2015年10月14日、日立製作所、日立オートモティブシステムズ、クラリオンは、歩行者などの行動変化を予測し、リアルタイムで最適な速度パターンを高速演算し、衝突を防止する基本技術を開発した。その有効性を実験車にて確認したと発表した。今後、検証を重ねることで技術開発を加速し、自動運転の実用化を実現するための技術とするという。
自動運転へのニーズが急激に高まっている現在、日立グループは、駐車場や高速道路における自動運転に加え、一般道での自動運転実現に貢献する技術の先行研究にも取り組んできている。
一般道では、通行車両や歩行者などの移動体やさまざまな障害物を認知し、これらの行動を予測・判断しながら、安全かつ周囲の流れに沿った運転操作が必要となる。だが、高速道路に比べ、自動運転実現に向けた課題はより複雑であることは言うまでもない。
人間が行なう高度な認知・判断・操作を含む運転を自動化するためには、移動体や障害物を認知することに加えて、その行動変化予測と、予測に基づいて衝突を防止する運転計画をリアルタイムに実行し、安全で実用的な速度で走行することが求めらるのだ。
日立グループは、これらの課題を解決するための基本技術を開発し、その有効性を実験車で確認した。その特長は以下の通り。
1. 行動変化予測に基づく速度制御技術
ロボットの移動経路を計画する際に用いられるポテンシャル法（移動体に反発しあう力と引き合う力が発生していると仮定することでポテンシャル場を形成し、ポテンシャル場の勾配から移動体の運動を決定する経路計画方法）に着目し、移動体と障害物との位置関係から移動体の将来行動を予測し、自車との衝突を防止する基本技術を開発した。
具体的には、歩行者が駐車車両などの障害物を避け、リスクポテンシャルの低い空間へ進路変更する行動変化をモデル化したものだ。この技術により、歩行者と自車の衝突が予測される場合は、加速度変化を最小化する最適速度パターンで滑らかに減速し、安全性が保たれる場合は、減速せずに実用的な速度を維持することができる、というわけだ。
2. 高速演算技術
自車の周囲に多数の移動体や障害物が存在する状況では、安全性と実用性の両方を考慮し、衝突確率の低減と快適な速度や加速度の維持を実現する最適速度パターンをリアルタイムに計画することが必要で、最適値の探索を高速に演算することが求められる。
従来は、最適値の探索に高い演算負荷がかかるため、短時間での演算が困難であり、衝突確率マップが格納されたメモリーへのアクセス速度の向上、最適値探索の演算回数低減が課題であった。従来は進行方向と道路幅を考慮した衝突確率を2次元マップで表現していたが、今回開発したのは予め自車の計画軌道を固定し、道路幅の情報を省略した1次元マップに置き換えることで、メモリーへのアクセス高速化を実現。
さらに、複数の最適値の探索演算の並列処理を組み合わせることで、演算の高速化を図っている。その効果をFPGA(Field Programmable Gate Array)の評価ボードで実機検証し、汎用プロセッサーによるソフト処理と比較して約200倍に高速化できることを確認した。これにより最適速度パターンをリアルタイムに計画することができるようになっている。
今回開発した技術の有効性を確認するため、実験車による検証を行ない、実用的な歩行者通過速度、良好な乗り心地の基準である加速度（2.2 m/s2以下）、加速度変化（2.0 m/s3以下）を達成している。
今後はアメリカ・ミシガン大学が2015年7月に開設した自動運転車やコネクテッドカーの走行実験プロジェクト「Mcity（エムシティ）」などの走行環境を活用し、実験車による評価検証を重ねていく予定だという。
なおこの技術の一部は、東京農工大学・大学院・工学研究院先端機械システム部門ポンサトーン研究室の協力を得て開発している。この成果の一部は、10月14日～16日に北九州国際会議場で開催される自動車技術会秋季大会で技術発表される。
