「自動走行に係る官民協議会」は2019年12月、自動運転サービスの導入を検討している企業や団体向けに、導入検討段階において参考となる導入地域の環境や条件を整理したパターン化参照モデルを策定・公表した。(PDF)https://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/jidousoukou/pdf/model_kaisetsu.pdf自動運転技術の導入に向け地方自治体などが自動運転事業者と検討を行うにあたり、このモデルを活用することによって各指標が共通言語化されるとともに、実際の走行ルートの候補地を前提としたより詳細なパターン分けの実施を通じたユースケースづくりが行われることに期待しているようだ。ついて9つの評価項目を設定したほか、自動運転車両に求められる主な技術要素などを7項目に整理し、実際の走行ルートの候補地に合わせて具体的な走行環境上の課題を検討できるよう作業用シートも策定している。以下、9つの評価項目を中心にどのようにパターン化されているのかを見ていこう。【参考】ODDについては「自動運転における「ODD」って何?「運行設計領域」のことで、言い換えれば「能力値」」も参照。環境条件として1時間2天候——の2つを設定している。自動運転車両が走行する時間帯については、一般的に日中の方が明るく視認性が高いなど運行上の課題が少ない。このため、課題に対応するための技術要素が少ないものから順に、「日中」「夜」の2つの指標を設定した。走行する天候の状況については、一般的に天候が良い方が視認性も高いなど運行上の課題が少ない。と4つの指標を設定した。具体的な事例としては、積雪のため歩行者が車道へはみ出し歩行していたため手動で回避するケースや、対向車が積雪回避のため道路中央へはみ出したため停止するケース、自動走行車が停車標示を見落としたなどが想定される。3走行コース4公道/閉鎖空間5運行速度6通信環境7歩車分離8交通量9実勢速度——の7つを設定している。3走行コース3走行コースでは、自動運転車両が走行するコースについて、直進コースや左折のみのコースの方が視認性が高く、運行上の課題が少ないことから、課題に対応するための技術要素が少ないものから順に「直進のみ」「左折あり(右折なし)」「右折あり(信号あり交差点、右折信号あり)」「右折あり(信号あり交差点右折信号なし)」「信号なし交差点」の5指標を設定している。4公道/閉鎖空間4公道/閉鎖空間では、自動運転車両が走行する道路などの性質について、その閉鎖性が高いほど安全性が高く、運行上の課題が少ないことから、課題に対応するための技術要素が少ないものから順に「専用空間内(敷地内)」「専用空間(一部公道と交差)」「混在交通(周辺交通に制限あり)」「混在交通」の4指標を設定している。5運行速度5運行速度では、自動運転車両が走行する速度について、速度が低いほど安全性が高く、運行上の課題が少ないことから、課題に対応するための技術要素が少ないものから順に「低速(~20km/h)」「~40km/h」「60km/h」の3指標を設定している。3指標を設定している。走行コースがトンネルや軒下、高い建物の近い地域や基地局から離れた地域を通過する場合など、通信感度に影響を及ぼすケースなどが想定される。通信環境そのものだけでなく、自己位置特定のためにGPSを活用する場合をはじめ、車両の遠隔操作・監視のためにセルラー通信を活用するといった通信の用途に応じて必要な通信環境を確保すべきとしている。あり」「歩道あり」「路側帯あり」「路側帯なし」の4指標を設定している。8交通量8交通量では、自動運転車両が走行する走行コースの交通量について、他車両などの交通量が少ないコースほど安全性が高く、より運行上の課題が少ないことから、課題に対応するための技術要素が少ないものから順に「ほとんどなし」「少ない」「多い」の3指標を設定している。走行コースにおける交通量が多い場合、複雑な走行条件となり運行上制約が付される可能性も想定されるため、事前の交通量を把握することが必要である。トラクタなど多様であるため、あわせて把握することが必要としている。超」の3指標を設定している。自動運転車は原則制限速度以内で走行するため、実証段階でも後方から追い越しされるケースが多く発生している。した後方車両の挙動が自動運転に影響を与えたり、事故を誘発したりする可能性も考えられる。■自動運転車両に求められる主な技術要素などパターン化参照モデルの解説内では、上記9つの評価項目を踏まえた自動運転車両に求められる主要技術についても触れており、車両性能として1運行速度2位置特定技術(走行タイプ)3認識技術(障害物検知)4モニタリング技術(車内監視カメラなど)5乗車定員の5項目、また人的関与として6運転手7乗務員の2項目を挙げている。2位置特定技術では、自動運転車両が自車位置をどのように特定するかについて、「電磁誘導線/磁気マーカー」、「GPS」、「LiDAR/センサー」と3つのオプションを示すとともに、高精度なデジタル地図を事前に作成する必要がある場合にも触れている。3認識技術では、自動運転車両が障害物をどのように検知して走行中の安全を確保するかについて、「カメラ」、「レーダー」及び「LiDAR」と3つのオプションを示している。それぞれの検知方法について、カメラやLiDARについては悪天候時の検出能力、レーダーについては識別対象となる物体の素材ごとに異なる検出能力など、それぞれの課題を考慮して最適なセンサー構成を検討することが必要としている。サービスにおいては、車内の安全確保のためどのような見守りを実施するかという観点から、モニタリング技術の検討が必要としている。6運転手では、自動運転車両内に運転手を配置するか否かについて「運転席に乗車」と「遠隔操作/監視(車両内に運転手なし)」の2つのオプションを示している。2018■【まとめ】分類化で分析や比較が容易にこうした分類の公表は、自動運転の実証実験が全国各地で広がりを見せている証左とも言えるだろう。多種多様な自動運転システムが各地域で実施されるにあたり、一定のパターンに落とし込むことで分析や比較が容易になる。導入を検討している自治体などにとっても参照しやすくなるだろう。2020年を迎え、自動運転の実現が目前に迫った感を受けるものの、基本的には試験導入の形となり、まだまだクオリティを上げる必要がある。試験導入によって機運が高まり、手を挙げる自治体なども増加する可能性が高い。した流れを促進するためにも一定の分類化を進め、走行環境や各自動運転システムの特徴を明確にしていくことは非常に有用だ。しては「自動運転、完全に分かる4万字まとめ」も参照。JV設立や複数のM&Aによる新規事業開発をリードし、在任時、年商100億から700億規模への急拡大を果たす。2016年、大手企業におけるデジタルトランスフォーメーション支援すべく、株式会社ストロボを設立。設立3年で、グループ4社へと拡大し、デジタル系事業開発に従事している。メディア「自動運転ラボ」立ち上げ、業界最大級のメディアに成長させる。講演実績も多く、早くもあらゆる自動運転系の技術・会社の最新情報が最も集まる存在に。feed自動運転LABに掲載されている記事・写真の無断転載を禁じます。全内容は日本の著作権法や国際条約で保護されています。auto-complete.。