北九州市における自動運転の実証実験 ～高齢者用小型電気自動車の自律実験～

北九州市における自動運転の実証実験

～高齢者用小型電気自動車の自律走行実験～

早稲田大学 大学院情報生産システム研究科

大貝 晴俊

エコロジーベクトル 快適（情報）ベクトル 安全ベクトル

・超クリーン・超低燃費

・新エネルギーシステム（燃料電池など）

・究極のリサイクルシステム

・インテリジェント安全システム

ACC, VSC, AHS, ナイトビジョン, 衝突回避等

・自動運転，運転支援システム

２１世紀の自動車

・高度情報通信

ナビゲーション, MMAC, テレマティクス,HMI等

・高機能交通システム

将来の自動車に期待される進化のベクトル

MMAC: Multimedia Mobile Access Communication System

ＥＶと自動運転を 組み合わせる

低炭素社会

（ゼロエミッション）

と

安心・安全社会を

両立

アメリカ Urban Challenge の概要

「Urban Challenge」とは無人自動車による市街地走行レース

目的：２０１５年までに地上戦闘用車輌の1/3を無人化するための技術開発の一環として、 DARPAが無人自動車レース及び技術開発支援を実施 参加チーム：８９チーム その後、事前テスト、準決勝の後、１１チームにより決勝戦が2007年11月３日に加州 ﾋﾞｸﾀｰﾋﾞﾙにて開催 コース：１周約約４マイルのコースを 約６０マイル無人走行 ・交差点（信号なし） ・交通標識（停止線、一時停止） ・駐車車輌 ・白線あり/なし道路 【東京大学須田教授プレゼンより】

Figure 3. The perception system.

図3 システムの構成

実験車製作（隊列実験車の外観・荷室・構成）

ミリ波＋2Dレンジファインダ 白線認識カメラ IMU＋GPS 白線認識カメラ 車車間通信ANT 位置認識装置 （GPS+IMU＋ 車輪パルス)

キャビン

車両制御ECU

外観

5

自動運転・隊列走行試乗

平成22年3月17日・産総研テストコース

研究開発の概要

道路白線 GPS 目的地をセット 区画線、車線 道路境界 （縁石，路肩等） 歩行者・自転車 後側方車両 路側構造物 （信号柱，樹木etc） 前方車両 事故車両・大きな落下物 燃費のよいルート案内 エコドライブの自動化 接近隊列走行による空気抵抗低減 データ 蓄積 スキャナ点群 ＋画像合成データ 省エネ運転制御技術 路側 構造物 高精度GPS＋３次元道路地図 利用による自律走行制御 走行制御技術 走行環境認識技術 高精度GPS 高精度自車位置検出 3次元デジタル地図 道路空間認識 走路軌道生成

* Hi-Speed & Hi-reliable Vehicle to Vehicle communication

車車間通信技術 7

自動運転・隊列走行技術の開発

位置認識技術 オドメトリ カメラ レーザスキャナ GPS 慣性計測装置

アウトライン

１．なぜ自律走行・隊列走行の研究なのか。

２．九州ひびきの自律走行研究会の活動

３．シミュレータ及びロボットカーでの自律走行研究

４．超小型EV改造による自律走行研究

・2012 福岡モーターショーへの出展

・高齢者用エコ自律走行・運転支援電気自動車

の開発

５．新連携大学院（自律走行教育研究C)

１．なぜ自律走行・隊列走行の研究なのか。

① 政令都市でも、１、２を争う高齢者の街

北九州市の状況（地形、交通網、高齢化）

②ものづくりを基盤としたｶｰｴﾚ人材育成

連携大学院カーエレコースによる人材育成

③企業での経験（モデルベース開発）を活かした研究

企業では、圧延制御（形状制御、高炉操業支援）等

のモデル制御を研究。

① 政令都市でも、１、２を争う高齢者の街

■北九州市は全国の政令指定都市の中でも最も高齢化の進んでいる自治体 ・2005年には高齢化率28％を超え、さらに増加傾向（全国平均＝２０％） ・_{高齢運転者の交通事故は2005年以降増加（現在も増加中）} ・高齢運転者のための危険回避が急務課題 （交通事故の原因は、認知ミスが70％、判断ミスが20％、操作ミスが10％） ■公共交通機関が充実していない地域での高齢者の外出方法 ・高齢者自身による自家用車の運転 ・家族による送迎 ・公共交通機関のダイヤに合わせた外出 北九州市内、例えば、八幡東区帆柱地区等の斜面地に居住する、高齢者の場合、 一般乗用車の乗り入れが困難な細い路地が多く、解決策として小型移動体が必要 ■環境にやさしい小型電気自動車の危険性 衝突防止や安全運転支援等の運転者の安全性を確保するような機能_が必要

八幡東区における人口動向（2009年度環境省サスティナブル都市再開発報告書より） 29.1% 27.5 25.5 22.9 19.2 _17.1 15.4 _{14.5 13.9} 13.1 12.3 11.7 11.3 11.1 10.9 10.7 10.4 10.3 10.2 10.3 24.8% 21.0 17.6 16.1 17.7 18.0 17.7 15.8 14.2 13.3 12.9 _12.9 12.5 _11.9 11.2 _{10.9 10.9} 11.0 11.0 10.9 37.1％ 39.8 42.9 43.7 42.0 39.9 38.7 38.4 37.2 37.0 37.8 38.3 28.7 37.2 35.8 34.5 34 _34.2 33.9 _33.8 33.4 _{33.2 33.4} 33.6 33.6 33.6 6.2% 7.5 8.6 9.9 12.3 14.1 14.6 14.9 16.4 16.6 14.4 13.3 14.4 16.9 18.5 17.9 16.7 15.6 16.0 _16.7 2.8% 4.1 5.5 7.3 8.7 10.9 13.6 16.3 18.3 20.1 22.6 23.8 23.2 22.9 23.6 26.1 27.9 29.0 28.9 28.4 123,824 107,880 98,579 91,146 85,405 80,608 75,175 69,288 63,142 56,930 50,855 45,065 39,667 34,852 30,612 26,779 23,244 19,990 17,108 14,622 12,511 10,709 _9,150 7,809 _6,662 5,689 0 20,000 40,000 60,000 80,000 100,000 120,000 140,000 人口／八幡東区の5区分推計 人口動態・人口推計 0～19歳 20～34歳 35～64歳 65～74歳 75歳以上 総 数 35％OVER 40％OVER 45％OVER 28％OVER 14％OVER 7％OVER 高齢化社会（7％OVER） 高齢社会（14％OVER) 超高齢者会（28％OVER）

北九州/八幡東区の高齢化割合の比較（１５年スパンで見ると） 25.9 25.5 18.2 _{15.4 15.7} 13.1 13.6 11.2 18.3 _17.8 19 17.7 ₁₄ 13.3 13.5 12.5 42.8 _42.9 40.7 38.7 39.2 37 39.4 25.7 7.7 _8.8 12.2 14.8 15.4 16.6 13.8 14.4 5 5.5 ₁₀ 13.6 _15.8 20.1 19.7 23.2 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 北九州市 八幡東区 北九州市 八幡東区 北九州市 八幡東区 北九州市 八幡東区 75-65-74 35-64 20-34 0-19 1990年 2005年 2020年 2035年

黒崎駅の交通渋滞

②北九州学術研究都市連携大学院

カーエレクトロニクスコース

目的と概要

北部九州では自動車産業が基幹産業

・生産台数が年間１００万台強（全国第３位）

・国内半導体生産高の３割を占める

世界では・・・

・自動車産業と半導体産業の融合化が進展

・エレクトロニクス分野、機械工学などについての幅広い

知識、技術が必要

⇓

北九州学術研究都市連携大学院ｶｰｴﾚｸﾄﾛﾆｸｽｺｰｽでは

九州工業大学、北九州市立大学、早稲田大学の各大

学が各々の強みを結集し、教育プログラムを開発。次

世代を担うリーダーとしての実践力を有する高度専門

人材を育成する。

連携大学院ｶｰｴﾚｸﾄﾛﾆｸｽｺｰｽ

• 文科省の戦略的大学連携事業に選定され、

2009年4月に北九州学術研究都市内の３大学院

による連携大学院が開講

• 産業界の第一線で活躍するエンジニアによる講

義など、実践的な専門教育

• 修了者には３大学院によるコース修了書を授与。

自動車工学 インテリジェントカー統合システム 車載向けLSI設計演習

カーエレクトロニクスコースの特長

• ３大学院が組織的に連携を図る

単位互換制度を活用した教育プログラム

施設、設備の共有化

• ケーススタディやフィールドワークなどを含む実践的

なカリキュラム

• 自動車産業界の第一線で活躍するエンジニアを

講師として招聘。ビジネスに直結する知識を学ぶ

• コース修了後は３大学連名で修了書を授与

• コース修了者の関連企業への就職の橋渡しを

北九州市と連携して実施

基幹科目講座内容

ｲﾝﾃﾘｼﾞｪﾝﾄｶｰ統合ｼｽﾃﾑ

_{（早稲田大学・秋）}

車載ＬＳＩ，ﾌｭｰｼﾞｮﾝ技術、ｾﾝｻﾈｯﾄﾜｰｸ技術、走行制御、

燃料電池など要素技術や将来車載が予測されている最

先端技術や制御技術を修得する。

自動車工学

_{（早稲田大学・春）}

自動車の構造･機能･特性などを体系的に学ぶとともに

車両設計から生産技術にいたる一連のﾌﾟﾛｾｽを時系列

に学ぶ。

高信頼システム

_{（北九大・秋）}

ﾊｰﾄﾞｳｪｱ､ｿﾌﾄｳｪｱ、ｼｽﾃﾑの安全性や信頼性を確保･向

上するための基本的な考え方や技術概要を習得。

車載用知的情報処理

_{（九工大・秋）}

今後のｲﾝﾃﾘｼﾞｪﾝﾄｶｰに必要となる知的情報処理の基

礎を学ぶ。

パワーエレクトロニクス応用

（九工大・秋）

，

電力変換技術や電動機駆動制御などのパワーエレクトロニ

クス応用技術について学ぶ。

自動車工学

(早稲田）

講義終了後、日産自動車九州株式会社において、エンジンの分解･組立実 習及び工場見学が実施され、講義内容について、実際の自動車製造現場 で確認することができました。

ｲﾝﾃﾘｼﾞｪﾝﾄｶｰ統合ｼｽﾃﾑ

(早稲田大学）

エンジン制御など、現行の自動車技術に加え、ハイブリッド自動車や燃料 電池などの次世代技術に関しても講義が行われました。また、燃料電池自 動車の実物の見学が実施されました。

車載向けＬＳＩ設計演習

（北九大）

ラジコンカーに授業で設

計・制作したLSIとカメラを

搭載し、コースを認識し

ながら自動運転で周回さ

せる演習が実施されまし

た。

２．九州・ひびきの自律走行研究会の活動

• 研究会の構成メンバー

• ＥＶ＆自動運転実証研究構想

• 自動運転を取り入れた「誰もが自由に移動で

きるモビリティ」の開発

• 高齢者用運転支援・自律走行車両の開発

• ロードマップ

技術開発メンバー

九州・ひびきの自律走行研究会 推進体制

会 長 大貝 教授（早稲田大 ひびきの） 副会長 川邊 教授（九州大学） 幹 事 石 客員教授（早稲田大 西早稲田） 鎌田 教授（早稲田大 ひびきの） 大聖 教授（早稲田大 西早稲田） 草鹿 教授（早稲田大 西早稲田） 紙屋 教授（早稲田大 西早稲田） 事務局 ＦＡＩＳカー・エレクトロニクスセンター 自律・隊列走行技術（大貝教授・川邊教授他） 周囲・車両認識技術（鎌田教授・和多田教授他） 車々間通信・インフラ設計技術（立野准教授他） 車両安全(ASV)技術（大聖教授他） 車載ソフトウェア技術（早稲田・九大・北九大他） 交通政策・都市政策（早稲田・北九大・九国大） 研究会コアメンバー 企業アドバイザー ・トヨタ東富士研究所 ・㈱デンソー ・アイシン精機㈱ ・NEDO エネルギーITS推進委員会 ・JARI 日本自動車研究所 ITS研究部 連携 北九州市アドバイザー（予定) ・産経局 ・建都局 ・環境局

企画・構想

実証研究

・１０年度はコアメンバーと企業アドバイザーによる研究会活動 ・１１年度より技術開発メンバーによるＥＶ＆自動運転実証研究推進 １．システム研究（制御・アルゴリズム） ２．要素技術研究 ３．自動運転ニーズ研究 HMI技術（九工大：夏目教授他） 企業アドバイザー 水越氏（トヨタ東富士） 手操氏(DENSO）

北九州市 先導的低炭素化技術研究戦略指針 ◇戦略的取り組み分野 高齢者をはじめ誰もが自由に移動できるモビリティの開発 ◇具体的な取り組み例 高齢者等に安全で安心な移動体（車等）の研究開発と合わせて社会システムを検討 ＥＶ＆自動運転実証研究構想検討概要 １．自動運転車のシーズ技術：自動運転は技術的に可能レベル（2010年研究会活動結 果） ⇒ 実験車準備、要素技術研究、実証研究で実用化の課題抽出 ２．ＥＶ＆自動運転のコンセプト 北九州の高齢化社会にマッチし、誰もが自由に移動できるモビリティ ３．リソーセス ・マンパワー ⇒ 早大 大貝教授を中心としたチーム ・実証研究費用調達 ⇒ 市、国の公的資金確保 ４．自動運転の活用 ⇒ １１年度より勉強会でスタート FAIS先導的低炭素化技術研究戦略指針 北九州スマートコミュニティ創造事業 ⇒ 都市計画、先進的な都市交通政策にどう活かすかをテーマ

九州・ひびきの自律走行研究会におけるＥＶ＆自動運転実証研究構想

ＥＶ＆自動運転のコンセプト

北九州の高齢化社会にマッチし、誰もが自由に移動できるモビリティ

２．背景 １．ＥＶ＆自動運転のコンセプト

・高齢化社会が他の地域に比べ早く現実になる

・人口密度が東京・大阪・名古屋・横浜・京都など大都市に比べ低く、

公共交通に加え、自動車の活用が必須

・北九州の地勢的な特徴より、幹線と地域モビリティが必要

２．自動運転モビリティのイメージ

・高齢者に優しい２人乗り小型ＥＶ

・事故防止に役立つ運転支援機能を装備

・安全機能を発展させ、「ぶつからないクルマ」にする

・自動運転を取り入れ、「誰もが自由に移動できるモビリティ」にする

平成22年9月1日現在の推計人口 推計人口 981,129人 世帯数 432,307世帯 北九州市 幹線モビリティ 地域モビリティ ■ 北九州市の幹線と地域モビリティ

北九州市東田地区

幹線モビリティ

地域モビリティ （実証研究）

自動運転を取り入た「誰もが自由に移動できるモビリティ」（案）

１．地域モビリティとしての使い方イメージ ・自動運転・自動駐車機能で、マンションの駐車場や近くの駐車場で、 自動充電済みの小型ＥＶを、マンションの前や一戸建ての玄関に呼ぶ ⇒ 安全を配慮し、時速６ｋｍ以下でゆっくり移動 （１分で１００ｍ移動でき、短距離移動なら問題ない） ・「ぶつからないクルマ」として、運転してもＯＫ ・「自動運転車」として使用 ⇒ 安全を配慮し、時速６ｋｍ以下でゆっくり移動 （１０分で１０００ｍ移動でき、短距離移動なら問題ない） ⇒ 自動運転専用道までは、このスピード ⇒ 自動運転専用道では、時速３０ｋｍで流れに乗って移動 ⇒ 自動運転専用道から目的地は、時速６ｋｍ以下でゆっくり移動 ・病院・スーパー・デパート・レストラン・友人宅・趣味教室と言った目的地に着いたら、 小型ＥＶは、自動駐車し待っている ２．コストイメージ ・小型ＥＶを所有： 軽４クラスの車体価格と維持費 ・カーシェア ： バスとタクシーの中間くらいの利用料金 小型EV（１人乗り）イメージ

２０１２年度 実証研究開始 ２０１３年度 自律走行実証実験 八幡東田特区 _{２０１３年} ＩＴＳ東京会議発表

ＥＶ＆自動運転実証研究の長期構想（案）

北九州での実用化 地域モビリティへの活用 ＩＰＳ・西早稲田連携 ～２０３０年 市販車に 自動運転採用 2010～2014 北九州スマートコミュニティ創造 事業 ぶつからないクルマ 自動運転車に改造 ～２０２０年 普通車 一般道路 研究 技術アドバイス 企業連携 FAIS 先導的低炭素化技術研究戦略 指針 高齢者用自動走行車両 自動運転車 ２０１０年度 九州・ひびきの 自律走行研究会発足 独自性のあるコンセプト ＋ 北九州ニーズに適応 北九州市との連携

ＥＶ＆自動運転実証研究 ２０１1～２０１３年度計画（案）

自動運転ニーズ FAISミニ実証 １１年度 １２年度 １３年度 ４月 ３月 ４月 ３月 ４月 ３月 ４月～ １４年 農業用自動走行車両（筑水キャニコ ム） 事業化に向けて本格的な 課題抽出と研究開発 小型EV単体での開発・実証 ぶつからないクルマに改造 自動運転 の考え方 実証実験エリア 学研都市敷地内 東田特区エリア フェーズ１ 環境対策を中心に、 手動操作領域を多く残す フェーズ２ 人の介在を減らし、 自動運転を実現 △ ２０１３年 ＩＴＳ東京会議発表 高齢者用小型モビリティ ２～３か月に１回程度の勉強会開催 要素技術研究 _{個別計画を作成し推進}

３．シミュレータおよびRoboCarによる

自律走行研究

• CarSimによる自動運転シミュレーション

• 非線形モデル予測制御による走行制御

• RoboCarによる自律走行・隊列走行

35

小規模区域の自動運転基礎研究

遠方の駐車場から

近くの駐車場までを

自動運転

A B 図1 駐車場Aから駐車場Bまでの移動路線図 

自動車走行制御技術（モデル予測制御）



周囲環境認識技術（信号認識など）



インフラ協調技術（ITSとの協調）



自動運転の評価（シミュレーション、ミニカー）

36

自動運転に必要な条件

自動走行させる主な項目 主な内容 車線認識 GPS利用、カーナビによる地図の利用、センサ、画像認識 障害物認識 障害物、車両、信号機、交通標識の認識 車両速度認識 センサや画像認識による、前方車両・対向車両の 車間距離・相対速度の把握 車両同士のネットワーク通信 車々間通信による道路交通情報の提供 天候条件が悪い時に 安全走行する事 天候が良い時と同様に他車両の認識が可能かどうか確認 道路状況 勾配の高い道路の走行、急カーブのある道路、 交通量の多い道路で安全走行できるか確認 実際の交通ルールに従った 走行 標識認識した時に指定した速度で走行、 高速道路のICにおける合流の優先順位 インフラ整備 自動走行車両が事故を起こさないようにする道路作り 自動車の自動運転に必要な条件は、以下に挙げるように非常に広範囲に及び、解決す べき問題は多い。以下の表に自動運転に必要な条件を挙げる。

37

シミュレーションによる自動運転評価

図２ 駐車場Aから出発（走行中） 図３ 目的駐車場Bに到着 A B

ロボカーでの実証試験（予定）

38

後方車両BのSimulinkモデル図

図7 Simulinkを用いて,車両Aの後方を走行させる車両Bのモデル図 図7のモデル図の右上のボックスは、車両Bが前方を走行する車両Aとの車間距離と車 両速度を読み取り、指定した車間距離を保つように速度制御を行っている。また車両位 置に応じた自車両Bの速度制御を行っている。 先行車両Aと後方車両B の認識(図8) 後方車両Bの車間距離に_{応じた速度制御(図9)} 交差点1に設 置した信号 機の信号の 周期設定 交差点に設 置した信号 機の信号の 周期設定 後方車両Bの車両位 置(station)に応じた 速度制御 ブレーキ圧 max スロットル角度 min 前方車両との車間距離を認識 して速度制御する。

39

隊列自動走行のシミュレーション

40

非線形モデル予測制御による走行制御

• モデル予測制御問題

予測モデルの一般な表現

モデル予測制御では、各時刻ｔにおいて「ｔ、ｔ+Ｔ」

にわたる以下の評価関数を最小にする最適制御

問題を解くことになる。

)

1

(

))

(

),

(

(

)

(

t

f

x

t

u

t

x





)

2

(

)

),

(

),

(

(

))

(

(





tT t

L

x

u

d

u

J











41

走行制御（車線変更：隊列離脱）

走行問題設定

• 図のように車は二車線に走行している場面（ここでは単純

な直線道路を走行する）と設定する

• A車は自車として、他車BとCの動きにより経路を選択する。

• P車は他車の先行車両である。

42

自律走行制御（隊列離脱）--シミュレーション結果

1 0 -1 A縦位置 _A速度 A横位置 B縦位置 _B速度 C縦位置 C速度 A加速度 17ｍ/ｓ 1５ｍ/ｓ 20ｍ/ｓ 0ｍ 50ｍ 100ｍ シミュレーション結果

43

渋滞情報、信号機情報を用いた走行制御

モデルの検討

• 渋滞

• 信号

i d i i v i p i rv i i i p i r v v e v v e v h x x e i i        ) 16 ( る。 は正のパラメータであ 1 1 1 1 1 , ) 24 ( )) ( exp( 1 1   a T t a x v_{p p}       る は正のパラメータであ 2 2 2 3 2 2 2 2 , ) 25 ( ) ) ) ( ( exp 1 1 (   a t T T a v_p      0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 0 10 20 30 40 50 60 70 時間　ｔ 速度　 ｍ /ｓ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 0 20 40 60 80 時間　ｔ 速度　 ｍ / ｓ T₁までに速度が変化せず、 T₁ から速度が低下する T₃-T₂ までに速度が変化せず、 T₃-T₂ から信号が赤になって速度が低下し、 T₃+T₂から信号が青になって速度があがる

44

渋滞情報を用いた走行制御

図５ 両車線とも渋滞 図６ 左渋滞、右渋滞でない 0s 20ｓ 40ｓ A縦位置 B縦位置 C縦位置 A速度 A横位置 B速度 C速度 A縦位置 A速度 A横位置 C縦位置 B速度 B縦位置 C速度 A加速度 A加速度

45

信号機情報を用いた走行制御

初期値

A縦位置 A速度 A横位置

B縦位置 B速度 C縦位置

C速度 _A加速度

15ｍ/ｓ 17ｍ/ｓ

46

ロボカーの構成

センサ ステレオカメラ レーザレンジファインダ 赤外線測距センサ（×８） アクチュエータ 操舵用サーボモータ 駆動用DCモータ

ロボカーによる自律走行・隊列走行

（ZMP社製）

RoboCarによる

自律走行・隊列走行の屋内実験

２ 台 の ロ ボ カー を

異 な る

ス ター ト地点か ら

各々の目標

に向かって自律走行させ、さらに、

交差点で、２台のロボカーを合流させ、

隊列

走行

_を行う。

• 目標点までの最適ルートの計算

• 白線認識と自己位置認識による自律走行

• 隊列形成、隊列走行、隊列分離

自動運転システム構成

WASEDA UNIVERSITY , IPS

WASEDA UNIVERSITY , IPS 48

自動運転システムは経路選

択部、白線認識部、位置認

識部などで構成される。

地図情報

自律走行・隊列走行実験

WASEDA UNIVERSITY , IPS 49

 A 車 は 出 発 点 を Start １ 、 目 的 地 を Destination 1と指定する。  B 車 は 出 発 点 を Start ２ 、 目 的 地 を Destination ２と指定する。  走行速度を15cm/sに設定する。  A車を自律走行（白線認識と位置認 識）させ、B車は隊列走行（追従走行、隊 列形成と分離、位置認識）を行なう。

障害物回避

50 初期化 ステレオ画像 データの収集 安全判断 安全・走行可能 エリア計算 最適運転方向 計算 現在位置認識 後退 目的地到着 (停止) 前進



ロボカーに搭載された

ステレオカメラを使用し

て、障害物までの距離デ

ータを計測し、そのデー

タを基づいて、障害物回

避を行う。



走行経路に安全エリア

の判断は、車両の安全距

離の範囲を算出し、車両

の安全距離の範囲により、

車両の前進、後退、回避

を判断する。車両の周囲

安全距離範囲に障害物が

ある場合、車両は障害物

の回避運動を行う。

４．超小型EV改造による自律走行研究

51

研究背景

高齢化社会が進むに伴い、交通事故の削減、

運転負荷の低減が求められている。

高齢化社会想定し、高齢者を支援するため、高

精度、低コストのセンサを使い、安全、安価な自

動運転システムの開発を検討する。

高齢者用エコ自律走行・運転支援電気自動車の開発

研究の概要

無線ットワーク 制御装置 調光可能な 照明

●

高齢者用の運転支援・自律走行・隊列走

行・自動駐車を実現する安全電気自動車

の安価な周囲認識・自動走行制御システ

ムについて研究開発し、大学周辺および東

田地区を自律走行して評価を行う。

●本研究成果を農林業における自律走行

作業車両に応用する。

52

高齢者用小型ＥＶによる自動運転・隊列走行

• 自動運転機能により、快適かつ安心_{に目的地への移動が可能となる小型EV} • 小型EVをかしこく使い回し、使わないＥＶは、駐車場や充電ステーションへ自動運転・隊列走行 にて移動し、エネルギーや自動車をシェアリング出来る社会システムを構築し、エコドライブの自動 化や最適な経路誘導による省エネ走行を実現 自動運転機能にて、 隊列走行を行う。 モバイル等の端末機で、 ＥＶを呼び出す。 目的地への到着後は、端末機等で パーキング等への移動を指示

小型電気自動車

54 型式 ZAD-EJ50C タイプ 電動原動機付自転車 最大作業能力 kg 30 車体重量 kg 215 ［ルーフ付：235］ 機械寸法 全長 mm 1950 全幅 mm 790 全高 mm 1100［ルーフ付：1755］ 最低地上高 mm 120 座面高さ mm 450 タイヤ ホイールベース mm 1200 トレッド mm 前：620／後：670 タイヤ - 100/90-10 荷箱寸法 長さ mm 520 幅 mm 365 高さ mm 330 バッテリ - 12V32Ah×4 モータ定格出力 - 250W 性能 最高速度 km/ h 23 充電時間 約１０時間 １充電走行（平地走行） km 30 最小回転半径 mm 2200 登坂能力（空車時） 度 12°

 小型電気自動車「おでかけです

カー」は筑水キャニコムが開発し

た１人乗り電気四輪自動車。

 最高速度は時速20キロメートルで、

フル充電すると40キロメートル前

後の走行が可能。

高齢者用自律走行車両

⑤統括制御装置＋画像処理装置 （コントローラ） ⑦超音波センサ （距離センサ） ⑨（超音波センサ、 カメラ） ②ステアリング制御装置 ④ブレーキ制御装置 ③モータ速度制御装置 ⑧（サイドカメラ） ①GPS、IMU、（カメラ） ⑥ステレオカメラ 障害物認識・周囲状況認識 道路・信号・標識認識 位置認識・方向認識 モデル予測走行制御 自律走行・隊列走行・自動駐車 車々間通信・遠隔監視 55

小型電気自動車の改造

56 電気回路の改造  自動運転モード・手動運転 モードの切り替えが可能 ステアリングの改造  電圧制御によるステアリング の角度制御が可能(1～4V、-30度～30度)  ステアリングの自動モード・ 手動モードの切り替えが可能 ブレーキの改造  電圧制御によるブレーキのオ ン・オフ制御が可能(0･5V、 オフ･オン)  緊急停止ボタン 各センサの実装 ステレオカメラ、超音波セン サ、GPS、IMUなど ステアリング 改造 ブレーキ 改造

小型電気自動車の制御ｼｽﾃﾑ構成

57

小型電気自動車制御部：制御用PC (WindowsXP)、ルータ、制御用コント

ローラ (Linux) 、遠隔監視用PC (WindowsXP)で構成。

遠隔監視用PCと制御用PCのアクセス方式は無線LANを使用。

制御用PCへの操作は、制御用PC内のWindowsにログインして 操作。

コントローラ 監視用PC 制御用PC ルータ バッテリー

周囲環境認識

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安価なステレオカメラ、超音波センサによる障害物などの

認識を行う。

ステレオカメラ 超音波センサ No0 超音波センサ No１ 超音波センサ No２

ここで、ステレオカメラを遠距

離センサとして使う、超音波は近

距離センサとして使う。

環境認識センサの障害物認識結

果を用いて、回避走行制御を行う

システム概要

前方[カメラ（2台）]

画角

水平56度

カメラ間距離 45cm

画像 800*600*24bit 60fps

(X,Y,Z)

x y

カメラ1

o

_o

(x₂,y₂)

カメラ2

(x₁,y₁)

•

前後左右６台のカメラを利用、夜間への対応

•

計測対象の左右画像への投影点を対応付け

•

三角測量により3次元位置を取得

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距離計算結果

左カメラ 右カメラ

視差

画像

計測値

683cm

真値 (単位 cm) 計測 値 (単位 cm) 真値に 対する 割合(%) 300 295 98.3 400 389 97.3 500 490 98.0 600 581 96.8 700 683 97.6 約3%の誤差

自律走行制御システムの機能構造

目標走行経 路生成 自己位置 計算 速度制御 装置 操舵制御 装置 ブレーキ 制御装置 Google Earth ＆ GPS 障害物停止・ 回避判断 隊列走行 ステレオ カメラ処理 超音波 センサ処理 白線認識 処理 IMU 非線形モデル 予測制御・ IMC制御 ＋ － 障害物・前方車両 位置 車体 位置 車体 角度 道路角度 制御用コントローラ 65

66

実車実験

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小型電気自動車の速度制御系の効果評価実験は、研究科周辺で行った、小型

電気自動車の定常速度、加速度、減速度などを遠隔監視用PC端で設定する。

小型電気自動車はスタート地点から走らせる。遠隔監視用PC端で、小型電気

自動車のすべてのリアルタイム状態を監視し、予定地に到着したら、自動でブ

レーキをかけ、停止する。

走行速度は6Km/h設定して、実験を行った。

小型電気自動車での自律走行実験

研究課題

68 ①前方、後方、サイドの障害物認識 （鎌田研） ②走行道路および標識・信号の認識 （鎌田・立野研） ③カメラ画像による周囲状況認識 （大貝研） ④GPS、IMUによる車両位置認識補正 （大貝・立野研） ⑤ロバストな自律走行制御（大貝研） ⑥車々間通信による車両情報交換・遠隔監視 （大貝・立野研） ⑦大学周辺、東田地区での自律走行 （大貝・鎌田・立野研） ⑧農業・林業における自律走行車両への応用 _{（大貝・鎌田・立野研）}

九州工業大学 北九州 学研都市 支援機関：北九州市、 FAIS（カー・エレクトロニクスセンター） 生命体工学研究科 （仮）知能ロボット 教育研究センター （仮）ものづくり 教育研究センター 北九州市立大学 国際環境工学研究科 （仮）自律走行 教育研究センター 早稲田大学 情報生産ｼｽﾃﾑ研究科 情報工学府 （飯塚） 工学府 （戸畑） 運営協議会 代表校 連携校 連携校 北九州高専 有明高専 事業運営委員会 協力企業群：自動車・ロボット関連企業 他高専 他大学 西日本工大 熊本大学 インターンシップ 協力校 連携大学院の実施体制

自動車・ロボットの高度化知能化に向けた専門人材育成連携大学院

【対象者及び定員】 修士課程４０～５０名、博士課程５名程度 高専・大学インターンシップ５～１０名 目的 北部九州の基幹産業である自動車産業からのニーズに加え、将 来の自動車の知能化・電動化の流れを先導し，今後大きく発展 が期待される知能ロボット技術をカバーする技術分野において， 次世代を担うリーダーとしての実践力を有する高度専門人材を 育成する． ◆国公私の連携により各大学院の優位性を活かした実習主体の教育 ◆近隣高専・大学とのインターンシップ制度を利用した教育連携 ◆産業界からの幅広い協力を得た実践的な教育プログラムの実施 ◆3大学院・自治体・産業界による階層的教育評価システム ◆修士課程だけでなく，博士課程も含めた高度技術の教育・研究 ◆地元自治体（北九州市）と密に連携した地域貢献に資する取組 ◆履修者と企業との共同研究，研究インターンシップの推進 ◆修了書の発行，自動車・ロボット関連企業への就職支援 特徴 年次計画 準備期間 教育体制 構築 「ｲﾝﾃﾘｼﾞｪﾝﾄｶｰ・ﾛﾎﾞﾃｨｸｽｺｰｽ」履修科目群 先端技術を用いた実習主体の実践的教育、総合講座でのコンテストによる評価 H28年度 H27年度 H26年度 H25年度 H24年度 新連携大学院 既存連携大学院 共同研究の場を活用した実践的な教育・研究 ◆燃焼工学特論 ◆システム工学特論 ◆信号解析 ◆移動通信 九州工業大学 ロボティクス 画像処理 車両制御 北九州市立大学 機械設計 センシング技術 無線通信 単 位 互 換 科 目 ◆機械要素設計 ◆制御モデリング ◆最適制御論 ◆実車自動運転制御 修 論 博 論 ◆ロボット組み立て実習 ◆自己位置推定プログラミン グ演習 ◆脳型（ロボット）制御システム ◆先端画像処理特論 ◆車両制御特論 ◆機械要素設計特論 ◆適応信号処理 ◆自動車工学 ◆インテリジェントカー統合 早稲田大学 自動車 自律走行技術 LSI設計技術 機械・制御・電子・情報分野で教育 電子・情報系教育 背景 ◆既存カーエレ連携大学院の不足部分（機械・制御等）カバーの要請 ◆北部九州の自動車産業の隆盛（H20: 96万台→H24: 150万台超） ◆自動車の知能化，安全運転支援技術の開発と普及 ◆介護・家庭用知能ロボットの開発と需要増（安心・安全社会への対応） ・実験車・ロボットを用いた総合的実習・演習科目 ・学生自身が企画･設計･製作を行う実習科目

まとめ

九州・ひびきの自律走行研究会を開催している。

CarSimによる自律走行シミュレーションを実施。

ロボカーを用いた自律走行・隊列走行の研究を実

施した。

高齢者用小型電気自動車エコ自律運転システム

の開発状況と課題について述べた。

新連携大学院の自律走行教育研究ｾﾝﾀｰにより

自律走行研究の実践教育と研究を推進する。

今後の課題

エコ自律走行システムの研究

小型電気自動車を用いた自律走行技術の確立

・自律走行制御の性能向上

・安価なセンサを用いたエコ環境認識の実現

東田地区での実証研究

・実証エリアの設置

・ニーズの確認

・実証研究