技術士二次試験対策『自動運転技術』
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【自動運転技術】
世界で開発が進んでいる車の自動運転について、現在の状況や技術課題の情報をまとめる。
【概 要】
ホンダやメルセデスでは、すでにレベル3の市販車が販売されている。また、アメリカや中国では自動運転タクシーが街中を走行し始めている。セーフティドライバーが同乗して運用されている車両が多いが、すでに「完全無人」の自動運転タクシーもあり、今後は自動運転シャトルも商業運行が続々スタート。2023年4月にレベル4の走行が、改正道路交通法にて解禁。
【自動レベルの定義】
【自動運転に必要な技術】
《位置特定技術》
位置特定技術は、車両が今どこにあるのかを正確に捉える技術。
現在、GPSにより位置特定が行われているが、その現在地測位は数メートル程の誤差が生じる。そのため、注目されている技術として、高精度3次元地図を構築する「SLAM（スラム）」が有効となる。SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）は、位置特定と地図の作成・補正を同時に行う技術である。
《認識技術》
公道を走るときは、周囲の状況を認識しながら、次の行動を決定する必要があるため、そこで周辺環境の確認に使われるのが、認識技術となる。
自動運転車の車体にはカメラやレーダーといった複数のセンサーが搭載されており、障害物や歩行者、標識や白線の位置、道路状況などを認識する。
技術としては、LiDAR（LightDetection and Ranging）は、レーザー光を照射して対象物との距離や位置、形状までを正確に測定するもので、従来の電波による認識に比べて高精度で検出できるため、開発が進んでいる。
《通信技術》
通信技術は、自動車の動作を決定する情報の伝達に必要となる。自動運転車は、膨大なデータを送受信するため、高度な通信技術が必要になる。そのため、期待されている技術が「5G」でとなる。5Gには「大容量・高速」「低通信遅延」「多数同時接続」という3つの特徴があり、今後、自動運転の通信技術の発達に期待される。
《予測・プランニング技術》
人工知能（AI）は、その名の通り人間の知能に代わる機能を持つシステムのことで、信号や標識、路面標示の指示に従ったり、障害物や歩行者を避けたりと、認識した物体の識別や運転操作の決定を行う際に活用される。
自動運転における「脳」の役割を果たす部分がAIとなり「ディープラーニング（深層学習）」により、開発が進んでいる。
《データ処理技術》
1台の自動運転車が取り扱うデータ量は、非常に大きいため、安全な走行を行うためには、大量のデータを、的確かつスピーディーに処理する必要がある。そのためには大容量の記憶装置（ストレージ）や、高速処理の可能なプロセッサー（CPU）など、高度なデータ処理技術が必要となる。
【ダイナミックマップ】
今後、レベル4の自動運転に必要なAI技術の高度化も重要となるが、交通インフラとしてダイナミックマップがあり、精度向上が大きなポイントとなる。ITS構想・ロードマップ2016では、ダイナミックマップについて「道路及びその周辺に係る自車両の位置が車線レベルで特定できる高精度三次元地理空間情報（基盤的地図情報）及び、その上に自動走行などをサポートするために必要な各種の付加的地図情報（例えば、速度制限など静的情報に加え、事故・工事情報など動的情報を含めた交通規制情報など）を載せたもの」と定義している。
高精度3次元地図にさまざまな交通情報を付加したデータベース的マップで、静的情報、準（准）静的情報、準（准）動的情報、動的情報の4層に分類した情報が統合されている。道路情報をリアルタイムで活用することが可能なデジタルインフラやデータベースとなる。
《静的情報》
道路や道路上の構造物、車線情報、路面情報、恒久的な規制情報など、1カ月以内の更新頻度が求められる情報。ベースとなる地図情報。
《準静的情報（准静的情報）》
道路工事やイベントなどによる交通規制情報、広域気象情報、渋滞予測など、1時間以内での更新頻度が求められる情報。
《準動的情報（准動的情報）》
観測時点における実際の渋滞状況や一時的な走行規制、落下物や故障者など一時的な走行障害状況、実際の事故状態、狭域気象情報など、1分以内での更新頻度が求められる情報。
《動的情報》
移動体間で発信・交換される情報や信号現示情報、交差点内歩行者・自転車情報、交差点直進車情報など、1秒単位での更新頻度が求められる情報。
【センサの種類】
ミリ波レーダー：対環境特性に優れている(30GHz～300GHzの周波数帯に
あるレーダー)
LIDAR：レーザー光を照射して、その反射光の情報から対象物までの距離
や対象物の形などを計測する
カメラ：信号標識等の色を判断できる
【自動運転の課題】
自車位置特定：白線の不明瞭箇所やトンネル等のGPS遮断領域に対して対策
が必要となる
センサ検知外の事象：センサで検知できる範囲外において反応をすることが
出来ないため、突発的な合流車両等に対して対策が必
要となる
悪天候でのセンサ能力の低下：大雨や積雪などによってセンサの検知精度や
検知位置が低下する。
セキュリティに対する対応 ：自動運転には様々な情報を車両と通信する必
要がある。そのため、情報が悪用されると危
険が伴う
世界的な規格、法律の制定 ：自動車は、国内だけでなく全世界で使用され
るため、動作環境・規格・法律等、柔軟に対
応できるように対策が必要である。
【コメント】
開発が進む自動運転ですが、2023年にはレベル４が解禁するなど、話題としては注目されている分野になります。試験問題においても十分出題される可能性のある分野であるため、準備をしておく必要があります。特に、技術者としては、各種センサーに関することや次世代ITSに関することなどがポイントになると思います。
https://jidounten-lab.com/y_6059
https://www.apiste.co.jp/column/detail/id=4801#h2_2
https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/mono/automobile/Automated-driving/automated-driving.html
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