(JARI)が取り組む認識・判断DBやセキュリティ対策、安全設計といった委託研究事業の概要を紹介するとともに、自動運転の開発に必要な大量データの獲得や自動バレーパーキング実用化に向けた取り組みなどに関する最新のトピックスについて言及した。”クルマ社会”の健全な進展に貢献することを使命としており、中立的・公益的な活動を行いながら、日本の自動車産業の発展と自動車技術の進展に寄与してきた。近年、自動車の役割が多様化するとともに、自動車技術の高度化・情報化が進むなか、JARIでは中立的な研究機関である強みを活かして、産官学が単独ではできない「車と社会のつながり」という領域における研究・試験を推進している。ための試験などを進めている。Braking:自動緊急ブレーキ)をはじめとした予防安全システムのあり方についての研究も行っている。そんなJARIが現在注力している分野の1つが、国の重要施策にも位置づけられている人道運転技術の実用化に向けた研究である。レベル3の「条件付け自動運転」への移行であると言われる。谷川氏は、次のように疑問を投げかける。「自動運転のレベル2では、ドライバーには全て安全を確認して危険を回避することが求められます。手放しで運転ができていたとしても、危険発生時には自分でハンドルを操作して避けなければ、ドライバーの責任となってしまうのです。対してレベル3では、危険を機械が判断し、自動的に回避してくれますが、もしも機械側がギブアップした場合には今度は人間が交代して回避行動を行わねばなりません。谷川浩氏ここで谷川氏は、自動運転に必要な5つの機能要素について解説を行った。1つ目が「状況(交通環境)認識」だが、一般的に、レベル3以上の自動運転に求められるような高い認識性能と安全性を実現するには、性能限界の異なる複数種のセンサーの組み合わせが必要になる。2つ目が「基本走行計画(パスプランニング)」、3つ目が「潜在リスク予測と回避」であり、例えばサッカーボールが転がってきたら、子どもが飛び出して来るのを予測して減速するといった危険予測がこれに当たる。「センサー情報や基本走行計画におけるダイナミックマップなどの情報から潜在リスクを予測するわけですが、ここが非常に難しいポイントとなります。ビッグデータやAIなどのIT技術の活用が期待される分野です」と谷川氏は強調した。衝突予測時にMAXでブレーキングしたり、車輪制御することで横滑りしそうな体勢の立て直しを行ったりするのが4つ目の「緊急回避」、5つ目は「HMI(ヒューマン・マシン・インタフェース)となる。ここでは、自動走行車両とドライバーや周辺交通との協調が求められる。本記事は掲載時点の情報であり、最新のものとは異なる場合がございます。2017」が、9月7日、8日の2日間にわたって都内で開催された。統合制御統括上級PGMの樋渡穣氏が登壇。人気記事をお届けしますダウンロードBOXに入れる記事をダウンロードBOXに追加します。よろしいですか?ブックマーク記事をブックマークに追加します。Corporation。