミリ波レーダーを用いて、前走車の車体の下を通して、その前を走る車両の車間と相対速度差を計測し、減速が必要な
垂直偏光画像
Vertical Polarization

場合にはドライバーに警報を促すシステムである。
ミリ波レーダーの特性を活かして、目視範囲外の先

水平偏光画像Horizontal Polarization
湿潤状態 Wet conditionのリスクを捉えるという新たな機能を実現している

乾燥状態 Dry condition

ことに特徴がある。
４）センサーフュージョン
これまでに示したように各センサーには、メリット、デメリットがあり、性能も異なる。そのため、異種のセンサーを組み合わせ、センサーフュージョ

偏光比画像 Polarization Ratio

ンすることにより、性能などを高める試みが行われFig. 8

偏光フィルタを装着した複眼カメラと画像処理18）ている。例えば、ホンダでは、Table 1に示すような外界認識センサーの検知性能比較を行い、能力をしかし、車両側においても、制御への影響を考慮す

補い性能を高めるために、フロントグリル内のミリれば必要な情報といえる。Fig.8には車載センサー波レーダーとフロントウインドウ内上部の単眼カメラとして開発されたシステムと処理画像を示す18）。こを組み合わせた安全運転支援システムとしてHondaのセンサーでは、偏光方向の異なる２画像から偏光

17）

SENSINGを開発している。このシステムでは、世特性抽出および画像解析によって、前方の路面状態

界初の歩行者事故低減ステアリング機能が実現されをリアルタイムに検出し、走行上の危険度合に応じている。

た乾燥、湿潤、凍結、積雪の４種類の路面状態が判

これまで紹介したものは、基本的に車載のセン別可能である。路面状態は制御に影響するばかりでサーである。このほかに、センサーを路側に設置しなく、障害物や自車位置の認識などのセンサーに影て車両に通信することで認識させるものがある。情響することもある。自動運転車においては、走行の報通信技術によって周辺とつながることで、必ずし限界を判断するうえでも必要なセンサーとなると考も車両にセンサーを置く必要がなくなる。機能やえられる。

サービスの実現には、誰がコスト負担をするのかを

この路面状態の認識のほかに、直接的な走路状態検討する必要があり、普及・発展のシナリオを考え

認識ではないが、信号や標識を認識することも考えた技術開発の視点は非常に重要であると考える。

られる。これらの認識は、ビジョンシステムを用い

３－２

走路状態認識た画像処理が基本である。これらについての詳細は省略する。

１）路面状態検知

３－３

路面状態の検知は、道路側に設置するセンサーの自動車の自動運転システムにおいて、移動経路上開発が多く見られ、道路管理などに利用されている。
Table 1

走路上の自車位置認識

ホンダセンシング外界認識センサーの検知性能比較

出典）▶http://www.honda.co.jp/tech/auto/hondasensing/

センサー
分類

方式

センサー要件検知距離性能

カメラ

レーダー

耐環境性能

短

中

長

昼

夜

雨

霧

単眼
複眼

○
◎

○
○

×
△

○
○

△
△

○
○

×
×

朝夕日
レンズ
直射
×
×

ミリ波

◎

◎

◎

◎

◎

◎

◎

◎

レーダー

◎

◎

○

◎

◎

○

△

◎：非常に優位

国際交通安全学会誌

Vol. 40, No. 2（ 46 ）

△
○：優位

分離性能
分解能

△

◎
◎

◎

属性判別
性能
・歩行者
・車 両
◎
◎
◎走行車両
△停止車両
△歩 行 者△△：やや劣る×：劣る

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走路環境認識と経路計画の自車位置を認識することは、不可欠な機能である。

おいて、移動経路の探索は、地図上の道路網のリン

自車位置には、車線逸脱防止や車線追従のために認ク距離や渋滞などのコスト評価を行い、グラフ理論

識が必須となる局所的な車線などに対する相対位置などの応用により求めている。大局的な経路計画でと、経路選択や周囲車両との位置把握のために認識は、地図と照合できる絶対位置やランドマークなどが必要となる目的経路を網羅する広域的な絶対位置の認識が必要で、その精度は移動経路の判別ができの二つがあげられる。自車両位置の認識のためのセる程度のメートル級で良いといえる。また、大局的ンサーと研究開発の一例をTable 2に示す。路上のな経路計画は、カーナビと同じように走行の前や経位置を示すさまざまな参照物を車載センサーで検出路から外れた場合に行えば良いことになる。

するインフラ協調型の手法や、マシンビジョン、ジャ

局所的な経路計画は、大局的な経路計画で求めらイロとGPS（Global Positioning System）などで検れた移動経路の走行中の操作判断である。例えば、出する自律型の手法がある、走行車線との相対的な障害物が移動経路上にあれば、回避操舵を行うこと

位置認識は、車両周辺の走路環境認識のためのセンや、対向車が存在すれば一時停止を行うことなどのシングの機能の一部であるといえ、通常は自律型の判断が、局所的な経路計画といえる。自動車の操作手法がよく使用されている。

は、基本的に「走る、曲がる、止まる」の三つの選択肢である。自動運転の場合、制御周期毎に、この

４．経路計画

選択肢をどれくらいの量で行うかを計画することに自動車の運転行動における「判断」部分では、なる。操作はある程度連続的に変化するため、このFig.1に示すように、ヒューマンドライバーの場合、どれくらいの量で行うかは、安全性や乗り心地、経認知情報ばかりでなく、交通ルールや地図情報、移路からのズレなどの評価値により決定される。具体

動経路、経験情報などのさまざまな情報を総合的に的な経路生成法の例としては、経路上の曲率を三次判断しているといえる。この判断部分を、自動運転

スプライン関数で表現し、滑らかな追従可能な複数システムでは「経路計画」としているが、そのための軌道候補を、周辺環境の状況に適応して選択させの情報は、走路環境認識の情報だけでなく、交通ルー

る方法がある19）。この時の選択評価値は、障害物か

ルや地図情報なども必要となる。目的地までの移動

らの回避安全距離とラテラルジャークが最小となるにおいては、経路を求める大局的な経路計画と、障ようにしている。他の例としては、障害物に対して

害物回避などの局所的な経路計画を行うことが必須

危険感ポテンシャルを設定し、さらに車両運動性能となる。

を考慮した経路生成法20） などがある。局所的な経

大局的な経路計画は、カーナビゲーションシステ

路計画では、障害物や車線との相対的な位置精度とム（以後、カーナビ）の経路誘導と同様で、現在のしては、センチメートル級の精度が要求される。局

自車位置、目的地、そしてそれらを結びつけること

所的な経路計画に利用する地図情報に対して、白線が可能な地図情報が必要となる。市販のカーナビにやランドマーク、停止線、交差点などの位置や形状

Table 2

自車位置の認識のためのセンサーとシステムの一例（※印は広域の位置認識も可能）

路上参照線
誘導ケーブル
誘導テープ
磁気式レーンマーカー
・磁気ネイルインフラ ・磁気プレート
協調型 ・磁気テープ※符号化磁気マーカー列※電波式レーンマーカー
・中長波変調反射・中長波共振反射・μ波物理反射自律型

車載センサー
誘導コイル
誘導コイル

磁界センサー

レーダー

研究開発例
1960年代の自動運転
無人搬送車、無人カート
AHSR、PATH
AHSRA
3M
PATH
埼玉大、他
AHSRA（含む情報提供）
AHSRA
オハイオ州立大

知能自動車（機械研）、NavLab（CMU）、VaMoRs（ミュンヘン国
レーンマーカー、ガードレー マシンビジョン 防大）、スバル、日産、トヨタ、エネルギー ITS、金沢大、他
ル（白線や道路検知など）
LIDAR
Ibeo、デンソー、Google（Velodyne）、エネルギー ITS、金沢大他
GPS、ジャイロ、 東大、SFV（産総研）、慶大、エネルギー ITS、各自動車メーカー、※デジタル地図
車速センサーなど 金沢大、他

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加藤

の情報は、操舵や速度制御量の決定に利用すること

晋６）谷田部照夫、ほか「ビジョンシステムをもつ車
両の自律走行制御」『計測と制御』Vol.30、No.11、も考えられる。地図情報を含めたナビゲーション技

pp.1014-1028、1991年

術は、ロボット分野などで古くからさまざまな研究が行われている21）。SLAM（Simultaneous Localiza-７）Ulmer B.: VITA II-Active Collision Avoidancetion and Mapping）の手法もその一つで、これは、in Real Traffic, Proc. the Intelligent Vehicles
ʼ94 Symposium, pp.1-6, 1994

LRF（レーザーレンジファインダー）やカメラ等と、
オドメトリを利用して、特徴として利用できそうな

８）SUBARU Oﬃcial Website「アイサイトとは」2015 ▶http://www.subaru.jp/eyesight/digest/

地図を作成しながら、位置推定を行うものである。

９）HONDA Website「インテリジェント・ナイト

自動運転への応用も近年盛んに行われつつある。

ビジョンシステムとは」2015

５．あとがき▶http://www.honda.co.jp/tech/auto/nightvision/index.html

本稿では、昨今の安全への寄与など自動運転への期待が高まるなか、自動運転を支える技術展開とし

10）高木聖和、ほか「レーザーレーダーによる走行て、走路環境認識と経路計画について、具体的な自環境認識技術」『デンソーテクニカルレビュー』

動運転車両の研究開発や運転支援システムとの関係

Vol.12、No.1、pp.29-34、2007年

も含めて、センサーや技術の紹介を試みた。車両周11）Velodyne Lidar Website：HOME, 2015

囲の物体まで距離をほぼリアルタイムで計測可能な▶http://velodynelidar.com/lidar/lidar.aspx

360度回転式のLIDARの実用化といった革新的な走

12）Google Website : Google Self-Driving Car Project, 2015

路環境認識センサーの開発が、自動運転の研究開発を飛躍させてきている。
経路計画においては、ヒュー▶http://www.google.com/selfdrivingcar/

マンドライバーのように、周辺状況や地図だけでな

13）松原弘幸、ほか「次世代レーザレーダの開発」

く、交通ルールや経験値なども考慮した判断を加え『R&D Review of Toyota CRDL』Vol.43、No.1、
pp.7-12、2012年

た知能化が期待される。
これには、推論や学習といった人工知能の応用が考えられており、今後が期待さ

14）稲葉敬之、ほか「車載用ミリ波レーダ」『自動車技術』Vol.64、No.2、pp.74-79、2010年

れるところである。
自動運転や運転支援システムの普及には、センシ

15）山脇俊樹、ほか「60GHz帯自動車用ミリ波レーダ」

ングやシステムに対する信頼性、不信や過信への対『富士通テン技報』Vol.15、No.2、pp.9-18、1997年

応などの技術的な課題ばかりでなく、事故責任や認16）NISSAN Website : PFCW（前方衝突予測警報）,
2015

可などの法整備や、社会的受容性の向上などの課題▶http://www.nissan-global.com/JP/

TECHNOLOGY/OVERVIEW/predictive.html

解決が必要である。

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平成 27 年 10 月