自動運転(モビリティイノベーションシリーズ〈5〉) [全集叢書]

自動運転(モビリティイノベーションシリーズ〈5〉) の 商品概要

• 目次

  1．自動運転概論
  1.1　自動運転とは
  　1.1.1　自動運転の定義と分類
  　1.1.2　運転自動化レベル
  　1.1.3　自動運転のその他の分類
  　1.1.4　自動運転の用語
  1.2　自動運転の歴史
  　1.2.1　自動運転の幕開けとインフラ型の展開
  　1.2.2　自律型の展開
  　1.2.3　自律型とインフラ型の統合による現在の自動運転ブーム誕生
  1.3　自動運転の現状
  　1.3.1　二つのシナリオ
  　1.3.2　オーナーカーシナリオの現状
  　1.3.3　サービスカーシナリオの現状
  1.4　自動運転への期待
  　1.4.1　自動車の負の側面の解決
  　1.4.2　新たな社会課題の解決
  　1.4.3　交通社会やビジネスモデルの変革
  1.5　自動運転の課題
  　1.5.1　人とシステムの協調
  　1.5.2　安全性の課題
  　1.5.3　開発戦略の課題
  引用・参考文献
  
  2．センサ
  2.1　センサの役割と種類
  　2.1.1　人の五感とセンサ
  　2.1.2　一般道路での自動運転レベル4で必要なセンシング機能
  2.2　RADAR
  　2.2.1　RADARの現状
  　2.2.2　RADARの仕組み
  　2.2.3　RADARの課題と今後
  2.3　カメラ
  　2.3.1　カメラの現状
  　2.3.2　カメラの課題と今後
  2.4　LiDAR
  　2.4.1　LiDARとは
  　2.4.2　LiDARの動作原理
  　2.4.3　LiDARの課題と今後
  引用・参考文献
  
  3．認知：地図と位置姿勢推定
  3.1　自動運転にとっての地図と位置とは
  　3.1.1　地図と位置推定の関係
  　3.1.2　自動運転における位置推定の役割と，必要となるセンサ
  3.2　自動運転で活用される高精度地図の概要
  　3.2.1　自動運転で活用される高精度地図
  　3.2.2　位置推定のための地図
  　3.2.3　認識のための地図
  　3.2.4　経路計画・制御のための地図情報
  3.3　点群ベースの照合技術
  　3.3.1　ICPスキャンマッチング
  　3.3.2　NDTスキャンマッチング
  3.4　センサ融合
  　3.4.1　ベイズフィルタ
  　3.4.2　カルマンフィルタ
  　3.4.3　パーティクルフィルタ
  3.5　GNSSと慣性センサ
  　3.5.1　GNSSの概要と自動運転との関係
  　3.5.2　GNSSの欠点
  　3.5.3　自動車におけるGNSSと慣性センサの統合
  3.6　Mobile Mapping System（MMS）
  　3.6.1　MMSの概要，利用されているセンサ
  　3.6.2　絶対位置を基準とした三次元復元
  　3.6.3　MMSで作成した地図とSLAMで作成した地図の違い
  引用・参考文献
  
  4．認知：外界センサによる走行環境認識
  4.1　環境理解とは
  4.2　歩行者・車両の検出
  　4.2.1　データセット
  　4.2.2　検出窓走査型の歩行者検出
  　4.2.3　候補提案型の歩行者検出
  　4.2.4　直接回帰型の歩行者検出
  　4.2.5　まとめ
  4.3　歩行者属性認識
  　4.3.1　歩行者属性の分類
  　4.3.2　静的属性
  　4.3.3　動的属性
  　4.3.4　応用
  4.4　走行環境の詳細認識
  　4.4.1　画像の領域分割と認識
  　4.4.2　条件付き確率場によるセマンティックセグメンテーション
  　4.4.3　深層学習によるセマンティックセグメンテーション
  　4.4.4　最近の動向
  　4.4.5　まとめ
  4.5　センサフュージョン
  　4.5.1　センサフュージョンの必要性
  　4.5.2　情報の利用方法に基づくセンサフュージョン技術の分類
  　4.5.3　情報の統合段階に基づくセンサフュージョン技術の分類
  　4.5.4　センサ間のキャリブレーション
  　4.5.5　まとめ
  引用・参考文献
  
  5．判断・行動計画
  5.1　運転行動計画の階層
  　5.1.1　広域経路計画
  　5.1.2　行動判断
  　5.1.3　走行軌跡計画
  　5.1.4　目標軌跡への追従制御計画
  5.2　判断・行動計画とリスク評価法
  　5.2.1　顕在リスク
  　5.2.2　潜在リスク
  　5.2.3　人工リスク評価関数
  　5.2.4　潜在リスクの発生確率
  　5.2.5　リスク評価法の分類と特徴
  5.3　最適経路探索法
  　5.3.1　移動コストの評価
  　5.3.2　グラフに基づく最短経路探索
  　5.3.3　リスク場・確率場に基づく経路探索
  5.4　運転行動判断
  　5.4.1　決定論的行動判断
  　5.4.2　機械学習による運転行動判断
  5.5　走行軌跡生成
  　5.5.1　運動曲線による運動軌跡生成
  　5.5.2　評価関数最適化による軌跡生成
  引用・参考文献
  
  6．車両の制御
  6.1　自律走行における走行目標実現のための車両制御
  　6.1.1　車両制御の概論
  　6.1.2　本章における「車両制御」の範囲について
  　6.1.3　対象とする車両
  6.2　車両制御に用いられる座標系
  6.3　目標軌道実現のための車両の簡易モデル
  　6.3.1　車両モデルを考える必要性
  　6.3.2　システムモデリング
  　6.3.3　車速制御のためのモデル
  　6.3.4　車両の横方向モデル
  6.4　PID制御を用いた車両制御
  　6.4.1　PID制御の基礎
  　6.4.2　PID制御による車速制御
  　6.4.3　PID制御による軌跡追従制御
  　6.4.4　PID制御による舵角目標値の計算
  　6.4.5　前方の先読み点を用いたPID制御：look ahead controlと点追従制御
  6.5　車両のダイナミクスを考慮した軌跡追従制御
  　6.5.1　状態空間モデル
  　6.5.2　DBMに基づくパス追従誤差システム
  　6.5.3　安定性と極配置法によるゲインの設計
  　6.5.4　線形二次レギュレータによるゲインの設計
  　6.5.5　モデル予測制御
  　6.5.6　拘束条件なしの線形二次モデル予測制御に対する簡易的な解法
  6.6　制御手法の違いによる経路追従誤差の評価
  6.7　車両制御の今後
  引用・参考文献
  
  7．自動運転（レベル2とレベル3）のHuman Machine Interface（HMI）
  7.1　ドライバの視認行動と知覚・認知リソース
  　7.1.1　ドライバの視認行動
  　7.1.2　ドライバの知覚・認知リソース
  　7.1.3　ドライバの知覚・認知リソースに関するリスク管理
  7.2　システムの動作を示すHMIとモダリティの選択
  　7.2.1　モダリティの選択：視覚・聴覚・触覚
  　7.2.2　視覚モダリティ
  　7.2.3　聴覚モダリティ
  　7.2.4　触覚モダリティ
  7.3　レベル2におけるドライバの運転行動とHMI
  　7.3.1　システム開始時のHMI
  　7.3.2　システム動作中のドライバの周辺認知レベル（situational awareness）
  　7.3.3　システムの運転制御に割り込むとき（オーバーライド）のHMI
  　7.3.4　システムへの抵抗感とHMI
  7.4　レベル3におけるドライバの運転行動とHMI
  　7.4.1　レベル3とHMIの要件
  　7.4.2　RTIとHMI
  　7.4.3　RTIを安全に行うHMIのさらなる改善
  7.5　システム利用時の安全性
  　7.5.1　過信
  　7.5.2　眠気
  7.6　まとめ
  引用・参考文献
  
  8．実装技術
  8.1　オープンソースソフトウエアAutoware
  　8.1.1　Autowareの概要
  　8.1.2　ROS
  　8.1.3　自己位置推定
  　8.1.4　環境認識
  　8.1.5　経路生成
  　8.1.6　経路追従
  　8.1.7　その他のAutowareの機能
  8.2　GPU・メニーコアへの実装
  　8.2.1　Drive PX2への実装
  　8.2.2　メニーコアへの実装
  引用・参考文献
  
  9．自動運転社会の法制度
  9.1　自動車と法の関わり
  　9.1.1　法とは何か
  　9.1.2　わが国の法体系
  　9.1.3　私法について
  　9.1.4　法令の理解
  　9.1.5　自動車は，どのように法と関わるか
  　9.1.6　交通事故
  　9.1.7　交通事故を未然に防ぐための法律（規制法）
  　9.1.8　交通事故後の対処のための法律（法的責任に関する法律）
  　9.1.9　自動車についての法の変容
  9.2　自動車が備えるべき安全性
  　9.2.1　自動車（車両）の設計・製造に関する法的責任
  　9.2.2　自動運転車に何を求めるか
  　9.2.3　自動車が備えるべき安全性
  9.3　自動車に関する現行法規と自動運転の社会実装に伴う変容
  　9.3.1　概観
  　9.3.2　国際法規
  　9.3.3　国内法規
  引用・参考文献
  
  10．自動運転技術と人との関わり方
  10.1　自動運転技術とインタラクション
  　10.1.1　HMIとHCI
  　10.1.2　完全自動運転技術が完成したとしても残る問題
  10.2　自動運転車両に乗る
  10.3　自動運転車両を用いたサービスとその利用
  　10.3.1　SecretSign
  　10.3.2　CarBuddy
  10.4　自動運転におけるエンタテインメントの可能性
  10.5　完全自動運転車におけるインタラクションの未来
  引用・参考文献
  
  11．自動運転で変わるモビリティ社会・産業構造
  11.1　自動運転とモビリティ社会の前提になるVehicle IoT
  11.2　なぜ，日本でのみ「車載」カーナビが普及したのか
  11.3　さらなる地図の重要性
  11.4　地図とVehicle IoTによる見えない世界への対応
  11.5　半導体が車の安全性を高めた
  11.6　「コネクテッド」でさらに安全性を高める
  11.7　自動運転のもう一つの分類：Operational Design Domain
  11.8　自動運転の開発方向性と市場方向性の二極化
  11.9　モビリティ社会の変貌：MaaSへの発達
  11.10　サービスカーで変わる産業構造
  引用・参考文献
  
  索引

• 出版社からのコメント

  自動運転を構成する技術的要素とそれに伴う法制度まで解説した，自動運転を網羅した一冊。

• 内容紹介

  交通事故，渋滞，環境破壊，エネルギー資源問題などの自動車の負の側面を大きく削減し，人間社会における多方面での利便性がより増すと期待される道路交通革命がCASE化である。CはConnected（インターネットなどへの常時接続化），AはAutonomous（またはAutomated，自動運転化），SはServicized（またはShare & Service，個人保有ではなく共有によるサービス化），EはElectric（パワートレインの電動化）を意味し，自動車の大衆化が始まった20世紀初頭から100年ぶりの変革期といわれる。
  
  第5巻「自動運転」は，CASE化のAに焦点を当て，世界的なブームとなっている自動車の自動運転について，カメラやセンサなどによる周辺環境や運転者の状況認識，それらをもとにした走行軌道の計画，計画に対して正確に走行するための制御という，自動運転の実現に必要な技術的要素だけでなく，それに伴う法制度についても解説するなど，現状や実用化を可能にした技術のポイント，社会実装に向けての技術，社会的な課題について最新の情報を網羅した。
  
  本書は，第1巻「モビリティサービス」，第2巻「高齢社会における人と自動車」との関連領域を含みながら，以下の構成で解説した。
  
  まず，1 章では自動運転の概要として，仕組みや歴史，さらにその現状と課題について解説した後，2 章から8章で，自動運転の構成要素について詳細な解説を行う。具体的には，2章で自動運転の情報処理の入力となるセンサを，3章で高精度地図の具体的な内容と地図の利用に必須となる位置姿勢推定を，4章で歩行者の位置などの空間情報を把握するための空間理解を中心とした走行環境認識を，5章で自動運転車の走行状態や経路を決定するための判断および行動計画に関する技術を，6章で走行軌跡計画により設定された車両の走行経路や走行速度を実現するための制御計画を詳説した後，7章ではドライバの視認行動と認知・知覚に関する基礎的な知見やHMI（human machine interface）に課せられる用件を整理する。続いて8章では，7章までに紹介してきた自己位置推定や環境認識など自動運転システム向けのアルゴリズムをROSのノードで実装したオープンソースの自動運転プラットフォームであるAutowareを例に，実装について解説する。
  
  9 章では，自動運転の技術に加えて重要になる社会的な側面について，法制度の観点で現状と課題を，10 章では，人を運転から解放した自動運転で新たに生まれた人との関係性や，エンタテイメントなどについて詳細に解説する。
  最後に11 章では，本5 巻のまとめとして，自動運転がもたらすモビリティ社会や産業構造の変化という大きな視点からの議論を行う。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  二宮 芳樹(ニノミヤ ヨシキ)
  １９８１年名古屋大学工学部電子工学科卒業。１９８３年名古屋大学大学院工学研究科修士課程修了（電子工学専攻）。１９８３年株式会社豊田中央研究所勤務。２００８年博士（工学）（名古屋大学）。２０１４年名古屋大学特任教授
  
  武田 一哉(タケダ カズヤ)
  １９８３年名古屋大学工学部電気工学科卒業。１９８５年名古屋大学大学院工学研究科修士課程修了（電気電子および電気第二専攻）。１９８５～９３年国際電信電話株式会社（ＫＤＤ、現ＫＤＤＩ）勤務。１９８６年国際電気通信基礎技術研究所（ＡＴＲ）出向。１９８８年米国マサチューセッツ工科大学滞在研究員。１９９３年博士（工学）（名古屋大学）。１９９５年名古屋大学助教授。２００３年名古屋大学教授

自動運転(モビリティイノベーションシリーズ〈5〉) の商品スペック