2023 Fiscal Year Annual Research Report
V2X Network and Database Platform for Cooperative Automated Driving
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20H00589
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| Research Institution | Doshisha University |
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Principal Investigator |
佐藤 健哉 同志社大学, 理工学部, 教授 (20388044)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
橋本 雅文 同志社大学, 理工学部, 教授 (10145815)
高田 広章 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (60216661)
渡辺 陽介 名古屋大学, 未来社会創造機構, 特任准教授 (80532944)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | ネットワーク / ITS / 協調型自動運転 / センシング / セキュリティ / プライバシ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
車載センサのみの自律型自動運転ではセンサ検知範囲外の対象物を認識できないが，通信を利用し他車両や路側機のセンサ情報を共有することで安全性向上が可能となる．本研究では，各車両や路側機から得られるセンサ情報を集約，共有し，各車両を制御するための情報通信プラットフォームであるダイナミックマップ2.0（DM2.0）を構築し．この上に複数車両の協調走行を行うアプリケーションを実装した．
各センサの認識精度向上のため，複数の車両および複数の路側機のセンサ情報を集約し協調することで，歩行者など移動する対象物の追跡手法を確立した．具体的には，複数センサから得られるLiDAR観測点群をマッチングさせることで車両等の相互の相対位置・姿勢を求める協調スキャンマッチング法を示した．
ネットワークにおける信頼性と性能向上のため，車両の走行計画を集約し，基地局の通信エリアにおいて使用される通信帯域を予測し，ネットワーク仮想化技術を利用して各車両の通信のQoS を予約する手法を開発した．通信のセキュリティに関して，車両が送信する情報の悪意ある改ざんへの懸念に対して，複数の車両および路側機が相互に情報を確認することで情報の信憑性を向上させる方法も開発した．また，時系列に車両位置が特定されるプライバシ問題に対して，周辺車両台数に応じて擬似的に生成し，仮想車両同士で協調的に仮名を変更することで，攻撃者による位置追跡を困難にさせる手法を提案した．
本研究を通して開発したプラットフォームは，2025年に自動運転の社会実装を目指した経済産業省および国土交通省の国家プロジェクトであるRoAD to the L4の中のインフラ協調や車車間・歩車間通信連携の取組み（テーマ4）で採用され，本プロジェクトの実証実験を行っている千葉県柏市柏の葉において実装し，動作検証を実施した．
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| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Remarks |
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
テーマ４. 混在空間でレベル４実現のためのインフラ協調や車車間・歩車間通信連携などの取り組み
https://www.road-to-the-l4.go.jp/activity/theme04/
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