クルマのハンドルから手を離したままカーブを曲がっていったり、車線を移動するといったテレビCMを見かけて、『自動運転』の技術に興味をもった方も多いでしょう。この自動運転は、自動車の技術進化だけで実現できるものではありません。地図や各種センサーなどを含めたさまざまな技術を統合して実現できるのが自動運転です。
クルマの『自動運転』が現実に
人間による運転との違い
自動運転とは、人間が運転しなくてもクルマが自律的に走る仕組みのことです。従来のクルマは、人間がステアリング（ハンドル）、アクセル、ブレーキなどの操作をすることで、発進したりカーブを曲がったり、停止したりします。
赤信号になれば止まり、歩行者の横を走るときは徐行し、救急車のサイレンが聞こえたら道を譲り……、と状況に応じてさまざまな判断をしなくてはいけません。
自動運転を実現するには、人間の代わりに、そのような臨機応変な対応をクルマ自身が処理する必要があります。
完全な『自動運転』に至るまでの、6つのレベル
自動運転といっても現時点では人間の運転を支援する役割にすぎず、すべての運転操作をクルマに任せる完全自動運転が実現できるのはまだ先のことです。
完全自動運転に向けた道のりとして、米国自動車技術会が定義した分類が広く使われています。これは自動化していく段階を「レベル0」から「レベル5」まで表したものです。
| 自動運転化レベル 6段階 | |
|---|---|
| レベル | 内容 |
| レベル0 | 緊急時の自動ブレーキなどの機能を実現 |
| レベル１ | 前を走るクルマとの距離を一定（車間距離を維持）にするようスピードを調整する機能、車線からはみ出さないように警告して本来の車線に戻す機能などを実現 |
| レベル2 | 高速道路などの特定条件下で、遅いクルマを追い越す機能、道が分岐、合流するところで車線を選択して分岐、合流する機能などを実現 |
| レベル3 | ＜2020年4月：国内の公道で解禁＞ 高速道路などの特定条件下で、すべての操作をクルマが実行する機能を実現。ただし、緊急時など必要に応じて運転手が適切に対応できることが必要 |
| レベル４ | 限定された特定の地域で、すべての操作をクルマが実行する機能を実現。緊急時も車が対応できる |
| レベル５ | 完全自動運転 |
2020年から日本も「レベル３」が到来
日本では、2020年4月に国内の公道での「自動運転レベル3」が解禁されました。
レベル2までは、自動運転状態にあってもドライバーがステアリングに手を添えておくなど、常に状況を監視している必要がありました。現在（2020年10月）日本で販売されているのはこの「レベル2」までのクルマです。
これがレベル3になると、いつでも運転を人間に交代できる状態にあることや高速道路の同一レーンを時速60kｍ以下にて走行するといった条件が加わりますが、ハンドル操作やブレーキ動作を行う必要がなく、運転手が周囲の状況から目を離してもよくなります。
2021年には「特定条件下における自動運転」ができる型式認定を受けたレベル3のクルマが走行しはじめることになるでしょう。レベル3対応のクルマでは、高速道路の車線上で渋滞時にスマホの操作や、飲食をするなど、路上から視線を外し、ほかのことができるようになります。
ここから上のレベルが自動運転の本領を発揮してくる段階になります。
『自動運転』がもたらす未来
自動運転は、単にクルマの運転が楽になるだけの話ではなく、私たちの社会に多くのメリットが期待されています。
交通事故の減少、渋滞の解消
例えば、交通事故の減少。交通事故の原因には、運転手の不注意も少なくありません。自動運転と先進運転支援システムが合わせて普及していけば、事故は大きく減少していくと思われます。
また、渋滞の解消も期待されます。自動運転は、人間が目的地を指示するだけでそこまで移動してくれます。そのルートはクルマに任せます。
自動運転車のみが走る車線を作って流れをシステムに任せれば、渋滞しにくい専用車線を作ることもできます。高速道路などに自動運転トラック専用の車線を作るという考えもあるでしょう。
物流、交通機関の効率化
物流の仕事なども変わってくるでしょう。例えば、複数のトラックで荷物を運ぶ場合、現在は1台1台のトラックに人間の運転手が乗って運転しています。しかし自動運転が実現すれば、1台のトラックだけを人間が運転し、他のトラックは自動運転でついていく。そして非常時には人間が対応するというやり方も可能になります。
バスなどの交通機関も自動運転による効率化が期待されています。現在、バスの運転手は運転だけでなく顧客対応まで、さまざまな業務をこなす必要がありますが、運転をクルマに任せることで、乗務員は身体の不自由な方や高齢者への対応、緊急時の対応、顧客サービスに専念できるようになり、乗務員の負担を減らせます。
他にも、自動運転タクシー、宅配便や郵送物の自動配送、商品を販売する移動店舗、車内で会議や業務ができる移動オフィスなど、いろいろな活用が模索されています。もちろんそれらを実現するには、法律など解決すべきさまざまな問題が残されているものの、自動運転技術には私たちの日常生活を大きく変える可能性が秘められているのです。
『自動運転』を実現する技術
運転自動技術は、多くの高度な技術を組み合わせることで実現していて、今も進化の最中にありますが、おおよそ以下のような技術を組み合わせて実現します。
- カメラやミリ波レーダー、LiDAR（※1）センサーから情報を得る技術
- カメラから得た映像を処理解析する技術
- 人工知能(AI)やビッグデータ、ダイナミックマップ利用のためのIoTの技術
- AIなどを駆使して映像を解析し状況判断する技術
- アクセルとブレーキ、ハンドルを実際に制御して動かす技術
※1 LiDAR：ライダーと読む。光センサー技術のひとつ。レーザーをモノに照射して反射を観測することで、その時間を計測し、距離や方向を測定する。レーダーは電波を使うのに対し、レーザー光を使い精度の高い位置や形状を検出できる。
カメラやセンサーはいわば自動運転の目や耳です。そしてクルマに搭載されたAIが脳の役割を果たします。目や耳で得た情報から脳で判断して、クルマを動かすことになります。
- 動的情報と高精度3次元位置情報を合わせたダイナミックマップ（※2）を得る技術
- 位置情報を認識、特定する技術
※2 ダイナミックマップ： 道路や車線、立体構造物の情報から得る静的な高精度3次元の位置情報と、渋滞や交通規制、信号などのリアルタイムで変化する動的情報を組み合わせたデジタルマップのこと。
ポイントは、クルマそのものの技術だけで自動運転が実現できるわけではないということです。自動運転で走るクルマは、常に他と更新し、現在の位置や目的地までの交通状況などを正確に取得し、AIで分析し、運転に反映させる必要があります。
地図といえばカーナビのマップをイメージするかもしれませんが、自動運転には使うには情報が不足しています。自動車が走るルートは、目的地に向かうコースという理由だけで走行ルートが決まるわけではありません。右左折や分岐点の情報はもちろん、刻々と変化する信号や他車、歩行者の状態、ルート上にある落下物、工事や事故、気象といった動的情報を秒単位で得て判断して、自動運転車は走ることになります。
そのため、ダイナミックマップという、自動運転に必要な情報を登録した専用のマップを整備する必要があるのです。
『自動運転』について学べる大学の学部
目指す学部としては、工学部や理工学部がメインになります。
大学によっては自動運転を学ぶ専門の研究開発センターや研究室を設けていたり、メーカーやベンチャー企業などと共同で研究している大学もあります。例えば、東京大学 工学部（生産技術研究所次世代モビリティ研究センター）、群馬大学 理工学部／情報学部（次世代モビリティ社会実装研究センター）、九州大学 工学部（スマートモビリティ推進コンソーシアム）などが挙げられます。またAIやビッグデータは情報系の学部に含まれている場合もあります。
自動運転の実証実験を行っている大学もあります。例えば、群馬大学は、2019年5月、複数の種類の自動運転車両を同時に走行させる実証実験を行いました。また埼玉工業大学は、2020年6月、後付けの自動運転AIシステムを搭載したバスを、台場エリア、羽田エリアで走る実証実験を行っています。
現在は自動運転というとクルマを連想することが多いかも知れません。しかし、技術の応用は、それだけにはとどまっていません。二輪車、飛行機、鉄道、航空機、海運、物流、ドローン、通信、ロボット、地図、法律、工業デザインなど多岐にわたります。応用の利く汎用（はんよう）的な学問として技術を習得していくと良いでしょう。
製造業、公共交通機関、物流や運送業、建築業、観光、農業、介護、警備、清掃、移動店舗、災害対応
埼玉工業大学【東京臨海部 実証実験】:後付け自動運転システムをバスに搭載
https://saikocar.sit.ac.jp/publisher/200920/
