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利便性や渋滞緩和のための交通移動手段として，二輪車が積極的に利用される中，見通しの悪い狭隘道路環境での二輪車と自動車，交通弱者に関する交通事故が深刻な問題となっている．本研究では車載LiDARによる環境認識技術とIoT技術に基づく高度な予防安全を実現することを目的とした．主な実績を以下に示す．
1. 環境地図生成システム：車載LiDAR情報をもとに非GNSS動的環境下において3次元点群環境地図をNDT SLAMにより生成する方法，複数の環境地図をGraph SLAMにより統合する方法，多数決論理により生成した環境地図を更新する方法を示した．
2.移動物体認識システム：車載LiDAR情報による移動物体認識に関して，上記の環境地図生成途中の地図を利用することで移動物体の認識性能を向上させる「動的背景差分」に基づく認識法を検討した．また，非GNSS環境において複数の車載LiDAR情報を共有して移動物体を追跡する協調型移動物体追跡に関して，その実現に不可欠なLiDAR相互の相対姿勢推定法として，LiDAR観測点群から周辺環境特徴を抽出し重ね合わせる協調スキャンマッチング法を示した．
3. 実験プラットフォームによる環境センシングシステムの評価実験： 3次元LiDARを有するバイクと小型電気自動車を基礎とした実験システムを整備し，上記の環境センシングシステムを実装して市街地環境での評価実験を行った．
4. 協調予防安全シミュレータによる協調予防安全システムの評価： 狭隘道路環境走行時の車載LiDAR情報を仮想環境上で生成し，そのデータをもとに環境地図生成と移動物体認識を行うとともに，移動物体認識結果を自車や周辺車両・歩行者が保持する情報端末へ送信する協調予防安全システムに関するシミュレータを構築した．また，それを用いて協調予防安全システムを評価した．
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