平成29年度 地域指定型 実験箇所(今回選定)

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1 高度道路交通システム (ITS) を巡る最近の動向について 国土交通省道路局道路交通管理課高度道路交通システム推進室企画専門官馬渡真吾 目 次 1. 道路交通情報の提供と ETC 自動運転に係る取組みについて

2 高度道路交通システム (ITS) を巡る最近の動向 平成 31 年 1 月 24 日 国土交通省道路局 ITS 推進室 企画専門官馬渡真吾

3 1. 道路交通情報の提供と ETC 自動運転に係る取組みについて 1

4 ITS( 高度道路交通システム ) の導入の目的 情報通信技術を活用し 人と道路と車両を一体のシステムとして構築することで 渋滞 交通事故 環境悪化等の道路交通問題の解決を図る 渋滞時間損失 : 年間約 50 億人時間 約 280 万人の労働力に匹敵 交通事故死者 3,694 人 ( 平成 29 年 ) 環境悪化 CO2 排出量 :17.9% は運輸部門からの排出 ( 平成 28 年度 ) 人 車両 情報通信技術 道路 2

5 日本における ITS のご紹介 日本においては 1996 年 関係 5 省庁 ( 当時 ) の連携 官 民の連携により 9 つの分野 172 のサブサービスからなる ITS システムアーキテクチャを構築 日本においては この ITS システムアーキテクチャに基づき 各サービスが一体的に導入されている 3

6 国土交通省のこれまでの取組 カーナビゲーション VICS ETC ITS Spot 単一の車載器で 様々なアプリケーションを実現 進化 既存サービスの高度化 累積出荷台数約 7000 万台 (2016.3) 累積出荷台数約 5000 万台 (2016.3) 累積出荷台数約 5300 万台 (2016.3) ダイナミックルートガイダンス 安全運転支援 ETC 等 新しいサービス ビッグデータに基づく賢い投資 渋滞と事故を減らす賢い料金 ETC が基本のストレスのない賢い料金所 生産性の高い賢い物流管理 4

7 VICS サービス VICS サービスは平成 8 年 4 月に開始 カーナビを通して 渋滞や交通事故等のリアルタイム情報を提供 VICS 累積出荷台数は 5,895 万台 ( 平成 30 年 3 月 ) を突破 <VICS による情報提供 > 渋滞情報 : 渋滞箇所 程度 規制情報 : 規制箇所 内容 所要時間 : 各区間毎の所要時間 駐車場 : 駐車場名 場所 利用状況 その他 : 緊急情報 警戒情報 7,000 ( 万台 ) VICS 累積出荷台数 VICS 対応カーナビのディスプレイ ( 赤線が渋滞を表示 ) カーナビでルート選択が可能 6,000 5,000 4,000 3,000 2,000 1, ,895 5,452 5,029 4,640 4,212 3,756 3,367 3,013 2,678 2,381 2,119 1, ,189 1, ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' '20'12.3 '20'13.3 ' ' ' ' ' VICS(Vehicle Information and Communication System): 道路交通情報通信システム 5

8 民間のナビゲーションサービス Docomo 地図アプリ ( スマートフォン ) Google マップ ( スマートフォン ) ホンダインターナビ トヨタ T-Connect 出典 : 各社 Web サイト 6

9 ETC2.0 のシステム概要 ETC2.0 は これまでの ETC と比して 大量の情報の送受信が可能となる IC の出入り情報だけでなく 経路情報の把握が可能となる など 格段と進化した機能を有しており 道路利用者はもちろん 道路政 策に様々なメリット をもたらし ITS 推進に大きく寄与するシステムです ETC2.0 で期待されるサービス例 経路上の広域情報や画像の提供 特車許可における一括申請や自動更新 高速料金の経路割引や一時退出 双方向に大量の情報の送受信 道路 経路上の広域情報や画像の提供 広域的な渋滞情報の提供 事故多発箇所ではカーブ先の見えない渋滞など危険な状況を注意喚起 外苑出口先 ( 約 1km 先 ) クルマ この先 渋滞しています 注意して走行して下さい ETC2.0 車載器 東京方面御殿場付近 ETC2.0 対応カーナビ 平成 27 年 8 月より本格的な販売を開始 この先渋滞 追突注意 km 先の現在の路面状況です 雪のため注意して走行して下さい 7

10 ETC2.0 利用率について 80% 70% 60% ETC2.0 普及台数 ( 平成 30 年 11 月末時点 ) 約 331 万台 うち 中型車以上約 63 万台普通車以下約 268 万台 中型車以上 54% 50% 40% 30% 20% 全体 18% 10% 0% H28.4 H28.6 H28.8 H28.10 H28.12 H29.2 H29.4 H29.6 H29.8 H29.10 H29.12 H30.2 H30.4 H30.6 H30.8 H

11 ETC2.0 の機能 これまでの ETC と比べて 大量の情報の送受信が可能となる IC の出入り情報だけでなく 経路情報の把握が可能となるなど 格段と進化した機能を有しており 道路利用者はもちろん 道路政策に様々なメリットをもたらし ITS 推進に大きく寄与するシステム データ収集 データ作成 データ活用 道路 路側機 道路管理者 渋滞対策 クルマ 交通安全対策 ETC2.0 車載器 料金施策 路側機 (H30.4 時点 ) 高速道路約 1,700 カ所直轄国道約 2,000 カ所 車載器 (H30.11 月末時点 ) 約 331 万台 ETC2.0 対応カーナビ 位置データ 加速度データ 車載器 ID 速度 経路 急ブレーキ 物流支援 公共交通支援 9

12 ETC2.0 より収集されるプローブ情報の収集 プローブ情報は ETC2.0 車載器 ( 対応カーナビ ) に蓄積され 車両が路側機の下を通過するときに プローブ情報が吸い上げられる 路側機 [ プローブ情報収集の流れ ] プローブデータ ETC2.0 車載器 プローブサーバー データ統合 集計 イントラネット 道路管理者 収集されるデータ : 走行履歴データ : 時間, 位置 ( 緯度, 経度 ), 速度等 走行距離 200m 毎または進行方向が 45 度変化した場合に記録 挙動履歴データ : 時間, 前後左右の加速度, ヨー角速度等 加速度が 0.25G 以上またはヨー角速度が ±8.5deg/s 以上変化した場合に記録 10

13 ビッグデータを活用した生活道路の交通安全対策 ビッグデータの活用により潜在的な危険箇所を特定し 速度抑制や通過交通進入抑制の対策を実施 ETC2.0 のビッグデータの活用により速度超過 急ブレーキ発生 抜け道等潜在的な危険箇所を特定 効果的 効率的な対策の立案 実施 対策メニュー例 走行速度を抑制する : 急減速発生地点〇 : 交通事故発生地点 急ブレーキ 30km/h 超過が連続している区間 中学校 小学校 危険な箇所が未然に客観的に分かる 凸部 ( ハンプ ) 狭さく バス路線 大学 対策へ 30 km/h 超過割合 40% 未満 60% 未満 80% 未満 80% 以上 ゾーン 30 ( 都道府県公安委員会 ) 進入口を入りにくくする 進入抑制対策 速度抑制対策 歩行者 自転車の空間を優先確保する対策 歩行者の空間を確保する m ライジングボラード 路肩のカラー舗装 11

14 官民ビッグデータによる災害通行実績データシステム ITS Japan 民間通行実績データ ( 乗用車 ) ( タクシー ) ( トラック ) ホンダ パイオニア トヨタ 日産 富士通 いすゞ UD トラックス 国土交通省 ETC2.0 通行実績データ 約 321 万台 H30.10 時点 H27.8~ 本格導入 ETC2.0 通行可 高密度 高精度化 ETC2.0+ 民間データ 協定締結 (H29.5) 集約 震度 6 弱以上 ( 全国 ) 震度 5 強以上 ( 東京都 23 区内の場合 ) その他大規模災害により 道路交通に広域的な支障が発生した場合 災害通行実績データシステム 被災状況データパトロールカメラドローン等 通行可 通れるマップ フェーズ 1 人命救助 ( 道路管理者 消防 警察 自衛隊 ) フェーズ2 緊急物資輸送 ( 輸送関係者 ) フェーズ3 一般車両通行 ( 一般利用者 ) 共 有 通れるマップ 12

15 官民連携データ活用によるモビリティサービスの強化 ~ETC2.0 のオープン化 ~ バス トラックの生産性向上をはじめ民間での新たな交通サービスの創出を促進するため ETC2.0 データの官民連携による活用に本格的に着手 併せて AI による画像解析の活用など 道路ネットワーク全体の情報収集を充実し 人や自転車等を含めた新たな調査体系や共通情報基盤を構築し 地域のモビリティサービスを強化 ETC2.0 データ ( 速度 経路 急ブレーキ等 ) データのオープン化 高速バス トラック 各事業者の運行管理やターミナルでの利用者への遅延情報の提供等 一般ユーザー 高速バスはバスタ新宿で実験中 (H30.3~) トラックは本年 8 月より本格導入 個人の同意を得た上で 民間と連携し た高齢者の危険運転情報の提供等 民間サービス案を公募し H30.11 に選定 民間での新たなサービスの創出 産学官連携で推進 機動的な収集 情報収集の充実 新開発した可搬型路側機で 市町村道等も含めて機動的に情報収集 他の収集技術との連携 AI による画像解析で人も含めた 交通量等を効率的に情報収集 H30.3 より鎌倉市内に設置 H29 年度より順次技術公募を実施 新たな調査体系 共通情報基盤の構築 ( 人 自転車 自動車 公共交通等 ) 地域のモビリティサービスの強化 13

16 ETC2.0 車両運行管理支援サービスについて 運行管理の効率化やドライバーの安全確保等を目的として ETC2.0 で収集される車両の位置情報等のデータを事業者へ提供する社会実験を平成 28 年 2 月より実施 荷待ち時間の現状 約半数で 1 時間以上の荷待ち時間 が発生 主要産業の配送センターにおける到着から荷役開始までの時間 サービスイメージと期待する効果物流事業者等 リアルタイムな位置情報で正確な到着時刻を予測 荷待ち時間を短縮 急ブレーキ情報等により運転の危険箇所をピンポイントで特定 ドライバーの安全確保 記載なし 3.9% 2 時間以上 17.4% 1 時間以内 50.9% 1~2 時間 27.8% トラック等の位置情報 18 時 10 分 17 時 57 分 18 時 40 分 急ブレーキ急ハンドル情報 急ブレーキ -0.42G 急ハンドル 0.05G 荷主庭先実態調査報告書 ( 日本路線トラック連盟 ) より 出発地物流拠点等 17 時 30 分 目的地物流拠点等 トラック等運行ルート 平成 30 年 8 月 30 日 ( 木 ) より本格導入開始 14

17 ETC2.0 車両運行管理支援サービスの仕組み ETC2.0 を搭載した 特定の車両の走行位置や急ブレーキ等のデータ ( 特定プローブデータ ) を抽出し 配信事業者に提供 配信事業者は 特定プローブデータの加工 表示を行うサービス事業者に配信し 物流事業者等の車両運行管理等に活用 国土交通省 特定プローブデータの抽出 提供 道路上の路側機 配信事業者 特定プローブデータをサービス事業者ごとに仕分け 配信 サービス事業者 特定プローブデータの加工 表示 サービス事業者 物流等事業者 車両運行管理に活用 物流等事業者 物流等事業者 物流等事業者 物流等事業者 物流等事業者 サービス事業者 物流等事業者 物流等事業者 物流等事業者 特定プローブデータの取扱い 特定プローブデータは 当該車両が関係するサービス事業者 物流事業者にのみ提供 各事業者は特定プローブデータを車両運行管理以外の目的には使用しない 特定プローブデータ : 事業者等の申請により 車両を特定して抽出したもの 15

18 ETC2.0 高速バスロケシステムの概要 利用者 ETC2.0 データ 高速バス共通プラットフォーム ダイヤ情報との比較等 1 車両位置 2 ダイヤからの遅延時間 3 到着バース等 位置情報等 大型ディスプレイ スマートフォン (Android) バスタ新宿と同様の情報を提供 バス事業者ターミナル会社 平成 30 年 3 月 28 日 ( 水 ) より バスタ新宿において実証実験を開始 16

19 ETC2.0データの利活用について ETC2.0データの利活用サービスに関する公募 H30.8 公募主体 国土交通省道路局道路交通管理課 一次公募 H30.8 H30.9 民間からの新たなサービス案の提案 例えば 民間保有データとの相互利用 民間保有データ ETC2.0データ お客様情報 年齢 等 走行履歴情報 時刻 位置情報 安全運転情報 時刻 車間警告 車線逸脱 等 共同研究の概要 注意情報の提供 経路履歴等を分析し 運転特性を踏まえた注意や代替モビリティの提案等す ることで交通安全性を向上 所有者の了解を前提とするサービスも含む 他の交通モードのデータとの組合せ タクシー 時刻表 混雑状況 料金 空き状況 料金 駐車場 マイカー (ETC2.0) 駐車場 満空情報 料金 旅行時間 駐車場待 ち時間等 現在地 目的地 名称 ETC2.0データの配信サービスに関する共同研究 担当 道路交通研究部 高度道路交通システム研究室 挙動履歴情報 急ブレーキ 急ハンドル 路線バス ETC2.0データの配信サービスに関する共同研究 H30.7 公募主体 国土交通省国土技術政策総合研究所 公募 H30.7 H30.9 共同研究者 ITS-TEA H30.10協定締結 利用者が選択できる最適な移動手段を提案し 効率的な移動を達成するこ とで渋滞削減等を促進 研究の項目 1 データ配信サービスに関する検討 2 データ処理 加工方法等の制度的検討 3 データ処理 加工方法等の技術的検討 4 データ配信実験 研究の期間 H30.10 H

20 ETC2.0 可搬型路側機 既存支柱に簡単に設置 撤去が可能であり 一定期間の調査に最適 ETC2.0 車載器のプローブ情報に加え ETC 車載器の通過情報も収集可能 現地設備 ETC2.0 アンテナ部 ETC2.0 アンテナ部 路側制御 通信部 バッテリー 通信回線 (LTE WiMAX etc) 路側制御 通信部 プローブ処理装置 地方整備局等 ETC 車載器の情報収集と ETC2.0 車載器の機能を切り替えることが可能 バッテリー < 設置イメージ> 18

21 ICT AI を活用した観光渋滞対策 観光地周辺で広域的に発生する渋滞を解消し 回遊性が高く 円滑な移動が可能な魅力ある観光地を創造するため ICT AI 等の革新的な技術を活用し 警察や観光部局とも連携しながら エリアプライシングを含む交通需要制御などのエリア観光渋滞対策の実験 実装を推進 支援 革新的な技術 ICT ETC2.0 高度化光ビーコン AI カメラ等で人や車の動きを 収集 AI の分析 予測結果に基づき 人や車の流れを最適化 AI 過去の渋滞発生履歴を AI が学習 分析 交通の変化を AI が判断し渋滞発生を予測 ビッグデータ ( 観光客 車 公共交通等 ) エリアマネジメント 観光交通イノベーション地域 主要観光地 P P 交通需要マネジメント (TDM) P P 至 IC 信号制御 交通規制等道路空間の再編 等 19

22 1. 道路交通情報の提供と ETC 自動運転に関する取組みについて 20

23 自動運転システムとは 自動運転システムは これまで人間が行っていた認知 判断 操作を機械が代替するもの 認知については 車載のカメラ レーダー レーザースキャナ ライダー のセンサーと車載の高精 度三次元地図により 自車位置を推定するとともに 周辺環境を把握する なお 自動運転システムを搭載した自動車においては 安全性を確保する観点から 無線通信 により外部からの情報を得て 冗長性を確保することとしている ①認知 ②判断 ③操作 人間 目 自車位置把握 道路環境把握 物体 障害物 の検知 高精度三次元地図 機械 脳 走行経路 運転操作の決定 AI半導体 手足 ステアリング 加速 減速 停止 ステアリングECU カメラ ブレーキECU レーダー エンジンECU レーザースキャナ ライダー 21

24 官民 ITS 構想 ロードマップ 2018 ITS 自動運転に係る政府全体の戦略である 官民 ITS 構想 ロードマップ (IT 総合戦略本部決定 ) において 高度な自動運転を見据えた市場化 サービス化に係るシナリオと目標を設定 自家用車 物流サービス 移動サービスに分けて 高度自動運転の実現に向けた 2025 年までのシナリオを策定 2025 年完全自動運転を見据えた市場化 サービス実現のシナリオ 自動運転システムの市場化 サービス実現期待時期 内閣官房情報通信技術総合戦略室作成資料を基に自動車局にて作成 1: 遠隔型自動運転システム及びレベル 3 以上の技術については その市場化期待時期において 道路交通に関する条約との整合性等が前提となる また 市場化期待時期については 今後 海外等における自動運転システムの開発動向を含む国内外の産業 技術動向を踏まえて 見直しをするものとする 2: 無人自動運転移動サービスはその定義上レベル 0~5 が存在するものの レベル 4 の無人自動運転移動サービスが 2020 年までに実現されることを期待するとの意 3: 民間企業による市場化が可能となるよう 政府が目指すべき努力目標の時期として設定 22

25 自動運転車の開発状況 システムによる監視 ドライバーによる監視 政府目標 高速道路での完全自動運転 (2025 年目途 ) 限定地域での無人自動運転移動サービス (2020 年まで ) 高速道路での条件付自動運転 (2020 年目途 ) 自動ブレーキの新車乗用車搭載率を 9 割以上 (2020 年まで ) レベル 2 レベル 3 レベル 4 運転支援 レベル 5 条件付自動運転システムが運転を実施するが システムの故障時等にドライバーが適切に対応することが必要 特定条件下での自動運転機能 完全自動運転常にシステムが運転を実施 特定条件下における完全自動運転特定条件下においてシステムが運転を実施 特定条件下での自動運転機能 ( 高機能化 ) 例 高速道路での自動運転モード機能 1 遅いクルマがいれば自動で追い越す 2 高速道路の分合流を自動で行う 例 システムが前後 左右の両方の車両制御を実施レクサスLS 1 車線を維持しながら前のクルマに付いて走る (LKAS+ACC) (2017 年 10 月 ) 2ウインカー操作により 自動で車線変更を行う ( 遅いクルマがいれば追い越す ) システムが前後 左右のいずれかの車両制御を実施 例 自動で止まる 車線からはみ出さない ( 自動ブレーキ ) ( 踏み間違い事故防止 ) (LKAS) *6 *5 *4 ベンツ S クラス (2017 年 8 月 ) 前のクルマに付いて走る (ACC) 開発状況等 構想段階 公道実証実験 実用化済 普及段階 レベル 1 *1 *2 *2 *3 官民 ITS 構想 ロードマップ 2017 等を基に作成 ACC: Adaptive Cruise Control, LKAS: Lane Keep Assist System *1 ( 株 )SUBARU HP *2 日産自動車 ( 株 ) HP *3 本田技研工業 ( 株 ) HP *4 トヨタ自動車 ( 株 ) HP *5 Volvo Car Corp. HP *6 CNET JAPAN HP 23

26 自動走行技術の開発状況 官民ITS 構想ロードマップ2018等を基に作成 現在(実用化済み) 2020年まで 2025年目途 時期未定 レベル1 レベル2 レベル3 2020年目途 レベル4 レベル5 実用化が 見込まれ る自動運 転技術 自動ブレーキ 車間距離の維持 車線の維持 本田技研工業HPより 開発状況 市販車へ搭載 高速道路における ハンドルの自動操作 - 自動追い越し - 自動合流 分流 トヨタ自動車HPより 一部市販車へ搭載 限定地域での無人 自動運転移動サービ ス 高速道路での 完全自動運転 DeNA HPより IT企業による構想段階 完全自動運転 Rinspeed社HPより 課題の整理 24

27 自動車メーカーが開発 実用化している自動運転技術 市販化 1 開発中 2 トヨタ 日産 車線維持 + 車間維持 ( 高速道路 ) 渋滞時の前走車追従 ( 高速道路 ) 自動車線変更 ( 高速道路 ) ドライバー異常時対応システム 車線維持 + 車間維持 ( 高速道路 ) 渋滞時の前走車追従 ( 高速道路 ) 高速道路における自動運転車 ( レベル 3) 2020 年頃 高速道路における自動運転車 ( レベル 3) 2020 年頃 ホンダ 車線維持 + 車間維持 ( 高速道路 ) 渋滞時の前走車追従 ( 高速道路 ) 高速道路における自動運転車 ( レベル 3) 2020 年 ( レベル 4 自動運転を技術的に確立 2025 年 ) ベンツ 車線維持 + 車間維持 ( 高速道路 ) 渋滞時の前走車追従 ( 高速道路 ) 自動車線変更 ( 高速道路 ) ドライバー異常時対応システム 高速道路における自動運転車 ( レベル 3) 2020 年頃 高速道路における自動運転車 ( レベル 4) 2023 年 BMW 車線維持 + 車間維持 ( 高速道路 ) 渋滞時の前走車追従 ( 高速道路 ) 高速道路における自動運転車 ( レベル 3) 2022 年 一般道路 3 における自動運転車 ( レベル 4) 2021~24 年 アウディ 車線維持 + 車間維持 ( 高速道路 ) 渋滞時の前走車追従 ( 高速道路 ) 自動車線変更 ( 高速道路 ) 高速道路における自動運転車 ( レベル 2 3) 2017 年 ~21 年 一般道路 3 における自動運転車 ( 一般消費者向け レベル 4) 2025 年 GM 車線維持 + 車間維持 ( 高速道路 ) フォード 車線維持 + 車間維持 ( 高速道路 ) 一般道路 3 における自動運転車 ( ライドシェア等のサービス事業者向け レベル 4) 2019 年 一般道路 3 における自動運転車 ( ライドシェア等のサービス事業者向け レベル 4) 2021 年 ( 一般消費者向け レベル 4) 2025 年 1 いずれも ドライバー責任の下 システムが運転支援を行う機能 ( 自動運転レベル 2) 3 標識や信号が整備され 路車間の通信が可能である等 特定の条件内に限る 2 各社の HP 自動走行ビジネス検討会 自動走行の実現に向けた取組方針 ( 平成 30 年 3 月 ) 等による 25

28 自動運転に係る制度整備大綱 ( 概要 ) レベル 3 以上の高度な自動運転の 2020 年目途の実用化に向け 交通関連法規の見直しに向けた政府全体の方針である 自動運転に係る制度整備大綱 を 平成 30 年 4 月 17 日に高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部 (IT 総合戦略本部 ) で決定 本大綱を踏まえ 関係省庁において具体的な検討を行うこととされている 制度整備大綱に基づいた主な取組事項 車両の安全確保の考え方 1 安全性に関する要件等を本年夏までにガイドラインとして制定 2 日本が議論を主導し 車両の安全に関する国際基準を策定 3 使用過程車の安全確保策の在り方について検討 2020 年の実現イメージ (1) 自家用自動車の高速道路での自動運転 交通ルールの在り方 4 自動運転システムが道路交通法令の規範を遵守するものであることを担保するために必要な措置を検討 国際的な議論 ( ジュネーブ条約 ) にて引き続き関係国と連携してリーダーシップを発揮し その進展及び技術開発の進展等を踏まえ 速やかに国内法制度を整備 5 無人自動運転移動サービスにおいては 当面は 遠隔型自動運転システムを使用した現在の実証実験の枠組みを事業化の際にも利用可能とする 安全性の一体的な確保 ( 走行環境条件の設定 ) 6 自動運転の安全性を担保するための走行環境条件 ( 低速 限定ルート 昼間のみ等 ) を検討 策定 責任関係 7 万一の事故の際にも迅速な被害者救済を実現 8 関係主体に期待される役割や義務を明確化し 刑事責任を検討 9 走行記録装置の義務化の検討 イメージ画像であり 自動運転中に運転者ができることについては 現在検討中 (2) 限定地域での無人自動運転移動サービス 内閣官房情報通信技術総合戦略室作成資料を基に自動車局にて作成 26

29 出典 : 内閣府講演資料 27

30 中山間地域の現状と課題 全国の 10 年先を行く高齢化の進行 高齢化率の比較 (H22) 公共交通が衰退し買物 病院に行けない 路線バスの廃止路線延長の推移 路線バスの廃止路線延長の推移 2,500 全国 中山間地域 2,000 1,500 1,000 1,832 1,911 1,856 1, ,143 1,590 1, H19 以降計 13,108km H19 H20 H21 H22 H23 H24 H25 H26 H27 350, , , ,000 車の運転が出来ない高齢者の急増 運転免許の自主返納件数 (65 歳以上 ) の推移 運転免許の自主返納件数 (65 歳以上 ) の推移 約 33 万件 トラック運転手不足で物が届かない トラックドライバーの 約 4 割が 50 歳以上 150, ,000 50,000 約 2 万件 0 H19 H20 H21 H22 H23 H24 H25 H26 H27 H28 中山間地域の集落の存続の危機 28

31 中山間地域における道の駅等を拠点とした自動運転サービス 高齢化が進行する中山間地域において 人流 物流を確保するため 道の駅 等を拠点とした自動運転サービスを路車連携で社会実験 実装する 物流の確保 ( 宅配便 農産物の集出荷等 ) 貨客混載 生活の足の確保 ( 買物 病院 公共サービス等 ) 地域の活性化 ( 観光 働く場の創造等 ) 全国 13 箇所で順次実験開始 ( 平成 29 年 9 月 ~) 29

32 実験車両 バスタイプ 1 株式会社ディー エヌ エー 車両自律型 技術 GPS IMU により自車位置を特定し 規定のルートを走行 ( 点群データを事前取得 ) 定員 : 6 人 ( 着席 ) ( 立席含め 10 名程度 ) 速度 : 10km/h 程度 ( 最大 :40km/h) 3 ヤマハ発動機株式会社 乗用車タイプ 路車連携型 技術 埋設された電磁誘導線からの磁力を感知して 既定ルートを走行 定員 : 6 人 速度 : 自動時 ~12km/h 程度手動時 20 km/h 未満 2 先進モビリティ株式会社 路車連携型 技術 GPS と磁気マーカ及びジャイロセンサにより自車位置を特定して 既定のルートを走行 定員 : 20 人 速度 : 35 km/h 程度 ( 最大 40 km/h) 4 アイサンテクノロジー株式会社 車両自律型 技術 事前に作製した高精度 3 次元地図を用い LiDAR( 光を用いたレーダー ) で周囲を検知しながら規定ルートを走行 定員 : 4 人 ( 乗客 2 人 ) 速度 : 40km/h 程度 ( 最大 50 km/h) 速度は走行する道路に応じた制限速度に適応 GPS :Global Positioning System, 全地球測位システム IMU : Inertial Measurement Unit, 慣性計測装置 30

33 中山間地域における道の駅等を拠点とした自動運転サービス実証実験箇所 : 実験実施箇所 H29 年度に短期間の実証実験を実施した箇所 (13 箇所 ) :FS 箇所 H29 年度にフィージビリティスタディを実施した箇所 ( 机上検討 ) (5 箇所 ) きたあきたぐんかみこあにむら秋田県北秋田郡上小阿仁村 ( 道の駅かみこあに ) 長期の実証実験 実施期間 : H30.12/9~H31.2/1 使用車両 : ヤマハ ひがしおきたまぐんたかはたまち山形県東置賜郡高畠町 ( 道の駅たかはた ) ながおかし新潟県長岡市 ( やまこし復興交流館おらたる ) ひろおぐんたいきちょう北海道広尾郡大樹町 ( 道の駅コスモール大樹 ) 長期の実証実験に向けて地域実験協議会を開催 (H30.11/28) にいみし岡山県新見市 ( 道の駅鯉が窪 ) いいしぐんいいなんちょう島根県飯石郡飯南町 ( 道の駅赤来高原 ) うべし山口県宇部市 ( 楠こもれびの郷 ) ぐじょうし岐阜県郡上市 ( 道の駅明宝 ) なんとし富山県南砺市 ( 道の駅たいら ) とちぎしにしかたまち栃木県栃木市西方町 ( 道の駅にしかた ) ひたちおおたし茨城県常陸太田市 ( 道の駅ひたちおおた ) 福岡県みやま市 ( みやま市役所山川支所 ) 長期の実証実験 実施期間 : H30.11/2~12/21 使用車両 : ヤマハ いなし長野県伊那市 ( 道の駅南アルプスむら長谷 ) 長期の実証実験 実施期間 : H30.11/5~11/29 使用車両 : 先進モビリティ あしきたぐんあしきたまち熊本県葦北郡芦北町 ( 道の駅芦北でこぽん ) 長期の実証実験に向けて地域実験協議会を開催 (H30.10/9) みよしし徳島県三好市 ( 道の駅にしいや かずら橋夢舞台 ) おおつし滋賀県大津市 ( 道の駅妹子の郷 ) とよたし愛知県豊田市 ( 道の駅どんぐりの里いなぶ ) ひがしおうみしたてはたちょう滋賀県東近江市蓼畑町 ( 道の駅奥永源寺渓流の里 ) 31

34 道の駅等を拠点とした自動運転サービスの実証実験 高齢化が進行する中山間地域において 人流 物流を確保するため 生活に必要なサービスが集積 しつつある 道の駅 等を拠点とした自動運転サービスの実証実験を実施 ( 平成 29 年 9 月 ~) 平成 29 年度 ( 短期の実証実験 ) 路車連携技術等の技術面の検証や 貨客混載など地域から提案のあったビジネスモデルを検証 平成 30 年度 ~( 長期の実証実験 ) [1 週間程度 ] [1~2 ヶ月間 ] 2020 年の社会実装に向け 自動走行に対応した道路空間の基準等の整備やビジネスモデルの構築のため 1~2 ヶ月間のより実践的な実験を実施 1. 歩行者や路上駐車車両 植栽や積雪が走行の支障になる場合あり 2. 路車連携技術を用いて 雪等の気象条件や GPS 不感地域でも安定した走行を確認 ( 自律型車両は支障の場合あり ) 3. 貨客混載など多様な実験を実施し ビジネスモデルの具体化が必要 4. 自動運転技術への信頼性は高いが 事故や車両不具合等への対応を懸念する声あり ( 社会受容性 ) など 技術面 1. 中山間地域の特性を活かした専用 優先の走行空間の確保 2. 地域の特性に応じた運行管理システムの構築ビジネスモデル 3. 将来の事業運営体制を想定した実証実験実施 イメージ ( 自動運転サービス法人の設立 ボランティアによる運行等 ) 4. 地域の多様な取り組みと連携 ( 福祉 物流 観光 ) 5. 燃料代を徴収してサービスを提供 ( 長期間の日常的な利用を通じて採算性 持続可能性を検証 ) 全国 13 箇所で実証実験を実施 13 箇所のうち 車両の調達見通しやビジネスモデルの検討状況等を踏まえて 準備が整った箇所から順次実施 32

35 長期の実証実験の実施状況 豪雪地帯で全国初の長期間の実験実施 ( 秋田県の道の駅 かみこあに で 36 日間実施 ) 農作物の輸送量増加のため初めて牽引車を活用 ( みやま市役所山川支所 ) 自動運転車両の専用の走行空間のため 簡易信号を設置 牽引車による農作物の出荷 山川みかん の出荷 リアルタイムで運行状況をモニタリング ( 道の駅 南アルプスむら長谷 ) ドローンへの積替えなど新技術とも連携 ( 道の駅 南アルプスむら長谷 ) 道の駅に設置した運行管理センター 走行位置や車内状況をカメラ画像でモニタリング ドローンとの連携による配送実験 IC カードによる燃料代の徴収 33

36 トラックの隊列走行 34

37 新しい物流システムに対応した高速道路インフラの活用について 物流の生産性向上のため 新東名において トラック隊列走行の社会実験を実施中 (H30.1~) 未来投資戦略 2018(H 閣議決定 ) に基づき 隊列走行の実現も見据え 新東名 新名神の 6 車線化など既存ストックを活用した機能強化 (H30.8 新東名 ( 御殿場 JCT~ 浜松いなさ JCT) の 6 車線化が事業化 ) トラック隊列走行の実験状況 隊列走行における高速道路の活用イメージ ( 片 4 側車 2 線車の線区 ) 間 トラック隊列走行トラック隊列走行 専用ランプ 一般ランプ 大型車 ( 低速車 ) と普通車 ( 高速車 ) の混在が多い 物流拠点 ( 隊列形成拠点 ) ( 6 片車側線 3 の車区線 ) 間 トラック隊列走行 大型車 ( 低速車 ) と普通車 ( 高速車 ) の混在が少ない 新東名 ( 新静岡 ~ 森掛川 ) において 110km/h の試行運用を実施中 ( 大貨等 三輪 けん引は 80km/h) 一般車両 隊列車両 一般ランプ 中央分離帯 隊列車両 一般車両 新東名における高速道路インフラの活用について 具体的な検討を進める 35

38 次世代型交通ターミナルの整備 品川駅西口において 国道15号上空を活用した 未来型の駅前空間 を創出し 官民連携で賑わい広場や 次世代型交通ターミナル を整備 次世代型交通ターミナル 最先端のモビリティ 自動運転等 の乗降場 を集約した次世代モビリティターミナルを配置 品川駅 利用者のニーズにあったモビリティを選択し乗車 国道上空の人工地盤をモビリティが安全に往来 次世代型交通ターミナルから車路を通じ 一般道へ 国道15号 横浜側から見た品川駅西口駅前広場の機能のイメージ 2027年 リニア中央新幹線の開業にあわせた実現を目指す 36

39 車載型センシング技術による3次元データの収集 センシング装置による計測 電子データの収集 GNSS レーザースキャナ カメラなどの機器を搭載し 走行しながら3次元の道路 の形状 データを高精度で効率的に取得 レーザー 物体に照射したレーザ光の反射波により座標点 群データの取得が可能 カメラ 取得した画像により地物等を判別し 点群デー タに地物情報を付加 3次元データ センシング装置により取得した3次元点群データから 道路上の地物や幅員 交差 点形状などを把握 標識 横断歩道 巻き込み線 標識高さ 停止線 交差点形状 点群座標データ 標識位置 カメラ画像 車道外側線 幅員 幅員 IMU 幅員 車道外側線 車線境界線 車線境界線 点群データ 交差点部 幅員 点群データ 単路部 データの取得内容 精度等 取得対象 GNSS Global Navigation Satellite System(s) 点群データ密度 汎地球測位航法衛星システム 衛星を用いた測位システムの総称で 継続的な 位置取得により経路の把握が可能 数値地形図の精度 カメラ GNSSイメージ センシング装置を搭載した車両 道路面上の主要地物 車道交差点部の形状 区画線 距離標 標識 バス停 の位置情報 50点/m2以上 25cm以内 地形図縮尺 1/500 1枚/1 2m 500万画素 参考 公共測量 作業規定の準則 複合表示 点群データ カメラ による立体的構造を持つ地物の数値図化及び 距離を得るために用いる場合は 点群密度を50点/m2以上であることが標準 37

40 センシングデータの特車通行許可審査への活用 特車通行許可審査の現状 センシングデータを活用した電子道路情報データの整備 ドライバー不足による車両の大型化の進展等に伴い 審査件 数が増加し 審査日数は5年で約2倍に増加 センシング技術により 電子化が遅れている地方道等の情報を効率的に収集 自動審査シス テムへ収録し 審査を迅速化 60 平 均 審 査 日 数 約51日 レーザー GNSS 横断歩道 カメラ 30 巻き込み線 停止線 交差点形状 約26日 車両搭載センシング装置 車道外側線 日 自動審査システム 3次元データの収集 センシング装置による計測 20 幅員 幅員 自動 入力 車線境界線 点群データ 交差点部 電子道路 情報データ 道路情報便覧 10 0 H25 H26 H27 H28 H29 年度 審査日数の推移 高速自動車国道 約9,500km 100% 一般国道 約56,000km 100% 主要地方道 約47,000km 100% 現地調査 市町村道 審査 電子道路情報データが収録されている道路 申請 34% トラック事業者 国 0% 20% 40% 60% 80% 100% 自動審査システムへの収録状況 調査表作成 幅員 交差点形状等 一定の重量 寸法を越える車両を通行させる場合 トラック事業者からの申請に基づき 道路管理 者が 道路構造の保全や交通の危険の防止の観点から審査を行い 通行を許可 自動審査システ ムに電子道路情報データが収録されていない場合は 個別に各道路管理者へ審査を依頼 66% 約13,000km 図化 参考 特車通行許可審査の流れ 約28,000km 指定市道含む 手動 入力 従来 人手中心の情報収集 地方道では 自動審査システムに電子道路情報データが収録 されていない路線が多く 審査の長期化の要因となっている 都道府県道 幅員 交差点形状等 センシング装置を 搭載した車両 自動審査 電子道路情報データ 電子道路情報データが収録されていない道路 許可 国 トラック事業者 人手審査 審査の長期化の要因 38

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