地方地域では、高齢化が進み免許を返納する住民が多くなる一方で、公共交通機関において採算が取れない経営やドライバー不足が大きな課題となっています。 これらの課題に対して、無人自動運転のサービスカーは、ドライバー不要で人件費も削減でき、持続可能な移動手段として普及が期待されています。
自動運転サービスカーの社会実装については、経済産業省が国土交通省と連携しプロジェクト*を立ち上げています。 プロジェクトの具体的な目標として、レベル4自動運転サービスを2025年までに40箇所以上で実現することを掲げています。 2023年4月には改正「道路交通法」が施行され、公道での無人自動運転(レベル4)が可能となるため、自動運転サービスカーの普及が予想されています。 *:自動運転レベル4等先進モビリティサービス研究開発・社会実装プロジェクト(RoAD to the L4)
人々が生活している地域で実際に運用する際には、見通しの悪い交差点などの複雑な交通環境においても安全を確保しなければなりません。 しかし、安全にだけ注目してしまうと、極端な低速走行や使用するセンサ個数の増加など、利便性や利益が犠牲になりかねません。 必要な安全を確保しつつ、実用的な移動サービスを提供するためには、地域住民の理解や協力も重要となります。
MaaSに登場する移動体(モビリティ/その他車両/人)の動きを3Dの仮想空間の中で再現し、 あらゆるシチュエーションにおけるモビリティサービスのリスクを視覚的に確認できます。 また、LiDARセンサの検知範囲を表示する機能や、設置カメラ視点の表示にも対応しています。
その他にも様々な用途(自動運転監視員の育成・メタバースの提供 など)で仮想空間の活用を検討しています!
車両や交通インフラに搭載されたセンサ(※)の有効範囲や死角をシミュレーション上で視覚化。 運用計画に問題がないかを判断することができます。 ※LiDARやカメラを想定しております。 またシミュレーション上でセンサの位置や仕様を任意に変更できるため、納得がいくまで計画を練ることができます。
モビリティと歩行者、一般車両の衝突リスクをリアルタイムに算出しシミュレーションの地面上に色の濃淡で視覚化。 定性的な目視確認に加え、色による定量的な判断が可能になります。 シミュレーションの画面を画像や動画で保存することで、リスクアセスメントのエビデンスとして用いることができます。
ご所望の地域(自動運転サービスカーの運行フィールド)をご指定いただくことで 弊社が必要十分なマップをモデリング致します。
「RoAD to the L4」のテーマ2における2021年度の取り組みにおいて、この活動に参画する JARI(日本自動車研究所)より委託を受けました。 無人自動運転移動サービスの実現に向けて、ODD設定に応じた自動運転システムの安全性評価を行うため、ひたちBRTの一部をWARXSS®の仮想空間上に構築しました。 ※参考資料:経済産業省「自動走行ビジネス検討会報告書 version6.0」
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