沖縄の渋滞緩和に一役、自動走行バスにみる地方活性化の可能性：クルマ社会に朗報？（3/6 ページ）

[翁長潤，ITmedia]

ゆっくりだが、確実な走行

　筆者も実際に試乗させてもらった。出発地点から自動的にアクセルが踏まれ、運転手がハンドルを握ることなく走行を開始した。最高速度は40キロとのことだが、今回は常時30キロ前後の速度で走行。体感としては実際の速度よりもゆっくり走行していたが、正確かつ確実に走行しているような印象だった。

自動運転の運転席。走行中、手動で運転（オーバーライド）は6回程度だった

　実験車両では、GPSによって前方車両の速度と相対距離を測定し、前方車両が止まると自動的にブレーキを踏んで停止する。ただし、現段階では信号機手前で先頭になった場合のみ、手動（オーバーライド）でブレーキを踏む必要がある。

　走行コースには路肩に車両が停車するエリアもあったが、その場合、右側に40センチオフセットするように制御。ただし、車線をはみ出さないように工夫されており、路上駐車を自動的に回避していた。

　ただ、障害物の検知の精度については、まだ改善の余地があるようだ。終点の宜野湾アリーナには人やクルマに慣れた野生の猫が多く、通行路をふさぐケースも見られた。現段階では猫などの小さな動物は障害物として検知できず、オーバーライドで対応する必要があるという。また、夜間の試験走行やスコールのような豪雨でも実施しているが、現段階ではGPS認識率は低くなるという。

　バス停での正着制御では、30メートルまで近づいたら徐々に減速して自動的にウィンカーを出して停止するように制御されていた。今回の実験では、準天頂衛星を用いる方式と磁気マーカーを用いる方式を併用していた。

バス停正着の様子

　遠隔から運転状況を把握するために車両の位置情報や車両情報、社内外からの映像、音を確認できる運行管理システムを設置。車内の状況は、車内に設置されたセンサーとAIで見守っている。AIでは「立っている／座っている／移動している」などの人間の状態の画像を学習させ、認識率94％で車内の状況を監視している。また、管制センターで管制官が車両への指示を送信できる。

車内の人間の状態の認識。乗客が座っている（sit）であることを認識している