Autonomous Driving（自動運転）は様々なモノを自律移動させる力があります。ここでは、自動運転技術を適用する車両(自動運転車)とその活用方法について紹介します。

下記にて、自動運転を実装する応用対象車両について説明していきます。

紹介する対象車両

自動運転車というと、私たちが普段使っている自動車（乗用車）を思い浮かべる方が多いのではないでしょうか？

日本では、日産がプロパイロットなど自動運転技術を全面に出したマーケティングを行っており、現在、ニュースやCMで見ない日はないぐらいに自動運転に関して日進月歩で各企業が取り組んでいます。 今では白線検知をしたレーンキーピングアシストや前走する車両や車間距離に合わせて走行するオートクルーズコントロールシステム（ACC）などはもう一般の人が普通に使う技術となってきました。

しかし、レベル3以上の自動運転技術については、世の中では、世界の各都市を自動運転車が実証実験や走行試験を行いながら、走行しており、各社OEM（自動車メーカー）でも様々な業種との協業の発表やデモンストレーションを実施するなど、鎬を削って、自動運転の実用化を目指して開発が進められているのが現状です。

また、各社でも自動運転を実現するレベルのアプローチは異なり、自動車メーカーでは現在ADAS機能を搭載した車両の自動運転レベル2から運転者による交通事故を防止する高度運転支援システム高度化し段階的にレベルを上げていくというアプローチや、欧州や米国（アメリカ）・中国などのIT企業やベンチャー企業においては、ハンドルやステアリングさえも車両に存在しない自動運転車両を製造し、一足飛びにレベル4やレベル5の実現に向けて開発が行われています。

アウディではレベル3の走行が可能な車両として、新型アウディのA8も発表されています。しかし、これはレベル3の走行を実現する法規制が整っていないためまだ完全な機能として提供されているわけではないようです。

技術としての実現可能性が高まってくると、法規制の兼ね合いが発生するというシーソーゲームを繰り返しながら完全自動運転の実現に向かっていくと思われます。

しかし、実社会においては自動運転が可能となった乗用車が場所の縛りがなくどんな道路も走行できる完全自動運転（レベル5）を実現するまでには、10年～20年かかるという時間がかかるとも発表されており、当面は走行エリアを限定した自動運転技術の適用が進んでいくと考えられます。自動車を運転するユーザーのリアルなニーズとしては、渋滞中の高速道路や一般道の低速域において完全自動運転が行われるだけでも大きな助けになるかと思います。（低速走行中にもネットで検索したり、文書の編集作業ができたりするだけでもビジネスマン的には大助かりな気がします。）

2018年12月には政府が2020年から条件付きの自動運転の実用化を目指す中で、警察庁は自動運転に対応できるように道路交通法を見直しを行うなど国としての姿勢を示す動きも出てきております。

また実際に、安全な完全自動運転車を実現するためには、自車のセンシングだけでなく周辺の情報を共有し車車間や車路間通信（車と道路が通信する）なども活用した自動運転走行が必要なのではないかと考えられます。車両自体も、ステアリングやペダルがなくなりシートのアレンジも自由になった場合、乗員や乗客の保護や急停止や衝突に対しての安全対策や室内空間としてのデザイン性も求められるようになると思います。
そのため、自動運転のクルマを制御する技術開発だけでなく、関連した技術の開発も合わせて求められています。

そういう意味では、次で紹介するような特定の用途に限った車両の使い方をする車両の
自動運転が社会で活用されるのが早いと言われています。

また、自動車の自動運転に取り組む国内企業（トヨタ自動車、日産、ホンダなど）や国外企業（GM,Audi、Tesla、BMW、Waymo、ボルボなど）の取り組みを紹介しておりますので各社の自動運転開発への取り組みについては下記にもまとめておりますので参照いただければと思います。

バスの自動運転ですが、日本でも盛んに実証実験が行われています。
バスも大きさが様々なあり、欧州では小型のバス（10人程度）の乗車人数を想定した自動運転車両を使った開発が行われています。

その車両としては、NavyaやEasy mileといったスモールコミュター向けの車両で、街中での走行実証実験等に活用されています。

また、日本ではもう一回り大きいバス車両を活用した実証実験が行われています。

先進モビリティ株式会社が開発を進める日野自動車のリエッセをベースとした車両で、
このバスの制御には、車路間通信も用いられており、インフラの改造を利用することでその停止位置の精度を向上しているようです。

そのため、走行ルートが固定されているような路線バスに対しては、運転補助システムとして、決まったルートの路面に磁気マーカーなどを設置することにより、ドライバーの居眠り運転や飲酒運転による路線外れなどの防止といった最近のドライバーによる事故防止にも活用できるかもしれません。

話は運転支援に少し外れてしまいましたが、走行ルートがある程度決まっているバスの自動運転化は乗用車の自動運転化よりもはやく実現する可能性があると考えています。

また、バスの自動運転車両は、1台でより多くの乗客を運ぶことが出来ることから、“人を運ぶ”という機能としては自動運転の技術の実用化が求められている車両といえます。

このバスの自動運転はまず限られたエリアでの自動運転技術適用が行えると考えられ、ZMPでも電動バスの自動運転車両プラットフォームの開発を行っています。

また、バスについては車内の乗客とのコミュニケーションやモニタリングの大切であり、人工知能を使った画像認識や乗客の動作解析、また無人運転になった時の利用者とのコミュニケーションのためVRやARなどの開発も自動運転バスに必要な要素になると思います。

以下では、各所で行われている自動運転の実証実験で活用されているバスの自動運転車両について紹介していきます。

大型バス
車種：大型路線バス「日野ブルーリボンシティ」

乗客座席数：20
全長：1053cm
全幅：249cm
全高：329cm
乗降扉数：2（前扉／中扉）
床形状：ノンステップ

本車両は、株式会社JTEKTが実施者として行う沖縄における自動運転バス実証実験で活用されている。日本で初めての大型バスでの自動運転の走行実証実験にて活用された車両です。株式会社JTEKTではセンチオーダーで停車する制御技術を確立し車両と歩道の間を精度よく制御しています。

小型バス
車種：小型路線バス「日野リエッセ」

乗客座席数：24
全長：6990mm
全幅：2090mm
全高：2820mm
乗降扉数：2（前扉／中扉）
床形状：ワンステップ

日野リエッセは先進モビリティ株式会社が自動運転の実証実験の自動運転車両として活用しており、沖縄や岩手県などでの自動運転の実証実験走行に利用されています。また、先進モビリティ株式会社の自動運転の特徴として、磁気マーカーを活用した自動運転走行制御が挙げられます。

車種：小型路線バス「日野ポンチョ」

実証実験で使用する自動運転バス
出典：SBドライブ社プレスリリース

乗客座席数：11
全長：6990mm
全幅：2090mm
全高：3100mm
乗降扉数：2（前扉／中扉）
床形状：ノンステップ

日野ポンチョは羽田空港の制限区域内での走行実験で利用され、自動運転バスの改造は上記で言及した先進モビリティが改造して実験に用いられています。自動運転のセンサーには、LiDAR、RTK-GPSシステム、ミリ波レーダー、周辺監視用のカメラなどが搭載されているようです。

車種：小型EVバス「RoboCar Mini EV Bus」

乗客座席数：11
全長：6990mm
全幅：2090mm
全高：3100mm
乗降扉数：1（中扉）
床形状：ノンステップ

RoboCar Mini EV BusはZMPが開発する自動運転車両プラットフォームです。外界センシングのため3D-LiDARやステレオカメラRoboVision2sを搭載し空港内の自律移動運転を実現しています。RoboCar Mini EV Busについては自動運転を活用したサービス開発を行いたいお客様にたいし販売を行っておりますので詳細下記ご確認いただければと思います。

また、下記の動画は中部国際空港にて実施した実証実験の紹介動画となります。

小型EVバス車両ベース自動運転車両　RoboCar® Mini EV Busの詳細については下記をご覧いただければと思います。

次に、トラックの自動運転化についてですが、このトラックの自動運転化はアメリカや中国で大々的に行われているように見えます。
港でのトラックの自動運転化についてはtu Simpleが先進的な取り組みを行い、これまで大陸横断走行などもアメリカにて実施しました。

一方で日本では、高速での隊列走行についての実証実験が各社トラックOEMの連合チームで実施されています。

2018年1月に、大手トラックメーカー4社がそれぞれ自社の車を使い、新東名高速道路の浜松サービスエリアから隣のパーキングエリアまでの訳15キロの区間を走行しています。

この取り組みでは、完全に自動運転ではなく、先頭のトラックは人が運転し、後ろの2台は追従する隊列走行を行っています。
後続の車両は、先頭の車のアクセルやブレーキの操作が無線通信で伝えられ、連動して自動制御される方式で行っています。

トラックの隊列走行では究極的には、前走車の後ろに近距離で追従し、走行抵抗を低減し、燃費削減の効果まで得られる隊列走行を行うことができるとその自動運転によるメリットを最大限引き出せるのでないかと思います。

もちろん、そのためには前を走行する車両との協調制御が必要となり現在日本で行っているような車車間通信とそれに連動した制御構築が重要です。

日本における労働人口の低下から、まずは1台のトラックを自動運転車化し、輸送の効率化を図っていくだけでもそのメリットを享受できると思います。

トラックについても、”物を運ぶ”という機能を最大限発揮することができるため自動運転の技術が社会に貢献する領域といえます。

その一方で、車両が大きいことや積載重量の高さから車両の挙動や制御が乗用車と異なることや市街地の走行や小さい路地での車庫入れなどドライバーのスキルに依存する部分があるため今後も継続的な開発が求められています。

そういった経緯からもトラックの自動運転は、港や工場などの敷地構内や長距離輸送時の高速道路などで導入されていくように考えられます。

バイクの自動運転化については、日本のヤマハのバイクが有名です。
バイクを使った自動運転車両を作成し、「MotoGP」のトップライダー、バレンティーノ・ロッシ選手に挑むという取り組みをしています。

また、ホンダでは倒れないバイクを開発、バイクの自動運転はまずは運転手の支援から開発が進んでいくようです。バイクの自立技術が確立されれば、それをどのように動かしていくかという技術を進めればよいと考えられます。

バイクでは転倒による事故や自立機能が担保されることでよりメリハリを持ったライディングが可能になります。

また、自動車との比較からバイクの自動運転技術の課題としては、カーブ時に傾く車体を考慮したセンシングなどを行いながら認知を行う必要があるのではと考えられます。

先ほど紹介した、ヤマハの自動運転車両「MOTOBOT Ver.2」の制御には、GPSを使った位置情報と加速度センサー（IMU）を使った姿勢変化情報から、制御を行ってサーキットでの正確な走行を実現しています。

より変化の富んだ市場の走行においては、さらなるセンシング技術の開発が行われる必要があります。

個人的には、バイクは乗る楽しみの趣向が強い乗り物であるので、車両を傾けて走行するようなシーンでは自動運転は使わず、高速道路走行時などの自動運転モードと自動車よりもはっきりとした使い分けがなされるのではないかと思います。

建設機械や建機においては、既にKOMATSUが自動運転を使ったオペレーションに取り組んでいます。
建機の作業現場においては、砂ぼこりや泥などの汚れや視界の悪さなどの影響もあるため、自動車で一般的な3D-LiDARを使った自己位置推定よりもGPSなどの緯度経度を活用した自己位置推定による制御が行われると考えられます。

外でのGPSの制御についてはある位程度、実現性を感じられますが、建機においては鉱脈の掘るような機械については、作業が進むにつれて穴の深さが深くなるため、GPSの信号が入らないという問題もありケースバイケースで制御を使い分ける必要がありそうです。

また、トンネル内の作業においてもGPSは活用できないことから、屋内GPSなどを活用した制御の検討が必要になると考えられます。

また、建機においては、車両の自動運転化だけでなく、作業の自動運転化も重要となってくるため、周辺の形状や作業中の周辺の安全監視などの技術も大切になると思われます。

ZMPでは、オープンエアな環境においての建機の自動化プロジェクトとしてKOMATSU共同で実施しており、そういった建機における自動化を支援するカスタマイズサポートなども対応可能です。

自動運転技術を様々な車両に適応して技術開発やサービス開発を支援するサービスの事例については下記をご覧いただければと思います。

台車を自動化するというアイデアは世界の中であまり事例がないという現状です。宅配ロボットはラストワンマイル問題は国際的な問題からか中国を中心にアメリカや欧州でも開発がされています。

そんな中で、ZMPでは台車型の自律移動型物流支援ロボットCarriRo（キャリロ）を開発しています。

この物流支援ロボットCarriRo(キャリロ)はもともと、自動運転の技術を応用し、2つのカメラを使ってビーコン（発信機）の光を追従し先を歩行する人についてくるカルガモモードとモーターで作業者の負荷をアシストするアシストモードを搭載して販売を開始しました。

2018年11月には自律移動モデルを追加し、床に張ってあるマーカーを認識することで公道計画を決定して、自律的に走行が可能なモデルを追加しました。

物流支援ロボットCarriRo（キャリロ）の機能については特集ページを作成していますのでそちらを参照いただければと思います。

宅配ロボットですが、これは各国で開発され実用化を目指して様々な形やモデルが存在しています。物を届けるということから、nuroのようにクルマに近い形の機体や、運ぶものをしぼって小型で背も小さい機体もStarshipやHakobotなどの企業で開発されています。また、AIを使った物流経路の最適化や認識なども各社で開発されています。

日本においては、ZMPでも宅配ロボットを開発、“CarriRo Deli（キャリロデリ）”という名前のロボットを開発しています。国内では、他にもTier4などの企業でも宅配ロボットが開発されています。

現在ある程度の要素技術は確立されており、歩道を走行することが出来る小型モビリティの法規制の面で現在路上での試験や運用が出来ていないという状況です。

政府や自治体などと歩調を合わせ技術と法規制の変更が必要となるでしょう。2019年2月21日の日経新聞の報道では、自動配送ロボットの屋外公道での実証実験を2019年度から解禁する。実験に必要な安全対策を盛り込んだガイドライン（指針）を今年度内に策定する。宅配拠点から配送先までの短距離輸送で活用したり、観光客の荷物を運んだりする需要を想定。実証実験を重ねて実用化に向けた社会インフラや法律の整備につなげる。という発表があり、今後、より実証実験が行われ実用化への技術開発やサービス開発が進むと考えられます。

ZMPの宅配ロボット“CarrRo Deli(キャリロデリ)”は慶応大学のキャンパスを使った実証実験を2019年1月から実施し、その効果性の検証を進めています。

また、ZMPでは宅配ロボットの導入に向け、店舗からお客様に配達を行うシステムを導入いただけるエントリーパッケージを提案しています。

本取り組みでは、敷地内での物流省力化やロボット技術による新たな価値創出を目指す事業者を対象に宅配ロボットを使ったサービスシステムを提供します。

宅配ロボットCarriRo Deliの詳細につきましては下記をご参照いただければと思います。

自動運転は電車の分野でも開発が進められています。日本でもJR東日本が山手線をドライバーレス運転に向けた自動運転試験を公開し、周囲の環境や前後列車の間隔などに応じて走行パターンを変更できるように最適化して運行する「高度なATO（Automatic Train Operation：自動列車運転装置）」の開発を目指しているようです。

既に一部の電車では自動運転が実装されており、下記の路線では無人運転が行われています。
・日暮里・舎人ライナー（東京都）
・ゆりかもめ（東京都）
・ディズニーリゾートライン（千葉県）
・シーサイドライン（神奈川県）
・リニモ（愛知県）

など、上記の車両と通常の車両との環境の違いとしては、上記は高架やトンネル内を走行しており、人が飛び出すなどの状況が起こりづらい環境のため自動運転を実現しやすい環境であるといえます。踏切や平地などの環境を走行する在来線は、人の介在の可能性が存在するため自動運転の実用化が進まないという原因がありそうです。

その一方で、ドイツの都市ポツダムでも、世界初となる無人路面電車（トラム）が実際の線路を使用して初の走行実験を昨年に実施しています。この車両は自律走行型に改造された底床路面電車コンビーノ（Combino）として開発され、車両を開発したのは、エンジニアリング企業のシーメンスという企業です。

路面電車の走行はあくまで実証実験という位置づけで行われていますが、同社の見解では、実用化はまだ先のことだが、より広い分野の無人運転技術に貢献することになりそうという見解とのことです。

完全自動運転は、少し先の話かもしれませんが、より多くの人を乗せることができる車両であるため、社会的なインパクトも大きいと思われます。

上記の乗り物やモビリティ以外にも、
今後自動運転・自律移動の技術の適用のフィールドは広がっておりいます。

特定エリアの中で人が動かすもの、例えば、EVやトロッコ、クレーン、農機、アミューズメントパークの乗り物、レーシングカーなど様々なモデルや機械へ応用が可能と考えられます。

ZMPでは、「Robot of Everything 人が運転するあらゆる機械を自動化し、安全で、楽しく便利なライフスタイルを創造する」、というミッションの元、自動運転技術を活用した自動化の支援を行っています。

そのサービスとして自動運転ソリューションサービスがあります。
これにより、ユーザーやお客様の要望に応える製品やカスタマイズに対応いたします。

自動運転ソリューションサービスについては下記を参照いただければと思います。

上記に関する問合せ、資料請求などについては下記よりご連絡いただければと思います。