プロセスで実現されています。車両周辺の歩行者や自転車などの認識性能を向上させるためには、季節および時間帯等の異なる様々な走行シーンや雨や霧などの悪環境下を走行してセンサデータを収集し、シミュレーション評価を行うことが必要です。したデータベースを構築することは、開発に携わる関係者にとって負担が大きいことから、関係者が共通で利活用でき、大量のデータから必要な走行シーンを瞬時に検索可能な使い勝手の良いデータベースの構築を行っています。高性能な認知・判断アルゴリズムの開発には、西日による逆光、水溜りによる反射、霧などの悪環境下での周辺認識センサデータを数多く入力し、シミュレーションする必要があります。実際に収集されるセンサデータは大変少なく、様々なシーンのデータを収集することは難しいため、収集したデータを基としてコンピュータグラフィクス(CG)を活用し、バーチャルなシーン作成するなどのCGによるシミュレーションデータ生成による仮想的な評価環境の構築についても検討しています。実用化フェーズにある運転支援システム(SAEレベル1、2)は、周辺監視の義務を含めた運転権限をドライバが常に持っています。将来的に想定される自動運転システム(SAEレベル3以上)は、周辺監視の義務を含めた運転権限をシステムが持ちます(少なくともシステムがドライバへ運転権限を委譲するまで)。前者に比べて後者は、システムが備えるべき機能や性能、負うべき責任は格段に高まります。従って、緊急時(故障、性能限界、ミスユース、ドライバ不調、セキュリティ侵害など)でも、安全性を確実に担保できる安全設計技術の必要性が高まります。自動運転システム(SAEレベル3、4)の早期実用化を促進するためには、「安全設計および検証評価の基本的な考え方」を共有する必要があると考えます。このような背景や目的のもと、平成26年度より経産省受託事業(安全設計技術の開発)に、産学連携のチームで取り組んでいます。具体的には、主に以下の4課題です。システム(SAEレベル3、4)の使われ方をユースケースとして網羅的に整理体系化しています。安全設計の検証評価だけでなく、多目的な利用を想定しています。従来のフェールセーフ(故障時に出力停止)ではなく、フェールオペレーショナル(故障時でも機能継続や縮退)が必要です。操舵制御系を例題に取り組んでいます。性能限界を考慮した安全設計(基礎研究)発生確率が低い偶発故障と異なり、周辺環境が揃えば性能限界は頻繁に起こります。性能限界が発生しても安全な設計が必要であり、センサ認識系を例題に取り組んでいます。ミスユースを考慮した安全設計(基礎研究)誤使用(設計者の意図と異なる使い方)と誤操作(正しく使用する意思があるが結果として操作を誤る)があります。後者の課題を、操舵制御系を例題に取り組んでいます。Bluetoothなど、様々なものに広がっています。自動運転システムでは、通信により得られる情報を走行制御にも活用することが想定されており、情報が正確であることが重要となります。自動車がインターネットなど外部と繋がるようになってくると、IT業界、例えばコンピュータ等の課題であるセキュリティを確保することが、自動車でも同様に求められるようになってきます。実際、セキュリティ関連の国際会議「BlackHat」では、自動車のハッキング事例が報告され、リコールに繋がった例もあることから、今、自動車のセキュリティが注目されています。JARIでは、自動車セキュリティの研究として、主に評価手法の開発、評価基準の研究に取り組んでいます。IT業界でもセキュリティ対策では多層防御ということが言われていますが、自動車の場合にも同様に階層に分けて対策を考えるというのが一般的です。JARIにおいては、主に第2階層以下、つまり車両の内部におけるセキュリティ技術を対象に研究を進めています。自動運転システムを早期に実用化・普及拡大を図るためには、実用化された場合の事故低減効果を社会に訴求していく必要があります。再現し、自動運転システムがあった場合の事故低減効果を定量的に評価する必要があります。交通事故を再現するシミュレーションには、大きく分けて2つのタイプがあります。シミュレーションの開発に取り組んでいます。現実の交通環境を再現させるためには、ドライバや歩行者などの交通参加者が、それぞれ認知・判断・操作の一連の行動を自律的に実施する主体となり、相互の行動に影響し合い、その中で偶発的に交通参加者のミスが発生した場合に事故が起きる仕組みを構築する必要があります。事故の大半が交通参加者のミスに起因していることが報告されており、事故低減効果の予測精度を高めるためには、事故実態が示す人間のミスの特徴を模擬できるドライバや歩行者などの行動モデルを開発することが重要かつ難しい課題です。