車載センサーの認知・判断技術の向上を目指し開発しつつ、道路・通信設備インフラによる支援が必要な状況を分析しています
市街地向けの自動運転では車載のセンサー（LiDAR、ミリ波レーダ、カメラ、GPSなど）を用いて周囲の状況に応じた認知・判断を行います。
様々な道路環境に対応した自動運転技術を実現するためには車載されたAIによる高度な認知・判断機能に加えて、それを支援する道路・通信設備などのインフラとの連携が必要となります。
そこで、高度な自動運転システムを開発して市街地環境での実証実験を実施することでインフラによる支援が必要な状況を明らかにすることを目指しています。
市街地自動運転の認知・判断技術の開発
市街地でのLevel4相当の認知・判断技術を開発
- オープンな研究体制で最先端技術を導入
- 市街地道路での公道実証実験を継続的に実施することで
- インフラ(信号機、白線など)による支援が必要となる状況を明確化
東京臨海部での実証実験を通して自動運転に最低限必要なインフラと認知・判断技術性能の見極め：通信設備を有した信号機の活用
SIP自動運転は、引き続き人文・社会科学の視点も含む総合知をフル活用して、Society5.0の具現化として社会構造を変革する自動運転社会の実現と、その先にある一人ひとりの多様な幸せの実現に貢献していきたいと思います。
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B2ダイナミックマップのコンセプト
B3車両プローブ情報を活用した車線レベル道路交通情報の生成と配信
B4自動運転の実現に向けた信号情報提供技術の高度化
B5協調型自動運転を実現する通信方式の検討
B6東京臨海部実証実験の概要
B7a東京臨海部実証実験-臨海副都心地域(信号情報提供とインパクトアセスメント）
B7b東京臨海部実証実験-首都高速道路(合流支援情報とETCゲート開閉情報の活用）
B7c東京臨海部実証実験-羽田空港地域(自動運転による次世代公共交通システム)
B8仮想空間における安全性評価技術の概要
B9サイバーセキュリティ(侵入検知システム（IDS）の評価方法)