臨海副都心地域での総走行距離64,591km(2021年2月末)。
信号情報の活用による、安全かつスムースな自動運転の実現やインパクトを検証しました
自動運転車が、車載カメラで信号機の状態を認識。これに信号機からの現示情報を併用することにより、交差点を通過する際の判断に利用することで急な加減速を回避する効果が確認されました。ジレンマゾーンでの的確な判断が可能となり、スムースな自動走行を実現します。また、信号情報や車両の挙動、ドライブレコーダー映像と定点カメラ映像を組合せることで、自動運転車とその周辺状況を正しく認識し、混在交通下での影響や歩行者への影響を分析・評価しています。
信号機情報の活用効果
自動運転車は、逆光や大型車により信号機の状態を認識できない場合があります。信号機からの情報を活用することで、数秒後の信号機の状態を判断し、急な加減速を回避し安全でスムースな自動運転を実現する効果が確認できました。
自動運転のインパクトアセスメント
自動運転の普及には、一般道での混在交通下での交通の流れや横断歩行者への影響を低減することが不可欠です。
実験では、①混在交通下での影響や課題 ②横断歩行者等への影響や課題を検証し、社会的受容性の醸成に向けた今後の取り組み課題をあぶりだしました。
SIP自動運転は、引き続き人文・社会科学の視点も含む総合知をフル活用して、Society5.0の具現化として社会構造を変革する自動運転社会の実現と、その先にある一人ひとりの多様な幸せの実現に貢献していきたいと思います。
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B1自動運転車の認識技術
B2ダイナミックマップのコンセプト
B3車両プローブ情報を活用した車線レベル道路交通情報の生成と配信
B4自動運転の実現に向けた信号情報提供技術の高度化
B5協調型自動運転を実現する通信方式の検討
B6東京臨海部実証実験の概要
B7a東京臨海部実証実験-臨海副都心地域(信号情報提供とインパクトアセスメント)
B7b東京臨海部実証実験-首都高速道路(合流支援情報とETCゲート開閉情報の活用)
B7c東京臨海部実証実験-羽田空港地域(自動運転による次世代公共交通システム)
B8仮想空間における安全性評価技術の概要
B9サイバーセキュリティ(侵入検知システム(IDS)の評価方法)