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特集●自動運転／論説

自動運転の実像
横山利夫＊
近年、カメラやミリ波レーダー、レーザーレーダー等の車載センサーを利用した安全運
転支援システムが続々と実用化されてきている。また、Google、Appleおよびタクシー配車サービスのUberといったIT業界による自動運転技術の開発も始まっている。自動運転
実用化に向けては、交通事故削減、交通流最適化による渋滞解消およびCO2削減、高齢者の移動の自由の確保など、さまざまな期待が高まってきている。その一方で、自動運転技
術を実用化するためには、技術開発はもちろんのこと、社会受容性や自動走行時のシステ
ムとドライバーの役割分担、責任区分など、現行の道路交通法や車両構造法に関する国際条約との整合性の検討が必要となる。本稿では、自動運転実用化にむけた現在の取り組み
および今後の展望について述べる。

The Realities of Autonomous Driving
Toshio YOKOYAMA＊
Recent years have seen the commercialization of a succession of systems forsupporting safe driving, utilizing onboard sensing technologies such as cameras,
milliwave radar, laser radar and more. IT companies such as Google, Apple and taxi
dispatch service Uber have begun developing autonomous driving technologies. The
prospect of autonomous driving has given rise to expectations in a variety of areas,
including traffic accident reduction, traffic congestion elimination and CO2 emissions
reduction through traffic volume optimization, as well as freedom of movement forseniors. However, the commercialization of autonomous driving technologies isdependent not only on technological development, but also on careful consideration
regarding societal acceptance, role-sharing between system and driver during
autonomous driving, classiﬁcations of responsibilities, and consistency between relevantinternational treaties, current traﬃc laws and laws pertaining to vehicle structure. In
this report, the author discusses current efforts aimed at the commercialization ofautonomous driving, and developments moving toward the future.

vanced Cruise-Assist Highway Systems）上信越道

１．はじめに

小諸実験として実施されている。米国では、1997年

自動運転技術の開発は、1990年代から日本、米国、 磁気マーカーを用いた自動走行の実験がCalifornia
欧州で高速道路での走行を対象として始まった。日州San Diegoの高速道路で実施されている。欧州で本においては、1996年磁気ネイルを使用した自動走は、1994年赤外線マーカーとカメラを使用した連結行および路車間通信、車車間通信の実験がAHS（Ad-

走行の実験がCHAUFEURプロジェクトとして実施されている１）。2000年代初頭には、周囲の車の流れ＊ 株式会社本田技術研究所四輪R&Dセンター上席研究員

Senior Chief Engineer, Automobile R&D Center,
Honda R&D Co., Ltd.
原稿受付日 2015年６月７日
掲載決定日 2015年７月15日

IATSS Review Vol. 40, No. 2に 沿 っ た 走 行 を 支 援 す るACC（Adaptive Cruise
Control）システム、衝突の被害を軽減するCMBS（Collision Mitigation Brake System）といったクル
マの縦方向の運転支援システムの実用化が始まり、（ 15 ）

Oct., 2015

92

横山利夫

同時にLKAS（Lane Keep Assist System）といっ

２．世の中の自動運転技術への期待たクルマの横方向の運転支援システムの実用化も始まった。20世紀の自動車が、ドライバーが車を運転

警察庁およびITARDA（Institute for Traﬃc Ac-する（車を制御する）という前提のもとで発展してcident Research and Data Analysis）の報告によるきたのに対して、これらのシステムは、あくまでドと、日本における2012年の交通事故死者数は5,237

ライバーの運転を支援する役割ではあるものの、ク人であり（米国との比較のため、ここでは30日以内

ルマとドライバーの関係が新たな段階に移行したと死者数を掲載している）、人身事故件数は629,021件

考えることができる。一方、2004年および2005年にである２）。また、2013年の交通事故死者の52.7％がは DARPA（Defense Advanced Research Projects

65歳以上となっている３）。Fig.2に日本における交Agency）主催による、California州郊外の砂漠を舞通事故の実態（交通事故発生件数、負傷者数、死者台とした制限時間内に約240kmを無人で自動走行す

数）に関する図を示す。

るグランドチャレンジが実施された。また、2007年

内閣府による調査報告書では、09年の交通事故にには、California州の空軍基地跡に模擬市街地を設よる経済損失試算結果では6.3兆円と報告されてい定し、有人運転車との混走状態で約100kmを無人でる４）。経済産業省の情報経済革新戦略によると、交自動走行するアーバンチャレンジが実施された。こ通渋滞による時間損失は年間32億時間におよび、

れらのチャレンジには、
米国のMIT（Massachusetts

９兆円の経済損失に相当すると報告されている５）。

Institute of Technology）、CMU（Carnegie Mellon

同様に、アメリカにおける2012年の交通事故死者数

University）、Stanford Universityなどの大学が参加

は33,561人であり、人身事故件数は、1,664,800件でし、技術を競った。参加者の多くはRobotics研究者ある。４歳から34歳までの死亡原因の１位が交通事であり、Robotの自律走行に必要な自己位置同定、故によるものであり、交通渋滞による時間損失は年

環境認識、行動計画等の技術を車の自動走行に応用

間37億時間、780億ドルの経済損失に相当すると報し、自動運転の可能性を実証してみせた。DARPA

告されている６）。

チャレンジに参加した研究者が、その後Googleに移このような交通事故や交通渋滞に関する課題解決

籍し、2012年のGoogle Self Driving Carの発表につの手段として、高度運転支援システムや自動運転のながっていく。

技術が期待されている。また、日本を筆頭に世界的Fig.1に、DARPAアーバンチャレンジ（2007年）に優勝したCMUの車両を示す。

な高齢社会が訪れてきている。2013年の日本の総人
口は、１億3000万人弱で、３年連続で減少しており

このように自動運転の歴史を整理することにより、 65歳以上の割合が25.1％と初めて25％を超えた。特2000年代初頭に実用化が始まった安全運転支援シスに地方在住の高齢者に対して、移動の自由をどう確

テムの進化と、Roboticsの分野で研究されていた自保していくのか、いわゆるMobility Poor解決の手

律走行の技術が融合して、現在の自動運転の技術開段としても自動運転技術への期待が高まってきてい発が推進されていると考えることができる。

る。

1946年～2011年 交通事故発生件数・負傷者数・死者数の推移
180
160
140

第1次交通戦争

死者数

負傷者数
事故件数

事故件数（万件）
負傷者数（万人）

Fig. 2Vol. 40, No. 2（ 16 ）

10

85.2万人8

69.1万人660

0

国際交通安全学会誌

12

80

4611人

2010年 政府目標 5500人

4

2019年 政府目標 2500人（予定）20

DARPAアーバンチャレンジに優勝したCMUの車両

14

2010年 政府目標 100万人

100

死者数
18（千人）
16

第2次交通戦争

120

40

Fig. 1

警察庁資料より抜粋

1950

1960

1970

1980

1990

2000

2014年、4113人
2 -260人、5.9％減
14年連続減少02011 年

日本における交通事故の実態
（警察庁資料よりホンダが作成）

平成 27 年 10 月

自動運転の実像

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この改訂は、2015年末から2016年には施行される

３．現在の国際道路交通協約予定である。なお、ジュネーブ道路交通条約に関し

1949年にジュネーブ道路交通条約が締結された。

ても、今後同様の改訂が実施される予定である７）。

日本、米国等の国が加盟しており、これらの条文にあるように、現在の国際道路交通第８条１項には、協約では、基本的には自動車は運転者の制御下であ● 運行される車両には運転手がいなければならない。

ることが必要条件となっている。2014年の改訂内容

第８条５項には、に関しても、どのような高度運転支援システムおよ● 運転者は、常に車両を適正に操縦しなければなら

び自動運転システムまで包含しているのか、今後のない。

具体的な議論の中で明らかになると考えられる。ま

第10条には、た、日本の現在の道路交通法では、「車両等の運転● 車両の運転者は、常に車両の速度を制御し、適切者は、当該車両などのハンドル、ブレーキその他の装置を確実に操作し、かつ道路、交通及び当該車両

かつ慎重な方法で運転しなければいけない。

等の状況に応じ、他人に危害を及ぼさないような速と定められている。
また、1968年には、ウィーン道路交通条約が締結度と方法で運転しなければならない」とされている。

され、欧州諸国等が加盟している（日、米は非加盟）。

４．自動運転の定義

第８条１項には、

自動運転システムの自動化レベルの定義がいくつ● あらゆる走行中の車両には、運転手がいなければならない。

かの研究機関から提案されている。NHTSA（US第８条５項には、

National Highway Traffic Safety Administration）● 運転者は、常に車両を制御しなければならない。

やBASt（Germany Federal Highway Research In-

第13条１項には、

stitute）の定義、NHTSAの自動化レベル定義を細分● 車両のあらゆる運転者は、いかなる状況において化したSAE（US Society of Automotive Engineers）

も、当然かつ適切な注意をして、運転者に必要での定義がよく引用されている８）。ここでは、SAEのあるすべての操作を実行する立場にいつもいるこ

自動化レベルの定義を紹介する（Table 1）。SAEのとができるよう車両を制御下におかなければなら

定義は、各レベルについて、その名称、定義、運転ない。

主体、周辺監視、運転のバックアップ、システム作

第13条５項には、動域について記述されている。レベル０からレベル● 運転者は、先行車両が突然減速あるいは停止した

２までは、ドライバーが走路環境をモニターするととしても衝突を避けることができるよう、前方車されている。レベル０は自動化されていない状態をさしており、レベル１は運転支援であり、「運転環両と十分な車間距離を保たなければならない。

境情報を用い操舵、又は加減速のうち１つの運転支と定められている。

また、ウィーン道路交通条約は2014年に改訂され、 援を実行する。」と定義されている。レベル２は、
第８条５項へ下記の記述が追加された。

部分的な自動化であり、「運転環境情報を用い操舵、（a）車両の運転方法に影響する車両システムは、

加減速等の複数の運転支援を実行する。」と定義さその構造、装着及び使用の条件が、その車両れている。

に装着又は使用される可能性のある車両、装レベル３からレベル５は、自動運転システムが走置、部品に関する国際法に準拠している場合

路環境をモニターするとされている。レベル３は条は、本項及び第13条第１項に適合しているも件付き自動化であり、「システムからの介入要求時のとみなす。

には、人間による適切な対応を期待し、自動運転シ（b）車両の運転方法に影響する車両システムでステムが、全ての動的運転を実行する」と定義されあって、構造、装着及び使用の条件が、前ている。レベル４は、高度な自動化であり「自動運述の国際法に準拠していないものは、その転システムが、全ての運転作業を実行しシステムかシステムに対し運転者が操作介入又はス

らの介入要請時にも、人間による適切な対応が期待

イッチオフできる場合は、本項及び第13条

出来ない場合もありうる」と定義されている。レベ１項に適合しているものとみなす。

ル５は、完全自動化であり、「人間の運転者が運転

IATSS Review Vol. 40, No. 2（ 17 ）

Oct., 2015

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Table 1

横山利夫
自動運転の自動化レベルの定義（SAE International）

SAE
運転
周辺
運転の システムの
BASt
NHTSA
定義
名称
主体
監視
Back Up 作動域
Level
Level
Human driver monitors the driving environment
Driver─0
自動化 警報や介入システムによるサポートはあるものの 運転者 運転者 運転者
Only
0なし 運転者が、すべての状況下で車を運転
運転環境情報を用い操舵、または加減速のうち一運転
運転者
1
つの運転支援を実行
運転者 運転者 部分的Assisted
1
支援システム
その他の運転に必要な作業は、運転者が行う
運転環境情報を用い操舵、加減速等の複数の運転
Partially
部分的
2
支援を実行
システム 運転者 運転者 部分的2
自動化
Automated
その他の運転に必要な作業は、運転者が行う
Automated driving system monitors the driving environment
Highlyシステムからの介入要求時には、人間による適切 システム システム 運転者 部分的3
条件付き
Automated
3
な対応を期待し、自動運転システムが、全ての動自動化
的運転作業を実行
自動運転システムが、全ての動的運転作業を実行
高度な
Fully
システムからの介入要求時にも、人間による適切 システム システム システム 部分的
4
自動化
Automated
な対応が期待できない場合もありうる
3/4
完全 人間の運転者が運転可能なあらゆる走路環境下でシステム システム システム 全域
─5
自動化 自動運転システムが、全ての動的運転作業を実行
Level

WP29には、欧州各国および日本、米国、カナダ

可能なあらゆる走路環境下で、自動運転システムが、などの政府機関や、国際自動車工業会（OICA）、

全ての運転作業を実行する」と定義されている。
前述の国際道路交通協約の内容とSAEの自動化

国際二輪自動車工業会（IMMA）、国際標準化機構

レベルの定義を照らし合わせてみると、レベル２の（ISO）、欧州自動車部品工業会（CLEPA）、アメリ

自動化レベルまでは、現在の協約範囲内であること

カ自動車技術会（SAE）も参加している。

が分かる。その一方で、レベル３の自動化レベルに今後、「自動運転分科会」において、自動運転の関しては現在の協約範囲内かどうかの慎重な検討が定義、WP1で担当する道路交通法との整合性検討、必要であり、レベル４以降に関しては、明らかに現

自動運転技術の国際基準策定に必要な検討項目の明在の協約の範囲外の内容であり、新たな協約を検討

確化、セキュリティガイドラインの策定等が推進さする必要があると考えられる。

れる予定である。また、前述のガイダンスに沿った

2020年前後には、日、米、欧の自動車メーカーか形で、GRRFの下に「自動操舵専門家会議」（日本とら自動化レベル２および３のシステムが実用化されドイツの共同議長）が2015年４月に設置された。こる予定であり、これらのシステムとドライバーの役の自動 操 舵 専 門 家 会 議 では、 今 後UN Regulation

割分担、責任区分に関して、具体的なユースケース

No.79で規定されているACSF（Automatically Com-に基づいた速やかな検討が必要となる。

manded Steering Function）の作動範囲：時速10km

このような状況のもとで、国際的な車両構造法を

以下についての見直しを推進する予定である。見直

審 議、 策 定 す る 自 動 車 基 準 調 和 世 界 フ ォ ー ラ ム

しに当たっては、具体的なユースケースを設定し、（WP29）の下に設置された「自動運転分科会」（日これらのシステムの安全性確保のための基準化項目

本および英国の共同議長）において、この分科会でであるドライバーモニタリング、ドライバーによるの具体的な検討項目の策定およびWP29の専門分科

システムに対するオーバーライド、システムからド会であるGRRF（ブレーキと走行装置を担当）へのライバーへの運転行動の受け渡し（ハンドオーバー）、ガイダンスが2015年３月に作成された。

故障診断等について検討する予定である。

WP29は、安全で環境性能の高い自動車を容易に

以上、自動運転の定義について、主に国際基準調普及させる観点から、自動車の安全・環境基準を国和の観点から説明してきたが、現状どのようなシス

際的に調和することや、政府による自動車の認証のテムが自動運転なのか、どのようなシステムが安全

国際的な相互承認を推進することを目的とし、国連運転支援システムなのか、ユーザー視点での考え方

欧州経済委員会（UN/ECE）の下に設置され、分が整理されていない。同様の機能を有しているシス科会で、技術的、専門的な検討を行い、検討を経た

テムが、各自動車会社の解釈により自動運転に分類

基準案の審議、採決を行っている。

されていたり、運転支援システムに分類されていた

国際交通安全学会誌

Vol. 40, No. 2（ 18 ）

平成 27 年 10 月

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自動運転の実像りする。今後、ユーザーの混乱を引き起こさないた

なお、前方安全・側方安全・後方安全技術を含んめにも、自動車業界としての統一見解をすみやかにだ“Honda SENSING”システムは、新型Odyssey、新型Legendから適用を開始しており、今後すべての策定する必要がある。

新型車に搭載予定である。

５．高度運転支援システムの現状

６．自動運転技術の現状

本田技研工業（株）
は、前述のACC、CMBS、LKAS

Fig.3で、自動運転システムを実現するための主をより進化させ、さまざまな新機能を搭載した先進
安全運転支援システム“Honda SENSING”を2014年

要技術項目例を示している。
６−１に発表した。

自車位置認識技術

自車位置認識技術（Localization）に関しては、

この内容を例にとって、現在の高度運転支援シス

従来からナビゲーションシステム用の自車位置認識

テムの現状について説明する。
Honda SENSINGは、ミリ波レーダーやカメラ等の技術が実用化されてきたが、自動運転を実現するの車載センサーによる走路環境情報を基に運転支援

ためにはより高精度な自車位置認識が必要となる10）。

や事故回避をサポートする先進安全運転支援システ

この自車位置認識技術は、出発地点から目的地までムである。

のルートを生成した際に、予定ルート上のどの地点

前方安全については、回避安全として、に現在車が位置しているかを認識するマクロ的な自● 新たに歩行者検知機能を備えたCMBS

車位置認識と、複数の車線を有している道路を走行● 誤発進抑制機能する際のレーン認識や、交差点内での直線レーンか● 路外逸脱抑制機能

右左折用のレーンかを認識するなどのミクロ的な自● 歩行者事故軽減ステアリング

車位置認識技術が必要となる。
１）Global Navigation Satellite System（GNSS）

未然防止機能として、

GNSS方式は、人工衛星からの情報を利用した測● 新たに渋滞時追従機能を備えたACC● LKAS位システムである。GPS（米国）、GLONASS（ロ● 先行車発進お知らせ機能

シア）、ガリレオ（欧州）などの人工衛星が利用可● 標識認識機能能であり、日本では、QZSS（準天頂衛星システム）を備えている。

が実用化に向けて準備中である。GNSS方式は、比較的広域で測位可能である一方、地下、トンネルな

また、側方安全については、● ブラインドスポットインフォメーション

どでは使用できない。受信可能な衛星数や衛星の高● レーンウォッチ度の影響も受けるが、RTK（Real Time Kinematic）-GPS、Diﬀerential GPSなどの補正情報を用いて測後方安全については、● マルチビューカメラシステム

位精度向上を図る手法が検討されている。その一方● リアワイドカメラ

で、高層ビルの谷間では、ビル壁の反射波によるマ● パーキングアシスト

ルチパスの影響を受け測位誤差が大きくなるという● 後退出庫サポート

課題もある。

を備えている。

２）慣性航法前方安全の各システムの基盤である走路環境認識

地下やトンネルなどGNSSが使用できない環境では、77GHz電子スキャンミリ波レーダーと単眼カの測位を補完する手法が慣性航法であり、ジャイロ、

ラーカメラのSensor Fusionで構成されている。複加速度計、車輪速センサーを用いて自車の相対的な雑なシーンに対応するために、カメラで対象物体の移動距離を推測する技術である。この手法は移動距

属性、大きさを認識し、高速走行時に対応可能なレー離を積分によって求めるため、時間経過と共に誤差

ダーで対象物体の位置、速度を認識している 。

が集積し測位精度が低下する。一定周期で絶対位置９）

従来のシステムに比べ、レーダーの検知範囲の拡の分かる手法で積算した移動誤差をリセットする必

大、カメラの解像度をハイビジョン並みに高め計算要がある。

処理能力を上げることにより、認識性能を従来比の３）Simultaneous Localization and Mapping（SLAM）
SLAM方式は、周囲の環境特徴から自車位置を推およそ４倍に高めている。

IATSS Review Vol. 40, No. 2（ 19 ）

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96

横山利夫

Fig. 3

自動運転システムを実現するための主要技術項目例

定する技術であり、レーザーレーダーを利用した方点の信号状態の認識等、高速道路上の外界認識とは式やステレオカメラを利用した方式がある。GNSS

比べものにならないくらい複雑な走路環境の認識がが使用できない環境でも使用が可能であり、比較的必要となる。

高精度な測位および向きの測定が可能である。ただ

現在外界認識技術は、大きく分けて二つの形式がし海上など周囲に位置を特定できる物標が無い場所存在する。①撮像素子を用い、単眼や複眼のカメラ

では使用できない。また、位置の特定には事前に特による検知方式と画像処理技術を組み合わせた対象

徴量を記録した3D地図情報が必要である。これら

物認識技術、②ミリ波やレーザーを用いて対象物をの3D地図情報は自車のセンサーで取得することが望測距するレーダー検知方式と物標同定技術を組み合ましいが、全ての道路の物標情報を作成することはわせた対象物認識技術である。これらのセンサーは、不可能であり、民間または官民連携によるDynamic

検知方式の原理的な違いにより、検知性能に差があMapの作成および運営が必要となる。

ることが知られている。撮像素子では対象物の分離使用するセンサーや取り付け場所によっても、必性能や属性判別などの認識に優れ、十分な照度や見要な情報が異なる可能性があり、第三者により作成

通しの良さが得られる場合は、非常に高い性能を発された3D地図がそのまま利用可能か、今後検討を揮する。しかしパッシブセンサーのため外部環境の行う必要がある。

影響を受けやすく、環境条件の悪化（照度の低下、霧、

６−２

外界認識技術雨、逆光など）に伴い画像解析に必要なコントラス

外界認識技術は、高度運転支援システムで既に実トや色情報などが欠落し認識性能も低下する。また、用化されているさまざまな検出原理を用いたセン素子の解像度や感度はレンズ特性の影響も受け、特サー類を複合的に活用することにより、自車の周囲に遠方の情報などが取得しづらい。一方、レーダー

360度を必要な距離まで認識する技術である。高速方式を用いた外界認識技術は、ミリ波とレーザー方

道路上での外界認識を例にとると、前方については、式が主流であり、すでに多くの運転支援システムに

前方走行車両、道路の白線認識、障害物（駐車車両採用されている。ミリ波レーダー方式は遠距離精度や落下物等）、工事区間等の認識である。

や環境変化（夜間、雨、霧、逆光等）に強いとされ

後側方の認識については、並走する自動車や二輪るが、物体の分離性能はレーザーレーダーのほうが車の存在の有無や、後方からの接近の有無を認識す

優れている。しかし、レーザーは環境条件（雨、霧、る必要がある。後方の認識については、後方車との太陽光等）の影響を受けやすく、遠距離の対象物に車間距離が適切かどうかの認識が必要となる。一般

は十分な性能を発揮できない場合がある。このよう道の場合は、自転車や歩行者の存在や、標識、交差な各センサーの特徴を良く理解したうえで、「耐環境

国際交通安全学会誌

Vol. 40, No. 2（ 20 ）

平成 27 年 10 月

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自動運転の実像性能」「検知距離性能」「属性判別性能」「分離性能」

覚悟した行動を起こすことが必要となる。具体的にとさまざまな検知対象を考慮したSensor Fusion技術

は、目的地に向かうための車線変更動作が一定のリで自動走行用の外界認識を実現する必要がある。同スク以下（十分に安全）であると判断することで、時に現在のSensor Fusion 技術による外界認識では、

はじめてその車線変更動作を実行に移すことが可能

走行条件によっては認識性能に限界があるため、性となる。このように、これまで運転手に任されてい能限界を確実に検知し行動計画に反映させる必要がた「判断」を自動化したものが行動計画である。

ある。

２）行動計画への入出力

６−３

行動計画

行動計画という技術領域は、明確な定義が存在しこれらの自車位置認識結果および外界認識結果をていない。行動計画の入出力は、いずれも演算装置基に自動走行の行動計画を策定することになる。自の内部状態に過ぎず、物理的な現実世界に直接関わ車の位置や向き、速度と、他車の位置や向き、速度らない。設計自由度が高いため、最も独自性が表れおよびその他の走路環境上の状態（障害物の有無等）

る領域であり、自動運転技術の競争領域の一つとさを総合的に認知・判断して平常軌道の生成や、緊急れている。
一般的な行動計画は、センサーデバイスによる外回避軌道の生成等の行動計画を策定する。

界認識情報、地図や交通ルールなどの知識情報を入

１）行動計画の役割
人の運転行動は、「認知」「判断」「操作」のプロ力として、コンピューター上に仮想的な環境モデル

セスで実現されている。運転支援技術は、「認知」を構築する。この環境モデルにおいて将来に渡る望と「操作」に対して、ドライバーの見落としや操作

ましい行動を計画し、車両の走行ラインと速度の時ミスが引き起こすリスクを低減し、安全性を向上さ

系列軌道を出力する。これが車両制御部に渡され、せるものとして急速に普及してきた。しかし、運転各アクチュエーターに対する指令値に変換されるこ支援機能を使用中であっても、「判断」に関わる部とで、車両の運動制御を行う（Fig.4）。

分は、ドライバーが責任を持って運転操作する必要

３）行動計画の階層性
広義の行動計画では、Table 2のような階層性ががある。
一方、自動運転技術は、安全な状態を維持しなが考えられる。

ら、目的地に到達するという要求が課せられる。常●「手順生成」は、最も時定数が大きく、ゴールににリスクから遠ざかるような行動だけでは目的地に到達するまでに辿るべきルートを計画する。すで到達することができないため、自ら一定のリスクをに市販されているカーナビ機能に相当する。

Fig. 4

自動運転の演算プロセス

IATSS Review Vol. 40, No. 2（ 21 ）

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横山利夫

Table 2

行動計画の階層性

機能
手順生成
行動選択
目標軌道
生成
運動制御

一般的な出力ゴールへの到達手順
シンボリック行動（言語表現可能）
作業空間軌道（時系列数値）
アクチュエーター
への指令値定された速度で通過するために、走る、曲がる、止自動運転の出力
道路地図上のルート
推奨車線
車線維持/車線変更、追従/追い越しなど
走行ライン・速度の時系列軌道
エンジントルク
ブレーキ圧
ステアリング角

まる、の車両統合制御を、従来の機械的な連結から電気的な連結に変更したX by Wireシステムを用いて実行する。
また、車両制御システムの設計にあたっては、実用上十分な信頼性を確保するためのシステム設計や
電子制御システムとしての十分な機能安全性設計が必要となる。従来の安全運転支援システムでは、ドライバーがDriving Taskを主体的に実行する前提で●「行動選択」は、ルートに沿った走行を実現する設計されているため、システム故障時のSafe Ac-

ために、今何をすべきかを決定する。前走車の追tionのみ考慮されていたが、自動運転システムにおい越しなどの能動的な行動の実行可否判断もここ

いては、システムの性能限界をこえた場合（システで行われる。この部分は運転支援には含まれておムの故障ではない）の危険を回避する際の安全分析

らず、自動運転技術に特有なものである。

や、システムが故障した場合でも一定時間安全に動●「目標軌道生成」は、決定された行動を、どういう挙動で実現するかを決定する。ACCやLKASで作を継続させるメカニズムの検討が、今後必要となってくる。

は、縦横それぞれ独立であるが、自動運転では、

セキュリティー対策についても、車載システムに縦横を協調させた障害物回避などが求められる。

対する、たとえば故障診断用カプラーからの不正ア●「運動制御」は、この中で最も時定数が小さく、クセスに対するセキュリティーに加え、車と車や、車両の目標軌道に追従するために、各アクチュ

車と路側インフラを無線通信を用いて情報交換を行エーターへの指令値を出力する。運転支援機能では、 うV2Xシステムを活用し外部のデータベースからAEB（Autonomous Emergency Brake）、ABS

自動走行に必要となるさまざまな情報を入手する必（Anti-lock Brake System）、VSA（Vehicle Sta-

要があるため、無線通信使用時のセキュリティー対bility Control）などがこれに相当する。これらの策も必要となってくる。

運転支援機能は、緊急時のみ発動する支援機能で６−５あるため、自動運転では、それらが必要となる緊自動化レベルの３および４のシステムにおいては、

Human Machine Interface

急状態に至らないように行動計画するべきである。 ドライバーとシステムの間で確実なDriving Taskの受け渡しが必要なため、HMI（Human Machine In-４）ロボティクス技術の応用
Table 2に挙げた機能は、古くからロボティクス

terface）機能が大変重要となる。まずは、高速道の分野で研究されてきた課題であり、ロボティクス

路上の自動化レベル３相当の自動運転システムの実技術を自動運転車に応用することが期待されている。 用 化 が 想 定 さ れ て お り（Fig.5）16）～ 18）、 下 記 に、実際にDARPAグランドチャレンジ・アーバンチャ

HMIの基本的な考え方を紹介する。

レンジでは、大学のロボティクス研究チームが好成

１）自動運転の開始

績を残している。また、自動運転技術を開発してい自動運転を開始するときはドライバーの自動運転

る各企業も、続々とロボティクス研究機関との提携開始の意思を自動運転システムに伝えることで開始を表明しており、競争が激化している11）～ 14）。

されなければならない。

Hondaでも、人間型二足歩行ロボットASIMOに

２）自動運転システム状態の表示代表されるロボティクス研究で培ってきた技術を応自動運転システムはそのシステム状態（自動運転

用して、自動運転車の実現を目指している。その一中、手動運転中など）をドライバーへ表示しなけれ例として、歩行中のロボットが外乱を受けても素早ばならない。

い動きで安定化して、目的地に到達する機能は、車

３）ドライバーによる自動運転への介入（オーバーライド）

両挙動の安定化と目的地への到達を両立させる機能
として、自動車にも応用可能と考えられる15）。
６−４

いつでもドライバーは自動運転に介入し、自動運

車両制御システム転を中止させ、自動車運転の権限を取り戻すことが車両制御システムは、生成された予定軌道上を予国際交通安全学会誌

Vol. 40, No. 2

できる。

（ 22 ）

平成 27 年 10 月

自動運転の実像

Fig.5

99

高速道路自動運転検討例（オートパイロット検討会資料より抜粋）

な基準作りとそれに沿った各国法規の整備が必須と

４）自動運転の終了
自動運転を終了するときはドライバーの自動運転

なってくる。

終了の意思を自動運転システムに伝えることで終了

７．まとめ

されなければならない。

６章までの説明で、自動運転システムの実現にあ

５）運転権限のドライバーへの移譲
自動運転システムの性能限界や自動運転システム

たっては、技術的な課題もさることながら、それ以異常時のために自動運転を継続することができなく

外にもさまざまな課題があることが理解していただ

なったときは、安全に運転権限をドライバーへ移譲

けたと思う。自動運転実現に向けた技術的課題の解しなければならない。

決に関しては、各社の競争領域として自車位置認識、

６）下位運転支援レベルへの移行

外界認識、行動計画、車両制御等が考えられる。そ自動運転システムの性能限界のために運転支援レの一方で、これらの課題を解決するためのインフラ

ベルを下位（たとえば自動化レベル３→２）へ移行

としてDynamic Mapの整備が必要となるが、個社する状況が想定されるときは、ドライバー自身が了の取り組みでは限界があり、協調領域として自動解してから、システムは運転支援レベルを下位へ移車業界のみならず通信業界や関係省庁も含めた対行させる必要がある。

応 が 必 要 に な る。 同 様 に 協 調 領 域 と し てV2Xや７）上位運転支援レベルへの移行

HMI、Security、機能実証実験のための場所の準備

自動運転システムが性能限界から復帰し運転支援などの取り組みも必要となる。

レベルを上位へ移行するときは、ドライバーが上位

自動運転車実現に向けた法的、社会的な取り組みへの移行の意思を自動運転システムに伝えることでとしては、現行の国際道路協約との整合、特にドラ移行されなければならない。

イバーとシステムとの役割分担、責任区分の明確化

８）他の道路利用者への表示が必要となる。また、広く普及させるためには欧米

自動運転中は、他の道路利用者がその車両が自動と協調した国際標準化活動や、社会への啓発活動、運転中であることがわかるように視覚的な表示に

混合交通下での他の交通参加者への受容性検証等もよって自動運転中であることを示す必要がある。

あわせて推進する必要がある19）。

以上、HMIに関する基本設計例を説明したが、シ

８．おわりにステムからドライバーにDriving Taskを委譲する時間の設定や、ドライバーに安全にDriving Taskを委

自動運転システムを搭載した車の登場により将来譲できなかった場合の、クルマを安全に停止させるの交通社会はどのように変わっていくのであろう

手順や、停止場所の確保など今後検討が必要な課題か？筆者は、自動運転車による目指す社会を、エリが存在している。また、これらのHMIを実用化す

ア別および実現時期に関して下記のように考える。

るにあたっては、十分な被験者テストによる検証が今後日本をはじめとして、都市部への人口の集中必要であり、かつ地域や自動車会社によって別々にが予想されている。その反動として地方においては設計することはユーザーの混乱を招くため、国際的過疎化が進行し、公共交通機関による個人の自由なIATSS Review Vol. 40, No. 2（ 23 ）

Oct., 2015

100

横山利夫

cao.go.jp_koutu_chou-ken_h23_houkoku.pdf

移動が困難になると予想されている。
（１）大都市部や都市周辺においては、過密環境に

５）経済産業省「社会が抱える課題（交通問題）」『情▶http://www.meti.go.

おける交通事故や交通渋滞、運転時の不安を

報経済革新戦略』p.54

削減し、クルマ利用の利便性向上を目指す。

jp/committee/summary/ipc0002/report.html（２）都市間交通においては、長時間運転時の運転

６）GLOBAL NOTE「自動車エネルギー消費量 国

負荷軽減と共に、交通流や物流の効率化をは

際比較統計・推移」

かりクルマ利用の魅力を向上させる。

▶http://www.globalnote.jp/post-3805.html（３）地方の市町村では、人口減少や高齢化によっ

７）関根道昭、他「自動運転技術に関わる国際ガイて移動が困難となった人々に、自由な移動のドラインの概要と課題 自動車安全研究領域」

手段を提供する。

▶ http://www.ntsel.go.jp/forum/2014files/
1106-1445.pdf

これらの実現には、Step by Stepのアプローチで着実に実用化する必要があり、おおまかな実現時期

８）SAE International ：Summary of levels of Automation for on-road vehiclesを下記に述べる。

９）石田信之助、他「カメラとミリ波レーダのデー● 黎明期

タフュージョンによる事故低減技術の紹介」『自2020年前後には、高速道路上での自動運転が可能

動車技術』Vol.68、pp.31-37、2014年になると考えられる。高度安全運転支援システムの普及も含め、交通事故の無い社会に向け大きく前進

10）中村之信「世界初のカーナビゲーション：ホン

するのではないだろうか？

ダ・エレクトロ・ジャイロケータ」『日本機械● 普及期

学会誌』Vol.116、No.1141、pp.810-811、2013年
12月

2030年代には、一般道の自動運転も可能になり自動運転システムを搭載した車の普及がかなり進むと

11）柴田崇徳、福田敏男「階層行動アーキテクチャ考えられる。高速道路や一般道である比率の車が自（適応と学習によるシステムの最適化）」『日本

動運転システムを搭載することにより、交通流制御

ロボット学会誌』Vol.11、No.8、pp.1111-1117、の可能性が出てくると考えられ、より安全な交通社

1993年

会になると共に、渋滞が解消されたり、移動時の定12）DARPA URBAN CHALLENGE▶http:/archive.darpa.mil/grandchallenge/

時性が向上すると考える。同時に移動に係る資源の13）Urmson C., et al.: Tartan racing: A Multi-mod-

削減効果も期待される。

al approach to the darpa urban challenge. 2007

● 成熟期

2040、2050年代には、自動運転システム搭載車が14）Montemerlo M., et al.: Junior: The Stanford en-

中心の交通社会となり、安全、安心、快適で省資源

try in the urban challenge. Journal of ﬁeld Robotics, Vol.25, No9, pp.569-597, 2008

な交通社会が実現できると共に、いつでも誰でもど

15）「ホンダロボティクス」

こへでも自由な移動が実現すると考える。

▶http://www.honda.co.jp/robotics
16）「オートパイロットシステムの実現に向けて」

参考文献
１）津川定之「自動運転システムの展望」『IATSS

中間とりまとめ（案）の概要より：国土交通省

Review』Vol.37、No.3、pp.199-207、2013年

道路局資料

２）ITARDA「交通事故の国際比較（IRTAD）201217）国土交通省オートパイロットシステムに関する

年版」▶http://www.itarda.or.jp/materials/publi

検討会「オートパイロットの実現に向けて中間

cations_free.php?page=31

まとめ」
18）朝倉康夫「自動運転システムの検討動向と期待」

３）警察庁「平成25年中の交通事故発生状況」『自動車技術』Vol.68、pp.6-11、2014年

▶http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/List.do?

19）横山利夫、他「自動運転技術の現状と今後」『安lid=000001117549
４）内閣府「平成23年度交通事故の被害・損失の経全工学会誌』Vol.54、No.3、pp.169-176、2015年

済 分 析 に 関 す る 調 査 報 告 書 」▶http://www8.

国際交通安全学会誌

Vol. 40, No. 2（ 24 ）

平成 27 年 10 月