異なる知能化モビリティの走行データを活用して共創深化する地図情報基盤の開発

• 研究課題/領域番号: 19K23478
• 研究種目: 研究活動スタート支援
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 0301:材料力学、生産工学、設計工学、流体工学、熱工学、機械力学、ロボティクス、航空宇宙工学、船舶海洋工学およびその関連分野
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 伊藤 太久磨 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 講師 (10847106)
• 研究期間 (年度): 2019-08-30 – 2023-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2022年度)
• 配分額: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円); 2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: パーソナルモビリティ / デジタル地図 / 知能化モビリティ

研究開始時の研究の概要

高齢社会の進展に伴い，高齢者が安全に移動できる知能化モビリティが求められている．知能化モビリティの実装形態は様々な物が想定されるが，共通する要素技術であるデジタル地図に関して，その整備に必要となる膨大なリソースが実用化に向けた課題となっている．
本研究では，合理的な地図とセンサ構成での知能化モビリティの実用化を目指し，知能化自動車と知能化パーソナルモビリティの走行データを相補的に活用するシステムを開発する．この地図情報基盤の確立によって，実用的なデジタル地図の走路線形コンテンツの整備が現実的なリソースで実現するとともに，交通事故防止にも役立つ補助コンテンツを整備する仕組みの構築が期待される．

研究成果の概要

本研究では，知能化自動車と知能化パーソナルモビリティのそれぞれにおいて必要となるデジタル地図の効率的なコンテンツ整備手法を考案した．まず，自動車とパーソナルモビリティにおいて地図情報を共用するための新たなデータ構造を検討した．また，自動車の道路線形情報をもとに，パーソナルモビリティの歩道線形情報を整備する手法を考案し，その情報をもとにしたパーソナルモビリティの自己位置推定の結果から，その実用性の評価を行った．さらに，パーソナルモビリティ走行時の車載センサデータから周辺交通参加者の移動情報を蓄積し，交差点周辺での飛び出しリスク評価に資する知識情報を構築する手法を考案した．

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究が提案する手法は，歩車混合環境である生活道路等でのリスク情報整備による交通事故防止に貢献するとともに，そのような走行環境での高齢者の移動手段となる知能化パーソナルモビリティの実現に資する技術となっており，交通事故防止と新たな移動手段の確保という両面において社会的な意義を持っている．また，知能化モビリティの研究分野においてデジタル地図技術は欠かせないものとなっており，異種モビリティの走行データや地図データを活用する新たな方法論を考案したという点において，本研究の取り組みは学術的な意義を持っている．