ソフトバンク、慶大SFCの自動運転バスの実証実験を高度化--デジタルツインやAI活用

　ソフトバンクは5月31日、自動運転バスの運行の高度化に、デジタルツインを活用する実証実験を開始したと発表した。慶應義塾大学 SFC研究所（SFC研究所）と設立した「デジタルツイン・キャンパス ラボ」で取り組む。

　慶應義塾大学 湘南藤沢キャンパス（SFC）では、春／秋学期中の平日のうち10時30分〜18時30分において、看護医療学部を発着する循環線が運行。片道約2.2km（公道0.9km、大学構内1.3km）の自動運転バスになるという。

　実験では、車両に設置したセンサーやカメラだけでは検知できる範囲に限界があるため、屋外に設置したセンサーの情報や信号機の灯火予測情報などを、デジタルツイン・キャンパス ラボが開発したデジタルツインプラットフォーム「DTCLプラットフォーム」上で再現する。

　また、SFC研究所が神奈川中央交通と共同で研究、運行している自動運転バスの走行システムにその情報を共有し、自動運転バスの運行を高度化。快適で安全な運行を目指す。

　具体的には、「右折時の対向車検知」と「信号機の灯火予測による快適で安全な車両の運行」というユースケースについて取り組むという。

　自動運転バスのセンサーだけでは、遠方から接近する車両の認識が困難なケースがあるという。「右折時の対向車検知」では、建物の屋上に設置したセンサーの情報を共有し、車両だけでは認識できないエリアを補完。SFC内の右折ポイントにおいて、DTCLプラットフォームから対向直進車の情報をリアルタイムに取得できるようにしている。

　従来は、運転士が目視で確認して手動で右折を実施していたが、DTCLプラットフォームから情報を取得することで、対向直進車がいなければ自動で右折するような運行へと高度化できるという。

　「信号機の灯火予測による快適で安全な車両の運行」では、逆光などでうまく検知できないといった課題に取り組む。

　SFC周辺の信号機を映した固定カメラの映像などを基に、灯火情報をAI（人工知能）で推定。情報をDTCLプラットフォームから取得できるようにしつつ、過去の灯火情報から信号がどれくらいの時間で変わるかも予測する。これらの情報を自動運転バスと連携させ、より快適で安全な運行サービスの実現を目指すとしている。

　なお、今回の実証実験は、デジタルツイン・キャンパス ラボが2022年10月から取り組む、物理空間（実際のキャンパス）と仮想空間（デジタル化したキャンパス）を相互連携させる研究開発の一環。