自動運転の現状と将来:ITS世界会議を取材して

急速に高まる期待と自動車・部品メーカーの思惑

2013/10/31

要 約

 ITS世界会議東京2013における国際的カーメーカーのパネルディスカッションおよび自律型自動運転技術の現状を取材。安全に関連する自動運転導入は長期的目標との共通認識であった。同会議に併設の展示会場を取材し、導入に対しての課題はコストと安全機能の妥協点の模索、画像処理能力の向上による対象認識率の向上、自動車・歩行者以外の認識技術の研究促進等であることが確認できた。さらに文献検索によって、ITS会議と異なる視点からみた今後の課題をいくつかの事例で報告する。


関連レポート:
ITS:交通情報提供システムの普及と運転支援システムの実用化 (2013年4月掲載)
ITS世界会議東京2013:トヨタ・ホンダ・日産の自動運転技術展示 (2013年10月掲載)



自動運転技術開発の現状

 "衝突しない車"の登場やグーグルカーの無人運行など、ITSに関連する話題が絶えない。折しもITS世界会議が日本では9年ぶりに開催されることになり、本稿ではその取材とあわせ自動運転技術に焦点をあてた現状と課題をまとめてみた。

 ITS、特に車両の自動運行のアイデアは都市交通問題が持ち上がった1970年代に端を発する。統制された車両の無人運行はそうした都市型コミューターや建設機械の分野で古くから検討/実用化されてきたが、公道走行する車両のための技術は、統制のない煩雑な交通状況のなかで自身の行動をいち早く決定する人工知能が不可欠である点で決定的に異なる。この自律運転技術については、ドライバー負担と事故の低減、エネルギ効率の向上などが見込まれることから1980年代より大規模/継続的な研究開発がなされてきた。加えて衝突安全技術も、ドライバーを支援し能動的に事故を回避する考え方を導入しITS分野への歩み寄りをみせてきた。これらは20世紀終わりまでに種々の走行実証プロジェクトを通じ、"要素技術はすでに手中にある"と言われるまでに開発された。

 今世紀に入ってからは、事故ダメージの軽減や燃費削減の効果が大きい大型車両を使用して、車両群としての挙動を取り扱った大規模な試みが継続された。一方乗用車への適用については、そうした車車間連携の実験は下火となり、個々の車載装備レベルで部分的な導入が始まった。先行車追従機能(アダプティブ・クルーズコントロール)から減速・停止制御へと機能が拡大するなかで、装備レベルの差による不協和音が生じている。一例として、自動減速装置装着車が誤作動から減速した際に、未装着車が追突するといった不具合が発生している。事故の誘引は装置であるが、一方、追突車両にも自動減速装置が装着されていれば追突は免れた。両車とも装置が有るか無いか統一されていれば避けられた事故である。

 "ぶつからない"を標榜する市販車の加速度的増加とグーグルカーの話題から、自動運転実現の機運が急速に高まってきた。自動車メ―カー各社の取り組みには次の様なものがある:

 

 



自動車メーカー各社による自動運転の取組み

 国産メーカーについては関連レポート No.1218 にも詳細を掲載している。

企業名 技術の狙い 自動運転技術の内容 時期
トヨタ 運転支援 自動追従、レーンキープ、自動停止等を市販車に搭載する。"主体は運転者。システムは運転者の技能を補佐する。" 2015年頃
日産 完全自動運転 高速・一般道で目的地までの自動走行"人工知能による完全自動運転を狙う。" 2020年までに
自動運転市販
ホンダ 運転支援 自動停止、隘路自動走行、自動駐車(注1)など低速に限った自動運転を開発中。インフラ協調を重視。 未定
富士重工 運転支援 プリクラッシュブレーキの高性能化をすすめる。次ステップではレーンキープや追従機能を強化する。 2014年
GM 運転支援 2012年の発表によれば、2017年までに高速での自動運転車両を発売する。2013年は、Super Cruise という半自動運転技術を発表。レーンキープとオートクルーズ機能をもつ。 2010年代中 (Super
Cruiseのキャディ
ラックへの採用)
Ford 運転支援 2012年に自動車専用道路でのレーンキープと渋滞での自動追従・停止機能をもつTraffic Jam Assist 技術を発表、2017年に実用化するとした。2013年は自動駐車(注1)機能の車両実証および障害物回避のための自動操舵 Obstacle Avoidance 技術を公表。 2017年
BMW 運転支援 渋滞時の自動追従とレーンキープ機能をもつTraffic Jam Assistance を市販車に採用。自動駐車機能(注1)を次の市販予定としている。 2013年 (Traffic
Jam Assistance)
Volvo Trucks 隊列走行 乗用車・トラック混走の隊列走行を共同プロジェクト(SARTRE)にて実証。 2012年
(実証試験のみ)
Volvo Cars 運転支援 2012年導入済みのACC、レーンキープを発展させた渋滞時前車追従機能を市販予定。 2014年
Mercedes Benz 運転支援 市販車に自動追従、レーンキープ機能をもつStop&Go Pilot+Distronic Plus with Steering Assist を採用済み。将来技術としては、2013年フランクフルトショーで披露されたS-class INTELLIGENT DRIVE がある(市販車に対し、センサーフュージョンの強化と3Dディジタルマップで市街~都市間の自動運転に成功)。 2020年
(自動運転車の発売)
VW 運転支援 2013年に発表された Vision Zero プロジェクトで、ドライバーへの高度情報支援、自動停止、自動駐車(注1)を市販車に織込む旨公表。(Zeroは事故ゼロの意) 数年後

 
(注1): 自動駐車とは、人が運転操作することなく車両が自ら駐車枠内まで自走する機能を言う。

 



ITS世界会議;Special Feature の聴講

Topic 1: Automated and Connected Vehicle Technologies

 世界各地域から、ITSに携わる方々が会場のアトリウムに特設された公開会議場に一堂に会し、司会者の設問に沿って今後の方向を語り合う興味深い企画であった。

 

―参加者リスト―
GM : Mr. John Capp
  Director, Electrical and Controls Systems Research Lab.
Ford : Mr. Peter Hardigan
  Director of Sustainability, Environment & Safety Engineering
Volvo Trucks : Mr. Jan Hellaker
  Vice President Transport Solutions & Service Advanced Technology & Research
BMW : Mr. Klaus Kompass
  Vice President, Vehicle Safety
日産 : Mr. Kunio Nakaguro
  Corporate Vice President
トヨタ : Mr. Moritaka Yoshida
  Managing Officer, Chief Safety Technology Officer
University of
Michigan (DOT)
: Dr. Peter Sweatman
  Director, Transportation Research Institute  (representing DOT opinion)

 

ITS世界会議 ITS世界会議


 各社に5分ずつが割り当てられ、自社技術を紹介する場が第一部、司会役の質問に答えるかたちでITSや自動運転への取り組み、考え方を述べる場が第二部で各30分、計1時間とされた。以下はそのうち代表的な部分の抜粋である:

 

第一部 自社技術のアピール

 自社技術を披露しながらも、DOTを含め大勢は安全を自動化に頼ることは時期尚早との意見であった。


General Motors: Super Cruiseの最終機能は、センサーフュージョンとインフラ情報で悪天候までカバーする自動運転という総花的内容。2010年代終盤より徐々に投入。

Ford: 創業者ヘンリーのことば「欲しいのはより早い馬」を引用し、自動車普及の動機は自動運転でなく自由に動けることであると強調。自動運転技術も開発推進中。

Volvo Trucks:  市場投入に向け実証試験中のSARTREなどプロジェクトを披露。建設車両の自動化にも言及(安全性向上とダウンタイム減少が主眼)、広く関係者が協力することが総合的な成功を生むと強調。

BMW: Track Trainerはコース情報を与えると理想のライン、加減速を判断するシステム。 一部の競技用サーキットで実績あり。Traffic Jam Assistantは今期より市販車に展開される渋滞走行時の自動他車追従とレーンキープシステム。次の機能強化はリモート制御駐車システム。安全機能が導入されるのは2020年をかなり越えた時点となる。正確な周囲情報と的確な対応ストラテジが必要。

日産: ITS機能のうち安全が最重要。ITSに求められる要求、規制や社会の受容など技術以外の要件を総括したソフト面のまとめと、大学など業界を超えたパートナーとの共同研究の重要性を強調(2020年に自動運転市販を宣言する唯一のメーカー)。

トヨタ: 他の陸上交通と異なり、自動車には移動の自由と運転の楽しさがある。しかし事故、高齢化、渋滞などにより自動化、インフラ協調といった革新を求められている。
 ただし自動化技術は運転助手という位置づけ。V2Iは車上で得られる情報を補足するもの。

DOT :  いかなる援助、情報を受けようと第一にドライバーが常に責任をもつべき。ハイウェイ、市街、住宅街など道路形態はバラエティに富んでいる。さらに多くの研究、検討、試験と、自動化ステップを決め段階を追って導入することを推奨する。

 

第二部 自動運転にまつわるQ&A

 質疑のパートでは、各参加者の本音レベルがかなり吐露されていた。


Q.:グーグル技術は世間で熱狂的に語られているが、カーメーカーへのインパクトは?

GM:社会の関心はもっともで、これが自動車の発達を促す動機でもある。グーグル技術については、車両制御については20年来ある技術の応用。周辺機器の発達により機が熟した。

日産:グーグル技術は以前からあるもの。その導入のシナリオや情報技術との連携の熟成によって現実性が増し、今議論が高まっていると認識している。

Q.:では2020年までに何が実現しているだろう?

BMW:デモカーを少数走らせることは容易だ。参加車がふえ、インフラとのコミュニケーションを成立させるには双方にまだ多くの課題を残している。

Ford:今から行う第一ステップは、現有のV2I (Vehicle to Infrastructure) コミュニケーションの規模を拡大し、そのメリットを実際に確認することだ。さらにDSRCによる直接V2V通信と広域のV2I通信の融合もメリットと関連させて検討しなければならない。

Q.:自動運転に対する社会の受容性は?

Volvo Trucks:SARTREの成功が、直ちに社会で容認されるとは考えていない。路上の雑然とした環境ははるかに複雑だ。まず限定区域の中での使用が始まるだろう。

トヨタ:こうした会議が盛り上がることは良いが、一方で冷静に自動運転の定義、適用範囲、目的について社会全体の確認を進めるべき。また、自律の自動運転だけでは社会の期待にこたえる成果は得られない。V2V、V2Iコミュニケーションを含む交通システム全体を融合することがより高い効果をもたらす。社会への理解活動をすすめてゆくことで社会の受容性も深まる。

Q.:自動運転車両のターゲットユーザーは?

Ford:もちろん様々なターゲットがあるが、一例として障害ある人たちに自動車の利用を可能にすることを考えている。

GM:パワーウインドウやATの例を見ても、誰しも自動化を望んでいると考える。

BMW:運転の楽しさをスローガンとしているが、運転を避けたいと感じる環境もまた存在する。例示するなら、渋滞と駐車だろう。自動化の具現はこうした死傷のからまない状況でまずなされるべき。高速や市街地というリスキーな状況での自動運転導入はその後とするべきだ。

Q.:大学、また異業種(ソフトウェア、コンピューター等)との協業は必要か?

Volvo Trucks:関係者の協力のうえで自動化の流れを保つことが大切。

日産:車載可能な人工知能の開発など、自動車業界以外でも特有の知見をもっていれば誰とでも協業する必要がある。


 Special Feature では、自動運転について各社のほぼ共通した姿勢は次の2点である:

    1.グーグル技術はすでに既知のもので、カーメーカーとしても同等のことができる。

    2.大量の自動車を安全に運行できるまでには、さらに多くの課題がある。


 2.について各カーメーカーの発言は、世間での盛り上がりとは裏腹に実施時期を示すものでなくむしろ"当分できない"ことを明言した消極的なものであった。

 

 



ITS世界会議;展示会場と技術セッションの取材

 パネルディスカッション終了後、展示会場と技術セッションを取材した。展示では、運転支援関連の部品メーカーは、ビジネスチャンス獲得を意図した積極的かつ大規模なブースを展開していた。そのなかで自動運転と安全性の現状を考察するうえで興味深い情報を以下に紹介する:

 

運転支援システムのコストVS機能

 発展途上の技術とあって、高機能志向のハイエンド製品とコスト志向の製品が生まれているが、1社でその両方を製品ラインナップにもち、自動車メーカーにその使い分けを提案するサプライヤーもある。デンソーもその一例である:


デンソーが提案する3グレードの安全性支援システム

デンソーが提案する3グレードの安全性支援システム

エントリーパッケージ スタンダードパッケージ プレミアムパッケージ
*車線逸脱防止
*夜間視界支援
*標識認識支援
または
*低速衝突回避支援
 (前方車両)
*車線逸脱防止
*夜間視界支援
*標識認識支援
*全車速ACC
*衝突回避支援
 (前方車両、歩行者)
スタンダードパッケージ

*路外逸脱防止
*衝突回避支援
 (出会い頭)


 新規性の高い製品だけに、技術力の差によって部品メーカー毎に提案にも差が出るのはやむを得ない。ただこの例は、1社のなかでベストの安全提案と機能が劣るコストダウン版の提案を併記している点が注目される。衝突防止装置の搭載合戦で一気にコスト競争に突入した部品業界であるが、安全とコストのトレードオフからさまざまなグレードの安全性能が生まれている。一般の自動車ユーザーが自車システムの性能を正しく認識しなければ、廉価なシステムを過信して事故に至るケースが起きるものと懸念される。

 

対人・対物センシングの限界

 システムの目というべき対人・対物認識センサーは、レーダー、カメラ、ソナー等原理だけでも数種類を数える。それぞれ長所・短所をもつため、互いの短所を補完するかたちでセンサーフュージョンを組む例が多いが、一方でセンサー個数をへらし、コストを抑えるシステムもある。

 いずれにしても検出/認識の精度がシステムの安全性能の要であるが、その限界向上の試みが以下の例で見てとれる。アイシン精機がその系列の研究所 IMRA Europe S.A.Sですすめている自転車認識の試みである:

IMRA Europe S.A.S による自転車認識技術の開発

タイトル  高機能車両後方衝突警告システムのリアルタイム自転車認識技術
開発の概要  超広角魚眼レンズ ステレオカメラによる後退時の自転車の認識
成 果  異物を検出できる確率は99%を超えるものの、自転車であることの認識確率は現状約95%程度で、さらに精度を向上中
カメラ情報の処理
 常時画像処理はシステムにとって多大な負荷であり、CPUを複数使用しても常時監視できるのは図形処理で簡略化した対象のみである。その認識シークエンスは以下のようなものである:

*カメラ情報から、地面を単純な1平面としてシステム内に創生する
*その単純平面から突出した物体を静止/運動物にかかわらず常時サーチする(検出)
*自車進行のうえでリスクとなる対象をセレクトする
*セレクトした対象について、速度や"何であるか"を詳細に分析判断する(認識)
 認識行為のシークエンスを以下に図示するが、多重のループを含む計算負荷の高いフローとなっている。 
認識行為のシークエンス
 認識精度の一層の向上には、画像データの処理能力の向上が必要である。また、システム性能に応じて識別できない確率、判断が間に合わない確率が発生する。

資料:ITS世界会議 2013 Technical/Scientific sessions TS045-2093 での講演


 上例のとおり、対象物のセンシングにはある確率で検出・認識されないケースが存在する。しかしながら、衝突防止装置が普及すれば歩行者は「検出されている」と考え、ドライバーも「検出している」とみなして互いに自身での注意を払わなくなることが考えられる。検出・認識率の限度を認識する様、交通社会全体を啓蒙すべきであろう。

 

認識対象から取り残される二輪車;現状を上回る危険

 安全運転支援の対象は、対車両に続いて対歩行者の認識に開発の重点が移されてきている。それらが実現した暁には、ドライバーの注意力低下を誘発することが予想される(注)。二輪車など認識対象外のものはその際、システムに認識されないにもかかわらず、ドライバーもシステムをたよって見落とすというダブルパンチの脅威に見舞われる可能性がある。四輪、二輪をともに生産/販売するホンダでは二輪車認識の試みを推進しており、その現状をテクニカルセッションで聴講した:

  *MAI、モーターサイクル近接警告システムの開発

      四輪、二輪ともにV2V装置を搭載し、相互通信で交差点での出会いを事前に察知する。直交、対面する二輪車の検出に一定の
      成果はあるものの、鋭角的に出会ったり車の陰から現れる二輪車について、回避余裕をもった検出は難易度が高い。
      (ITS世界会議 2013 Technical/Scientific sessions TS001-3257、TS012-2125)


 (注)自動化と事故率の関係は次項 <自動運転の今後> の第2例参照

 

 



自動運転の今後 - 検討すべき課題の例

鉄道技術の視点から―完全自動化はできているか

 取材から戻り、盛況な会場の雰囲気だけでなく今日までの経験や他業界の例からITSを捉えてみた。文献等から、自動運転に対するさまざまな視点を数例ピックアップする:

 同じ陸上交通で、いわゆる縦方向制御(加減速)で済む鉄道車両の自動運転は、部分的に実用化されている。ただし急行など優先車両の処理、遅れリカバーなど列車間隔がクリティカルな状況での運行は自動化できていない。つまり、自動運転がフェールした際に停止してしまえる状況で自動化、そうでない運転状況では手動運転としている。この鉄道の現状は次のような示唆を含んでいる:

技術的に具現化されていてもフェールのリスクが捨てきれない。
(PCや携帯のフリーズやフェールは日常的に起こっている。こうしたものが車載されたとき、命を預けるに足る信頼性をもつかを検証すべきであろう。)
比較的単純な鉄道の制御で上記状況である。縦横制御(加減速と操舵)に加え、混沌とした現実の路上交通ではリスクははるかに大きい。自動車交通への適用は高いハードルといえよう。

 

人間の行動科学の視点から―運転者の負担軽減は事故減少に貢献するか

 完全自動運転でなくとも、運転者の負担軽減が事故を未然に防ぐとはよく聞かれる論である。本当であろうか?自動化で先行しているオートマチック・トランスミッション(以下AT)での現状を確認してみた。

 残念なことに、AT 化はむしろ事故率を増すという調査結果が優勢である:

     *四輪:鷲野 他 自動車技術 Vol.64, No1, 2010 ITSこの10年

     *二輪:自動車安全運転センター 調査研究ニュース 第18号(平成21年4月)

 いずれも調査の結果も、AT車の接触事故率はMTの倍であると結論づけている。この事実は、ドライバーの緊張感を持続することが不注意を減少することを示唆している。安全確保を中途半端に車に委ねた場合、同様に人間の油断から事故が増加する可能性が十分に予想される。

 

健康被害の視点から―ミリ波照射の許容度

 車載レーダーは、集中したビームとして電磁波を対象に放射し、送/受信するものである。人へのミリ波曝露の機会は近年通信技術の進歩とともに増加しているが、さらに多くの車両がレーダーを装備することでその曝露量は路上で増加することになる。電気技術審議会答申「電波防護指針」では、人体の比吸収率(全身暴露量)は6分平均で体重 1kg当り0.4 Wと定められており、標準体形の人体では4mW/cm2程度に相当する。ちなみに携帯電話の頭部への電磁波放射はその数分の1程度である。ミリ波レーダーの出力は 2~3mW 程度と小出力(携帯電話の1/100オーダー)であるため全身暴露量には懸念がないものと考えられる。ただし局所暴露、特に眼球への集中照射の影響などは検討が必要とする意見もある。二輪車のライダーなど直接長時間標的となる対象について、防護が十分であるか検討が望まれる。


 以上、自動化にとって検討すべき項目が多いが、自動運転を社会に導入してゆくうえでこれら一つ一つを確認、克服する慎重さが必要であろう。世間の熱狂(ITS会議 Special Featureで使われた"エンスージャズム"である)と裏腹に、完全自動運転の導入時期について1社を除き明言を避けたカーメーカーの姿勢は理解できる。

以上

                     <自動車産業ポータル、マークラインズ>