第14回 高尾記念科学技術公開セミナー

自動運転が変える交通と物流~モビリティ・イノベーション~
2018.11.18
教授 須田義大東京大学
モビリティ・イノベーション連携研究機構長（UTmobI)
生産技術研究所
次世代モビリティ研究センター（ITSセンター）
大学院・工学系・機械工学専攻
大学院・情報学環・先端表現情報学コース

1

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サステイナブルな交通システム
Sustainable Transportation
Society 5.0

 省エネルギー・低環境負荷

ビッグデータ 安全・安心ドライバ
乗客 快適・健康 防災・街づくり
 海外展開インフラ

AI V2X IoT/IoE
自動運転

車両

融合・総合的な取り組み
社会受容性 制度設計
ITS： Intelligent Transport System 高度道路交通システム
2

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次世代モビリティ研究センター（ITSセンター）の取り組み
エネルギーITS推進事業
自動運転隊列走行システムの研究開発
・車間距離4mの4台隊列走行システムを実現した
・自動運転隊列走行システムのためのHMIの研究開発した・トラックの隊列走行システムに関する国の実証実験プ ロジェクトへつながる成果となった

広島ASVプロジェクト
・路面電車-自動車間で実現する車車間通信型
ASVサービスの公道実証実験を世界に先駆けて広島市内で実施した・広島をモデル地区として，公共交通車両を絡めることを特徴とするITS技術を駆使した道路
交通安全対策への貢献が期待できる

柏ITS実証実験
震災復興
東北復興次世代エネルギー研究開発プロジェクト
・東北地域の復興を支援するため，災害に強く地域の持続ある発展を支えるエネルギー・モビリ
ティを統合するマネジメントシステムの研究開発を推進してきた・人間の行動モデルの構築や3次元計測に関する研究開発を実施した
・今後は石巻市をフィールドとした実証実験により成果の実証を行う予定である

SIP-adus
次世代都市交通システム（ART）
・内閣府SIPにおいて，安全性・利便性に優れた公共交通であるARTのコンセプトと，それを実現する要素技術の開発企画を提案した
・2020年の東京五輪でのART導入に向けたSIPの研究開発案件に，提案内容が活用される方針である

・民間・自治体と共同で，ICTを活用して道路交通からのCO2排出状況を可視化のうえ地域市民に配信するシステムを構築した
・意識改革を促すことでCO2の排出を8%削減できる可能性を示した
・ITSセンターの主導により様々な技術の実地検証を行い，社会実装の足がかりを築いた

社会還元・国際連携
社会還元（ITSセミナーシリーズ）
中央のみならず地域のニーズに即したITSを普及促進させるため，各地の研究機関と共同のセミナーを26回開催した

国際連携
国内外の大学や研究機関との間で，共同研究やシンポジウムの共催，研究者や学生の相互訪問、施設利用や情報交換を行うこと等を定めた研究協力協定を締結し，外部との連携を積極的に推進してきた（合計20機関）

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東京大学 モビリティ・イノベーション連携研究機構（UTmobI）発足
2018.7.1

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産業界
ITS Japan官・行政NTSELAISTNILIM
JARI
自治体

ベンチャー

モビリティ・イノベーション推進連絡協議会■大学間連携と国際連携

東大（モビリティ・イノベーション連携研究機構) ■自動運転バスの社会実装
慶応義塾大

連携・
競争
海外大学・研究機関・行政組織■モビリティ・イノベーションを推進する基礎研究

生産技術研究所

明治大

ITSセンター■若手人材育成と社会還元活動

同志社大
日本大を通した実践研究（柏地区をフィールドに）

名古屋大
東北大

新領域創成
科学研究科

空間情報科学研究センター

九州工業大

東京農工大
金沢大

群馬大

筑波大

5

国内他大学
研究者

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サスティナブル・モビリティの実現方策
 次世代自動車によるITSASV V2X 自動運転

 EVとパーソナルモビリティ

 公共交通

BRT、LRT、エコライドなどの活用

まちづくり、社会システム、ライフスタイルの視点
防災・異常時対応の視点
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自動車産業の変革
CASE と MaaS 自動車産業とCASE

Connected
 Autonomous Share & Service
 Electric

繋がるクルマ
自動運転
シェア・サービス
電動化

 交通システム

モビリティ・サービス

Mobility as a Service
自動運転

AI

公共交通とのマージ

IoT ビッグデータ

Society 5.0 SDGs

モビリティ革命がはじまった

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遠隔監視・操作型 レベル４相当
自動運転 無人走行 公道実証実験
2018. 2. 25 羽田空港整備場地区

L4相当 遠隔監視・操作型 無人運転公道実証実験
警察庁 道路使用許可による公道実証実験策定
先進モビリティ株式会社 2014.6．19設立 （東大・生研発ベンチャーとして発足）
SBドライブ株式会社 2016.4．1設立（ソフトバンクと先進モビリティの合弁会社として発足）
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国土交通省道路局 道の駅自動運転
出発式 2017.12.10 北海道大樹町9

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国土交通省道路局 道の駅自動運転
2017.12.10 北海道大樹町

積雪路面上の自動走行
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SIP 沖縄 南城市
自動運転バス公道実証実験 2017.3

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正着制御 公道実証実験

正着制御 精度
4cm ± 2cm

12

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経済産業省・国交省 ラストマイル自動走行
実証実験 日立市 出発式 2018.10.19

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道の駅 自動運転実証実験
中山間部の技術・ビジネスモデルの検証

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滋賀県東近江市
奥永源寺渓流の里2017.11.11 開始式

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中山間地
狭隘路線
部分的にレベル４公道実験

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山間地 GPS受信困難
2m 間隔の磁気マーカーで自己位置同定
降雪にも対応17

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自動運転バス調査委員会主催
芝公園 無人運転バス 試乗会
2017.7.17-23

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19

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2018.9.16-21 ITS世界会議 ＠コペンハーゲン

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2018.10.7 上士幌町 自動運転バス出発式

佐治SBドライブ社長 竹中上士幌町長 須永トラストバンク社長 上村取締役

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平成25年(2013年）5月17日
安倍総理「成長戦略第２弾スピーチ」（日本アカデメイア）
 （先端実証「規制ゼロ」）

車が自動で走る時代が来る。夢のような壮大な実験が、今、アメリカで進んでいます。一企業であるグーグルが、特別な申請を行い、走行実験が認められています。
 アメリカでできて、日本にできないことはないはずです。日本においても、公道における自動走行の実証実験を進めていきます。
NEDO 隊列走行・自動運転プロジェクトの成功
Googleカー
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Google Why

self-driving?

Freedom 交通事故・交通渋滞による損失・交通弱者（高齢・障害者 開発と安全へのアプローチ

 Urban Challenge 優秀チームを買収

 NHTSA（アメリカ道路交通安全局）のNo.2 がGoogleに移籍
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大型トラックの自動運転・隊列走行
NEDOプロジェクト 2008-2013

車間距離 4m 4台 自動走行( 80km/h)テストコースでの実験(隊列 および CACC)
未開業高速道路での実証実験
専用道での長期耐久試験（一部機能のみ）
NEDO (経済産業省） エネルギーITSプロジェクト
自動運転・隊列走行の開発 （JARI・東大ほか）
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物流への適用のメリット
 社会的ニーズ

トラックドライバーの不足
 省エネ
 技術的な視点

隊列走行・後続車両無人システム

 エコシステムの構築

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自動運転におけるビジネスエコシステム
エコシステム ：本来は「生態系」の意味。経済やIT業界において、複数の企業や登場人物、モノが有機的に結びつき、循環しながら広く共存共栄していく仕組み

学術研究

ユーザー

保険業

・大学
・研究機関

・ドライバー・道路ユーザー(歩行者、他車両)

責任の所在は？
・保険会社

自動運転製造業

行政

参入事業者の拡大
・自動車メーカー
・電機メーカー

サービス業

運輸業

新しい自動運転ビジネス

運輸効率・物流 ・宅配

情報通信業制度、インフラ・省庁・道路管理者

IoT時代
・ソフトウェア ・情報処理

これらのすべてのパートナーがコミットできるような社会受容性を確保したエコシステムが求められている

エコシステムを考慮した自動運転の受容性評価
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先進モビリティ株式会社の設立 2014.6.19
AS-MOBI (advanced smart Mobility Co. Ltd.,)理念 - Mission 

自動運転を軸とする先進的なモビリティで、社会に貢献
東京大学生産技術研究所 次世代モビリティ連携研究センターの技術を基礎に、研究は大学で継続して推進しつつ、事業化による社会貢献を目指して先進モビリティ株式会社を設立
自動運転を軸とする先進的なモビリティを実現して、健常者のみならず、障害者、高齢者にも快適でやさしい移動手段を提供できるよう研究・開発
自動運転公共交通システムの実用化開発・自動運転・隊列走行システムの実用化への取り組み.
ＩＭＴＳ

Automated truckplatoon

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Energy ITS 自動運転・隊列走行プロジェクトに関するエコシステム

インフラ
保険
法制度

行政領域
一般車ドライバ
隊列ドライバ受容性あり)

物流

技術領域

有人隊列トラック 全(車両ビジネス
領域

不透明

ソフトウェア
自動車メーカー
電機メーカー
研究機関

受容性なし

ユーザ領域

技術面のイノベーションのみでは、実用化に至らないプロジェクトを成功させるためには、すべてのパートナーのコミットが必要

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電子連結 遠隔操縦コンセプトによるエコシステム
無人隊列トラック 先(頭車両は有人ビジネス
領域

物流
インフラ
保険
法制度

行政領域
一般車ドライバ
隊列ドライバやの受容性評価に変えてゆく

隊列走行のスペックを決定
29

ソフトウェア
自動車メーカー
電機メーカー
研究機関

受容性あり
不透明
受容性なし)

ユーザ領域

技術領域

隊列走行の受容性評価

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30

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新東名 森町P－浜松P 2018.1.23 CACC公道実証実験
31

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高速道路 トラック隊列走行
後続車両無人走行に向けた開発
2017年度の開発
２０１８年度の実道実証実験に向けた各要素技術開発と主要制御装置および実験車の製作

経済産業省プロジェクト 豊田通商、先進モビリティ、東京大学
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後続車両無人走行に向けた実証実験
2018．6.28 ＠産総研つくば北サイト

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2014．6.17
読売新聞 取材記事
 5段階自動運転レベルの定義

 無人走行を目指すべき 地域限定のバス・トラックから実装化

 高齢ドライバー対策

 社会受容性と産官学連携が重要
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自動運転を取り巻く政府の取組の進展
2015年から2018年にかけて急激な進展


内閣官房IT総合戦略室官民ITS構想・ロードマップ 2015 年より毎年改定




内閣府







レベル３．４の公道実証実験ガイドラインの制定
遠隔監視・操作による無人自動走行サービス実証実験ガイドライン

国土交通省（自動車局） ASV6期 2016

研究開発から実用化ビジネス

警察庁 自動走行の制度的課題等に関する調査検討委員会など 2015



SIP 自動走行システム 2013-2019
SIP 自動運転（システムとサービスの実用化） 2018-

経済産業省・国土交通省（自動車局） 自動走行ビジネス検討会 2015

2020年までの高速道路での自動走行及び限定地域での無人自動走行サービスの実現に向けて制度整備大綱制定 2018

自動運転の技術基準検討

G7大臣会合 EUアムステルダム宣言 2016
国交省 自動運転戦略本部 2016

道の駅を拠点とする自動運転サービス実証 201735

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36

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警察庁
自動走行の制度的課題等に関する調査検討委員会
 ２０１５年10月22日第1回開催

委員
筑波大学副学長・理事 稲垣 敏之
法政大学大学院法務研究科教授 今井 猛嘉
自動車ジャーナリスト 岩貞 るみこ
東京大学生産技術研究所次世代モビリティ研究センター長・教授 須田 義大
中央大学法科大学院法務研究科長・教授 藤原 靜雄
警察庁交通局交通企画課長 早川 治
警察庁長官官房参事官（高度道路交通政策担当） 加藤 伸宏
警察庁交通局交通企画課理事官 堂前 康
警察庁交通局交通企画課課長補佐 大野 敬
警察庁交通局交通企画課課長補佐 岩浅 太一

 自動運転公道実証実験 ガイドライン
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警察庁 自動走行の制度的課題等に関する調査検討委員会
第1回資料より
38

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従来からのレベル３に加えてレベル４相当 無人＋遠隔操縦
ロードマップ 2017-2018 改定版
物流 サービスカー 高速バス 高度安全運転支援
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SIP 自動走行 ロードマップ 2017改定

40

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The Truth about “Self-Driving Carｓ By S. Shladover
Scientific American 2016.June
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42

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43

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104

自動運転：進展のシナリオ
自動運転レベルカテゴリー

完全運転
自動化

5

高度運転
自動化
条件付き運転
自動化
部分運転
自動化
運転支援

4
3
2
1

現行の制度で実現可能
商品化
高度化・対象環境の拡大化
ODD 運行設計領域

原典：SIP自動運転・ITSセンター業務報告書 http://www.sip-adus.jp/wp/wpcontent/uploads/cao_2016_cao1-11_01.pdf

44

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105

自動運転：進展のシナリオ
・・・Lv2とLv4に二極化して進展
自動運転レベルカテゴリー

5
Lv3は社会的に実現しない可能性

限定地域での無人運転

完全自動運転それぞれのカテゴリーの対象領域

4
3

サービスカー
IT系企業のアプローチ（バス・トラック）の進化 （プラットフォームサービス・共有化）

Lv3は社会的に実現しない
可能性

2
1

・パーソナルカー（自家用車）の進化

究極のシェアードコントロール

自動車メーカのアプローチ（ Fun to Drive）

高度化・対象環境の拡大化
原典：SIP自動運転・ITSセンター業務報告書 http://www.sip-adus.jp/wp/wpcontent/uploads/cao_2016_cao1-11_01.pdf

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46

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モビリティ・オペレーションの変革
自動運転

既存の自動車産業

将来

所有

シェア現状オンデマンドオペレーター
新規参入カーシェア業者

手動運転

47

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地域社会における次世代モビリティ
地域の将来に関わる様々な課題
周辺部の交通不便地

自動車の流入抑制

ニュータウンの活性化

バリアフリー

Ｐ＆Ｒの推進・・・

地域の持つ様々な課題に対して，自動運転技術を活用し，どのように解決が図れるのか議論・検討する必要がある【課題と技術のマッチング】

完全自動運転バス

バスの正着運転支援

定時性の向上・・・

自動運転技術48

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自動運転バスサービスのエコシステム
技術

自動運転バスシステム

ビジネス
領域

バス
事業者
インフラ
安全マネージメント
保険
法規・制度

地方自治体
他の道路利用者

企画・デザインOEM
サプライヤー
研究開発・
大学

運賃体系・収受システム
情報提供・予約システム

利用者

受容性あり

プラットフォーマーとオーガナイザーが重要な役割
民間事業者と国家プロジェクトとの連携
49

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地方自治体 バス事業者の関心
 安全安心自動運転バス実現会議発足
2017.12 バス事業者
 地方自治体
 ３０組織以上が参加

 座長須田義大
 事務局 SBドライブ シード・プランニング50

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運転の進化

環境
認知

認知判断

操作

判断

過去
個人の能力に頼った運転

操作

B/D

認知

予測

操作

現状
支援装置の助けに頼った運転

将来
人に頼らない完全自動運転運転者の関与がなくなる運行およびその過程では大きな社会的変革が生じる可能性がある
出典：公益財団法人 自動車製造物責任相談センター
51

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異常時
対応

⼿動

状況

⾛⾏環境の監視⼿動

⾃動化の段階運転操作

須⽥教授が考える「⾃動運転の５段階」
ドライバーによる⾃動ブレーキなど
ハンドル、アクセルなどの運転操作の⾃動化
⼀定の条件下で環境認識も⾃動化※2

⾃動

通常の⾛⾏環
境なら⾃動化※1

異常時も含めて⾃動化
ドライバーシステム
読売新聞（2014.6.17）に掲載された資料より作成
52※1はドライバー責任※2はドライバモニタリングが必要

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自動運転におけるHMI（ヒューマン・マシン・インターフェイス） どの自動化レベルであってもHMIは重要な課題


無人運転車両のデザイン段階は人間

 運転アシストや部分的な自動化の段階


人間とシステムの動作が相反する場合の取り扱い

 限定的な自動化、高度な自動化

異常事態はドライバーは責任、システムの監視 自動・手動の切り替わりのHMI システムによるドライバーのモニタリング

職業ドライバー 一般ドライバー の扱い

研究用ドライビングシミュレータの活用
53

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隊列走行におけるドライバ受容性評価
隊列ドライバ

一般車両ドライバ

問題点

問題点
隊列が長いので，合流の判断が難しい

低速
車両50km/h

要件
 心理的負担が小さいこと
 一般車両ドライバからの受容性 車間に割り込まないこと
 隊列システムの成立条件

評

低速車両を追い越すためのレーンチェンジにおいて周囲の安全確認が難しい!!

要件
 周囲の安全確認が容易で，心理的負担が小さいこと
 隊列ドライバからの受容性
 車間に割り込まれないこと
 隊列システムの成立条件

!!

価

評

隊列走行の形態を決定

価

隊列走行の仕様を決定

54

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社会受容性の評価手法
ドライビングシミュレータ

臨場感
安全性

6自由度の動揺装置
ターンテーブル機構
360度全周囲のスクリーン
交通事故が無い
安全装置

再現性
実験条件の統制が容易
利便性

生体計測用機器類
心拍計測

発汗計測

SKN-2000

Synchronize

心拍計測

Polymate AP1000

発汗計測

AP-U040

sensors

sensor
計測用PC
アプリケーション ： AP monitor55

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評価実験2
車内HMI構成例••画面1：隊列情報画面

画面2：鳥瞰図

隊列走行中

ナビ情報
運転情報
異常情報

ACC ：80km/h

隊列台数 ：3台
状態 ：異常先頭車両
ACC LKA
正常停止してください•

レーンチェンジや急制動時などにおける注意喚起

車間距離 ：4m

後続車１
CACC CACC
正常 レーダ異常停止します

後続車2
CACC CACC
正常
正常停止します画面3,4,…：任意のモニタ映像
ドライバが欲しい映像はどの個所か？

56

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社会的に実現可能な隊列走行の仕様案
 周辺一般車両ドライバにとって・・・
車間距離10m未満・隊列台数3台の形態の隊列走行が最も受容性を得られる．
（車外に向けての情報提示が条件）
 隊列ドライバは・・・
車間距離4m・隊列台数3台の形態の隊列走行の操縦において，HMIの工夫により，周囲の安全を確保しつつレーンチェンジが可能．
（緊張感を欠かさないことが条件）57

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センシング
自律システムマツダの例
パンフレットより

ADAS Advanced Driving Assistant System
ぶつからない車
自動運転 における センサーフュージョン
58

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1392017.04.21
須田研究室

センサの利害得失
単眼・ステレオカメラ

赤外線レーザー

ミリ波レーダー

検知手法

カメラ

赤外線

電波

ブレーキ作動速度(測定距離)

80km/h

30km/h100km/h

歩行者検知

〇

××

コスト

中

低

高

悪天候

×(逆光も)

×〇

課題：• センサーの性能向上• コスト削減• 新たな手段 見えないところをセンシング
59

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Connected Car
V2X 協調システム
 V2I

路車間通信
 V2V 車車間通信
DSRC
 5Gの適用性
 デジタルダイナミックマップ

 衛星GNSSGPS 準天頂衛星 精度の向上60

禁無断転写・転載（2018.11.18 日立財団 高尾記念科学技術公開セミナー配布資料）

自律システム と インフラ等協調
メリット
自律システム課題

通信やインフラ投資 すべての道路環境がないので低コスト に適合させるには技術開発がさらに必要

インフラ等との協調 交通信号との連携、 インフラ整備は限定システム
悪条件化での対応、 的にならざるを得ず、他車両との協調な インフラの維持管理
どにより高性能化
も重要61

禁無断転写・転載（2018.11.18 日立財団 高尾記念科学技術公開セミナー配布資料）

現状の自動運転

 ウイーン条約・ジュネーブ条約


あらゆる走行中の車両には運転者がいなければならない

 自動車はドライバ主権・ドライバ責任で走らすのが現在の制度での基本

62

禁無断転写・転載（2018.11.18 日立財団 高尾記念科学技術公開セミナー配布資料）

無人運転をどう解釈したらよいか？
 ジュネーブ条約の改正

 AIが運転者

 電子連結 遠隔操縦 専用道路インフラ連携63

禁無断転写・転載（2018.11.18 日立財団 高尾記念科学技術公開セミナー配布資料）

安全性の評価 AI

機械学習 ディープラーニング

認識だけでなく、制御にも使えるか ブラックボックス
 過学習

 信頼性の確保

検証方法

 サイバーセキュリティ

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禁無断転写・転載（2018.11.18 日立財団 高尾記念科学技術公開セミナー配布資料）

サイバーセキュリティの課題
 V2Xによる外部からの侵入
 クルマが加害者となって社会インフラへのテロ

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禁無断転写・転載（2018.11.18 日立財団 高尾記念科学技術公開セミナー配布資料）

JARI 自動車研究所
自動運転評価拠点 Jtown
2017.4 オープン （経済産業省事業）

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禁無断転写・転載（2018.11.18 日立財団 高尾記念科学技術公開セミナー配布資料）

東京大学生産技術研究所 千葉実験所
ITS R&R 実験フィールド（柏キャンパス）
走行試験路

交通信号機

千葉試験線2.0
産官学連携の実践の場：
次世代モビリティ研究センター＋ 自動車産業・鉄道産業・交通事業者・道路事業者等との共同研究
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禁無断転写・転載（2018.11.18 日立財団 高尾記念科学技術公開セミナー配布資料）

68

禁無断転写・転載（2018.11.18 日立財団 高尾記念科学技術公開セミナー配布資料）

モビリティ・デザイン
 エコシステムを考慮したデザイン

社会受容性、利用者の視点
 インフラ・都市計画・都市構造 MaaS 公共交通とマージした新たな自動走行の乗り物
 V2X Connectedの在り方
 IoT 通信 セキュリティ
 ユーザーインターフェース、HMI69

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自動運転の目的
 安全性の向上
 ドライバーの負荷を低減して快適性を向上
 省エネ運転が容易となり燃費向上
 交通容量の増加が実現すれば渋滞緩和
 環境低負荷 高齢者をはじめとする交通弱者にとっても運転の自動化
 交通体系進化による社会の生産性向上に貢献 モビリティ社会を大きく変革
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禁無断転写・転載（2018.11.18 日立財団 高尾記念科学技術公開セミナー配布資料）

ニーズが高い自動運転のコンセプト
 自動運転により人間のドライバーにはできない高度な運転が実現できること
隊列走行トラック 車間距離4mで4台 自動運転
 マニュアル運転は不可能
 車間距離短縮による空気抵抗の低減・省エネに寄与
 交通容量の増大

 人間のドライバーよりも、上手に賢く運転できる

省エネ運転
 極端に狭い道の走行 悪天候下の運転など
71

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自動運転によるモビリティ社会の変革
 現行法制度における展開

高度安全運転支援による交通事故死ゼロへ 渋滞解消効率化
 ART 自動運転バスによる公共交通の進化
 駐車場、専用道路、特区（離島など）における実証 制度改革に伴う社会の変革（レベル４）

自動運転限定免許による高齢ドライバー支援
 小型モビリティ・PMV・低速車両への適用
 無人タクシー・無人物流システム
 都市構造・社会システム（PL制度、保険制度など）の変革・新産業の創出
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モビリティの未来は？
モードによる輸送力と課題


自動車


1000人／時間 以下公共交通

MaaSとし公共交通と連携

大量輸送が可能 6000人／時間 以上も可能
LRT・バスでも2000人／時間

自動運転でも輸送量とエネルギーは課題

建設費とオペレーション

長距離・高速 高密度輸送は鉄道の役割

パーソナルモビリティ自動車（面）と公共交通（線）を取り持つ
うまく使えば（場所とスピード）2000人／時間も可能

新たなＰＭＶの開発

短距離の地域のモビリティ(輸送力はモード間の比較のため 単位交通路幅あたりに換算）
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モビリティ・イノベーション ITS/IT の急速な展開

IoT 繋がるクルマ AI・ ビッグデータ・自動運転
 電動化
 エコシステムを考慮した次世代モビリティ

物流・公共交通の無人サービス
 MaaS (Mobility as a Service)
所有からシェア
 公共交通とPMV
 モビリティ産業に与えるインパクト
 ライフスタイルの変革74

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ご清聴ありがとうございました!

東大生研千葉実験所 ITS R&R 実験フィールド ＠柏キャンパス75

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