ローカル5Gを利用した自動運転バスの公道実証、NECらが実施

今回は「ローカル5Gを利用した自動運転バスの公道実証、NECらが実施」についてご紹介します。

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　ICTまちづくり共通プラットフォーム推進機構（TOPIC）と群馬大学、日本モビリティ、NECは、前橋市でローカル5G（自営型第5世代移動体通信システム）を利用した複数台の遠隔監視を含む自動運転バスの公道実証を2月21～27日に実施すると発表した。

　実証は、限定したエリアでのレベル4自動運転（完全自律型自動運転）の社会実装を想定し、日本中央バスの通常運行のバスとして利用者を乗せて行う。なお、公道走行時に群馬大学研究・産学連携推進機構次世代モビリティ社会実装研究センター（CRANTS）の遠隔管制室から遠隔監視することで完全自動運転を行うが、ドライバーが乗車し、緊急時にはドライバーの判断で手動運転に切り替えることで安全性を担保する。

　この実証では高速・大容量・低遅延、専用網として使用できるローカル5G設備を中央前橋駅に設置して周辺をローカル5Gエリア化し、公道での自動運転の評価検証をする。また、NECの人工知能（AI）ベースの映像配信技術と映像分析に基づくアラート通知技術により、1人のオペレーターによる複数台の自動運転バスの効率的な監視を可能にする遠隔監視システムの検証も行う。

　さらに、自動運転バスの社会実装をより意識し、複数台運行のための仕組みの検証として、CRANTSが同センター内の試験路にて自動運転バスの遠隔操作を行う。

　加えて前橋市と同様の課題を持つ他の地域でも問題なくローカル5Gを活用した自動運転を実施できるよう、隣接する周波数帯やローカル放送など地域独自で使用する周波数帯、キャリア5Gなどと干渉しない仕組みとして必要なモデルを作成するため、電波伝搬モデルの精緻（ち）化を実施する。

　今回の実証では、AIベースの映像配信技術とオペレーターをサポートするアラート通知技術を活用している。AIベースの映像配信技術は、AIを活用して監視用映像の送信画質を最適化するNEC独自の「学習型メディア送信制御技術」を応用したもので、通信帯域の変動が発生しても安定して映像を配信するため、通信帯域を予測し、送信データ量が予測した通信帯域を下回るように映像圧縮する。

　また、映像圧縮では監視の精度を維持するため、重要領域と最適画質を特定して重要度の低い領域のみ画質を下げる。大容量・低遅延といったローカル5Gの特性と本技術を組み合わせることで、遠隔管制室からの安定した遠隔監視・安全確認業務に貢献できるという。

　アラート通知技術は、映像中の「人」「車」「信号」などを検出し、自車両との距離が近づいた場合など、注意や介入が必要な状況を検知し、オペレーターにアラートで通知する。また、監視画面は全ての車両を一覧表示する「統合監視画面」と、注意が必要な車両を拡大表示する「詳細監視画面」から構成され、詳細監視画面に表示する車両を自動的に切り替える構成になっている。