超高齢化社会の中で、全ての人が地域差・個人差なく、いつまでも社会の現役として活躍できる社会を実現するために、高齢者が自らの意思でいつでもどこへでも移動でき、高齢者の外出頻度と社会参加率が増加し、主観的幸福感が向上する、「高齢者が元気になるモビリティ社会」を実現します。

モビリティ研究 知能化モビリティ研究

研究体制

知能化モビリティグループリーダー
平山 高嗣(名古屋大学 未来社会創造機構 特任准教授)
環境理解ユニットリーダー
村瀬 洋(名古屋大学 大学院情報学研究科 教授)
人間機械協調制御ユニットリーダー
鈴木 達也(名古屋大学 大学院工学研究科 教授)

知能化モビリティグループ

運転知能アーキテクチャ

知能化モビリティグループでは、交通事故や運転ストレスの低減を可能にする「ドライバの認知・判断・操作を支援する知能化モビリティ」の観点から研究開発を進めています。

出会い頭や右左折、合流における事故の防止、および他者とのインタラクションをともなう制御介入型支援の実現を目指し、(1)自動運転サービス向けの自動運転知能(環境理解グループ)、(2)指導員型運転支援システム向けの人間機械協調型運転支援知能(人間機械協調制御グループ)の研究開発を行っています。

我々が実現を目指す運転知能は、自車位置推定、インタラクション認識、および指導員型介入制御を特徴としています。

環境理解ユニット

自車位置推定

自車位置推定とは、自動車自身がいまどこを走っているのかを認識する技術のことで、自動運転の根幹にある処理と言えます。

自動運転の安全性を担保するためには、自車位置推定の「失敗」を精度良く検知する必要があります。そのため、推定結果の信頼度を把握することが重要となります。

本グループでは、自車周辺の対象物までの距離の情報(測距情報)と地図情報との照合に基づく自車位置の推定と、その推定結果の信頼度を同時に推定する「信頼度付き自車位置推定技術」を開発しています。

まず、深層学習を導入することで、高精度な自車位置推定と失敗検知を実現しました〔Link1Link2〕。

しかしながら、深層学習によるもののため、どのように推定したのか、その論理は暗黙的なものでした。そのため、現在は失敗を客観的に説明することができる自車位置推定の一般理論の構築を進めています。そして、測距情報全ての相互関係を重視し、人間のように俯瞰して、測距情報と地図情報を照合することで、より高精度な自車位置推定とその失敗の検知を実現しました〔Link3Link4〕。

また、従来は、路上の物体を明示的に認識せずに自車位置推定を行ってきました。しかし、周囲環境の変化に対する頑健性を向上させるためには、観測物体の属性(地図上での存在,道路,建物等)を考慮することが重要となります。そこで、物体認識と同時に自車位置を推定する技術を開発しました。属性として、観測物体が地図に存在するか否かを扱うことで、高精度な自車位置推定が可能となり、動的な環境においても計算・メモリコストを増大させることなく、頑健性を向上させることが実現しました〔Link5Link6〕。

歩行者の意図や行動の推定

自動運転車が安全に円滑に交通参加するためには、歩行者が道路を横断するのかどうか、その意図や行動を推定する必要があります。その際、どういったコースを歩いているか(歩行軌跡)に着目するだけでは不十分です。年齢や体と顔の向き、歩きスマホ、アイコンタクトなどの歩行者の属性を認識し、さらには自車の状態との相互関係(インタラクション)を考慮することが重要です。

本グループでは、まず、画像に映る歩行者の姿勢を推定し、関節の位置と見えに機械学習を適用することによって、顔と体の向きだけでなく、歩きスマホ状態か否かも高精度に認識する技術を開発しました〔Link1Link2〕。

そして、教習所の教官などの規範ドライバは高度に歩行者の横断意図や行動を推定しながら運転していると仮定し、自動運転車が倣うべき規範ドライバの判断を推定する技術の開発を進めました。自車の速度、歩行者の属性、双方の相対位置に深層学習を適用することにより、アクセル操作(ONかOFFか)の判断について、高精度な推定を実現しました〔Link3Link4〕。
現在は、自車の状態を考慮して歩行者の行動を予測し、それに応じて自車が取るべき判断を先読みするインタラクションモデルの構築を進めています。

人間機械協調ユニット

指導員型運転支援システム

現在、高齢者向け運転支援システムが社会的に求められています。しかし、支援に頼りっきりになると、運転能力の低下を引き起こす可能性があります。

そのため、我々はドライバ自身の運転特性が改善される、つまりは「ドライバを育てる運転支援システム」が必要だと考えました。その実現のために、まるで教習所の指導員が隣にいるように、安全運転の時には見守り、危ない時には手助け(介入)するシステムを開発しました。認知科学的視点からのその学習効果を評価した結果、システムを利用することで運転がうまくなることがわかりました。

新たに開発した運転支援システムとその効果の詳細は、ぜひ動画にてご確認ください。〔Link1

モビリティ研究 人間・加齢特性研究

研究体制

人間・加齢特性グループリーダー
青木 宏文(名古屋大学 未来社会創造機構 特任教授)
人間・加齢特性ユニットリーダー
島崎 敢(名古屋大学 未来社会創造機構 特任准教授)
支援手法開発グループリーダー 、支援手法開発ユニットリーダー(兼任)
田中 貴紘(名古屋大学 未来社会創造機構 特任准教授)

人間・加齢特性グループ

高齢ドライバデータベース(DAHLIA)

高齢ドライバによる事故が近年問題になっています。加齢による心身機能の低下が事故につながっていると考えられていますが、その関係はまだ十分には明らかになっていません。なぜなら、人間特性と運転の関係を紐づけて分析できるデータセットがないためです。

安全運転を支援するアプリケーションの開発には、心身機能と運転能力の関係解明が必要だと考え、「高齢者運転特性データベース(Data Repository for Human Life-Driving Anatomy; DAHLIA)」の構築を進めています。運転に関連する幅広い項目を同じドライバから継続的に収集することで、様々な関係を複合的・縦断的に分析することを可能としました。加えて、本データベースの参加者を対象に追加実験を行うことで、短期間に必要なデータを得ることも可能です。すでに本データベースの仕組みを活用した企業との共同研究により、安全運転支援装置の製品化に至っています。

支援手法開発グループ

ドライバエージェント

本人が安全運転を心がけていたとしても、本当にそれが出来ているかを自分で判断することはむずかしいものです。
たとえば助手席に運転指導員がいてアドバイスをしてくれると便利ですが、非現実的です。かといって、家族などからのアドバイスは素直に受け取りづらい人もいるでしょう。

そこで私たちは、小さなロボットがいつも隣にいて、安全運転につながるアドバイスをしてくれるシステムを開発しています。この小さなロボットは、運転中には車内外の環境やドライバの状態に基づいて、より安全運転になるような声掛けをしてくれます。一方、運転後は、たとえば自宅のリビングなどで、一緒に今日の運転を映像とともに振り返り、必要に応じてアドバイスなどもしてくれます。

プロトタイプを用いた実車での実証実験の結果、運転改善効果が認められています。現在は、実験協力者のマイカーに載せていただき、有効性や受容性の検証を始めています。

安全運転の意識を高め改善を促すドライバエージェント

くらし・健康基盤研究

研究体制

バイオデバイス加工グループリーダー
馬場 嘉信(名古屋大学 大学院工学研究科 教授)
リキッドバイオプシーユニットリーダー、バイオバーデンユニットリーダー(兼任)
小野島 大介(名古屋大学 未来社会創造機構 客員准教授)

バイオデバイス加工グループ

インテレクチャルガラス

高齢者にとって、最も大きな不安は「病気」だと言われています。健康上の理由で外出を控えるなど、その不安は日々の暮らしにも影響しています。しかし、検査には身体的負担が大きいものもあり、気軽に受ける気にはなりにくいでしょう。また、病気が見つかれば、医療費や薬の副作用、検査のための手術など、病気そのもの以外の不安の種があります。もし簡便に検査が出来て、病気以外の負担も軽くなれば、これらの不安を減らせるのではないでしょうか。

その実現のために研究開発されているのが、インテレクチャルガラスです。血中や水中のターゲットを高速・高精度にフィルタリングすることで、様々な検査を可能とします。さらに、健康インフラの拡充による新たな市場創出の実現を目指します。現在、病院や企業などと連携し、臨床研究など、実用化・製品化に向けて取り組んでいます。

サステナブル基盤研究

研究体制

サステナブル基盤グループリーダー、サステナブル基盤ユニットリーダー(兼任)
間瀬 健二(名古屋大学 大学院情報学研究科 教授)

サステナブル基盤グループ

歩行トレーニングロボット Walk training robo

「いくつになっても、自分の足で歩きたい」

超高齢化が進む日本において、できるだけ長く、自立した生活を送りたいと願う人は、今後ますます増えていくでしょう。そのために重要なことのひとつが、自分の足で歩くこと、と私たちは考えました。そして、歩きたくなる「気持ち」へのサポートを、歩行トレーニングロボットという形で実現しました。

このロボットは、2つの独自技術により、押して歩く機能だけでなく、安心で適切な歩行トレーニングも提供することで、人々の自立をサポートします。
1.AIがハンドルを押す力を解析し、利用者に最適な運動負荷を提供
2.ハンドルを押して歩くだけで、利用者の歩行能力をリアルタイムで解析
加えて、歩行能力といった身体機能だけでなく、同時に認知機能も鍛えられるトレーニングプログラムも研究開発中です。

なお、研究開発にあたっては、病院や介護施設などのスタッフや利用者といった多くの方々に、1年以上の長きにわたって協力いただきました。実際の現場で使っていただいて出てきたご意見・ご要望が、歩行トレーニングロボットの機能やデザインにつながっています。

協調領域研究 モデルコミュニティ形成プロジェクト

研究体制

モデルコミュニティ形成グループリーダー
森川 高行(名古屋大学 未来社会創造機構 教授)
中山間地域ユニットリーダー
三輪 富生(名古屋大学 未来材料・システム研究所 准教授)
地方都市ユニットリーダー
中村 俊之(名古屋大学 未来社会創造機構 特任准教授)

中山間地域ユニット

たすけあいプロジェクト

愛知県豊田市の足助地区、旭地区、そして稲武地区において、高齢者の日々の生活を支える交通システムの構築に取り組んでいます。

利便性の高い公共交通システムを整備することが困難な中山間地域では、高齢者や子供などがとても不便な環境を強いられています。一方で、公共交通サービスを維持するためには、地域住民による積極的な利用が不可欠です。この問題を改善するため、地域居住者のオーナシップ(当事者意識)の涵養が不可欠です。

このため、地域住民による交通計画の実施に取り組んでいます。既存公共交通サービスの利用実態調査や改善策の計画と実施、地域の交通問題の見守りや新たな交通サービスの必要性検討などを、地域の皆さんに主体的に行っていただくための活動を行っています。

協調領域研究 交通・情報システムグループ

研究体制

交通・情報システムグループリーダー、ダイナミックマップユニットリーダー(兼任)
高田 広章(名古屋大学 未来社会創造機構 教授)
交通マネジメントユニットリーダー
森川 高行(名古屋大学 未来社会創造機構 教授)

ダイナミックマップユニット

ダイナミックマップ2.0

ダイナミックマップ2.0とは、クラウド、エッジ、そして組込みをカバーする、次世代のダイナミックマップのソフトウェアプラットフォームです。

高精度の道路地図上に、センサなどから得た交通データを重ね、位置参照方式を用いてお互いに紐づけられるようにしたデータ集合のことを、ダイナミックマップ、と呼びます。これは、自動走行システムなどの高度な交通サービスを支えるために必要な情報基盤です。しかし、大規模データをクラウド上で一極集中的に管理をするシステムでは、処理負荷や通信の遅延などが大きな問題となります。これは、たとえば自動運転の場合では重大な事故につながりかねません。

その解決のためには、一極集中をやめ、車載システムなどの組込み環境や道路インフラなどのエッジ環境との連携、クラウド環境の複数サーバの並列動作といった、幅広い実行環境での連携を想定したデータ処理と通信の仕組みを採用することが必要となります。これを実現するため、2016年10月に「ダイナミックマップ2.0コンソーシアム(DM2.0コンソ)」を立ち上げ、複数の大学や企業とともに研究開発を行ってきました(2020年3月に終了)〔Link1〕。そして現在は、これまでの研究成果の評価を、シミュレーションに実フィールドも加えて行い、高信頼化を目指すことを目的に「ダイナミックマップ2.0の高信頼化に関するコンソーシアム(DM高信頼化コンソ)」を2020年4月に新たに立ち上げ、さらなる研究開発を行っています〔Link2〕。

協調領域研究 ゆっくり自動運転®グループ

研究体制

ゆっくり自動運転グループリーダー
森川 高行(名古屋大学 未来社会創造機構 教授)
サービス構築ユニットリーダー
金森 亮(名古屋大学 未来社会創造機構 特任准教授)
運転知能構築ユニットリーダー
赤木 康宏(名古屋大学未来社会創造機構 特任准教授)

サービス構築ユニット、運転知能構築ユニット

ゆっくり自動運転コンセプト

ゆっくり自動運転®は、低速度で人や社会と協調する自動運転技術のことです。超小型車からバスまで様々な車両に適用でき、ラストマイル交通、地域内巡回交通、カーシェアリング回送、自動バレーパーキングなどへの応用が考えられます。

ゆっくりコムス

超小型モビリティを改造した自動運転車両This self-driving vehicle is a remodeled Micro Mobility.
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ベース車両:コムス(トヨタ車体製)

レーザーセンサ(LiDAR)で周辺環境を認識し、3次元地図データを踏まえて今自分がどこにいるかを推定します。次に、対向車や歩行者の挙動を先読みし、軌道生成技術で最適な走行経路を決めます。これを繰り返すことで、自動走行が可能となります。

加えて、自動運転車がどう動くかを周囲の歩行者や他車に伝える情報を表示する「インフォディスプレイ」を搭載し、周辺環境と調和した状態となるようにしています。

ゆっくりカート1号機

ゴルフカートを改造した自動運転車両。This self-driving vehicle is a remodeled golf cart.
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ベース車両:電動ゴルフカート(ヤマハ発動機製)

誘導線方式ではない、日本初の自動運転ゴルフカートです。回転式LiDARを1台、車両上部に設置し、全周を計測しています。

乗員の安全のための安全ベルトを装着するなどの改造を経て、公道を走れるよう軽自動車としての登録を行いました。

ゆっくりカート2号機

ゴルフカートを改造した自動運転車両は、屋根の四隅にLiDARが設置されています。The self-driving vehicle, a remodeled golf cart, has LiDAR on all four corners of its roof.
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ベース車両:電動ゴルフカート(ヤマハ発動機製)

3次元点群地図を用いた自動運転ゴルフカートです。

ゆっくりカート2号機では、LiDARを屋根の4隅に配置することで、死角を低減させています。

乗員の安全のための安全ベルトを装着するなどの改造を経て、公道を走れるよう軽自動車としての登録を行いました。

ゆっくりバン

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ベース車両:ミニバン(トヨタ自動車製)

コミュニティバスでの利用を想定した車両です。
共同研究開発機関である新明工業株式会社と協働で、市販車を自動運転車両にしました。
自動運転用ソフトウェアパッケージ「ADENU」を搭載しています。

ADENU~自動運転車用ソフトウェアパッケージ~

ADENUは自動運転車用のソフトウェアパッケージです。

主要な機能としては、各種センサデータの取得、地図データの管理、地図とセンサを融合した走行環境理解、経路計画の生成、車両への制御指令機能があり、自動運転車等の走行に必要な機能が全て含まれています。市街地でのMaaSや施設内の人や物の輸送などに利用可能です。〔Link1

実証実験の様子

名古屋大学COIでは、自治体などの協力のもと、公道などで公開実証実験を行っています。

サービス実証@高蔵寺NT 日本語ロングバージョン
サービス実証@高蔵寺NT 英語ショートバージョン

協調領域研究 抗老化グループ

研究体制

抗老化グループリーダー、抗老化ユニットリーダー(兼任)
葛谷 雅文(名古屋大学 未来社会創造機構教授)

抗老化グループ

抗老化運動プログラム

高齢者人口が著しく増加する社会において、高齢者の健康対策が急務となっています。

フレイルとは、自立と要介護の中間の状態と言われ、加齢により心身機能が老い衰えた状態のことで、適切な介入をすることにより再び健康な状態に戻ることが期待できるものです。高齢者ができるだけ自立した生活を送るためには、このフレイルを予防、改善するような介入法の開発が求められています。そこで、私たちは科学的エビデンスに基づく介入プログラムの開発と、地域への実装を目的に研究開発を行っています。

主観的な認知機能低下のある高齢者に対する運動介入がフレイルへ与える影響:無作為化比較試験

物忘れなどを自覚している高齢者を対象にした介入研究で、有酸素運動によるフレイルへの効果を明らかにしました。

フレイルとは、自立と要介護の中間の状態と言われ、加齢により心身機能が老い衰えた状態のことで、適切な介入をすることにより再び健康な状態に戻ることが期待できるものです。
高齢者人口が著しく増加する社会において、高齢者の健康対策が急務となっています。高齢者ができるだけ自立した生活を送るためには、このフレイルを予防、改善するような介入法の開発が求められています。

本研究では、地域で生活している65歳から85歳の高齢者の方を、有酸素運動トレーニング、レジスタンストレーニング、複合トレーニング、そして運動介入を行わないコントロールの4グループに無作為に分けて、運動のフレイルへの効果を検討しました。

その結果、26週間の有酸素運動がフレイル、特にうつと不安に関する要素を優位に改善することを明らかにしました。

名古屋大学健康長寿シリーズ

名古屋大学未来社会創造機構は、愛知県豊山町と連携協定を結び、高齢者の健康増進に資する取組みとして、ケーブルテレビを活用した健康長寿プログラムの実施とその効果検証に取り組んでいます。

認知症やフレイルの予防のため、運動プログラムのほか、栄養に関するプログラムを提供しています。

イノベーション受容研究

研究体制

イノベーション受容グループリーダー
森川 高行(名古屋大学 未来社会創造機構 教授)
社会的評価ユニットリーダー
上出 寛子(名古屋大学 未来社会創造機構 特任准教授)
法制度整備ユニットリーダー
中川 由賀(名古屋大学 未来社会創造機構 客員教授)

イノベーション受容グループ

イノベーション受容研究

イノベーションとは、新しい技術や仕組みが普及し、新たな価値を生み出すことと言えます。

しかし、技術的に、もしくは制度的にすぐれた新しい取り組みのすべてがうまくいくとは限りません。それまでの社会的価値観や制度などと齟齬をきたし、製品化や普及までゆかず、結果としてイノベーションが起きないということも十分にあり得ます。

そこで、名古屋大学COIでは、新しい技術や仕組みがどのような過程や要因で社会に広まるのか、その過程でどのような法制度が整備されるべきかといった、社会受容性に関する分析とその実践的活動を行っています。

社会的評価ユニット

高齢者視点に立ったCOI技術の受容性の検討

研究開発中の技術がどのような形で高齢者の方々の支援につながるかを、調査研究により明らかにしました。心理的、身体的、そして社会的に良好な状態を表すwell-beingを軸に、身体的な機能や社会参加・外出頻度なども加え、「高齢者の元気」を「高齢者の視点に立ったwell-beingモデル」として整理しました。

続いて、どういった視点で高齢者が新しい技術を受け入れるのかを分析しました。実際に、名古屋大学COIで研究開発中の技術を例に調査研究を行い、そこにwell-beingに関係する要素を加え、技術が受容されるために重要な要素を検討しました。

法制度整備ユニット

CASE研究会の開催

一方、イノベーションには法制度整備も重要です。

新しい技術のポテンシャルが十分に発揮され、かつ、安全性が十分確保され、法的責任が明確化された法制度が、社会実装には必要です。そのため、そのような法制度のあり方を検討し、他機関における同趣旨の取り組みと連携しながら、追加的な提案を行うことに取り組んでいます。

自動運転を含む自動車のCASE化(Connected、Automated、Shared/Service、Electric)に伴い、様々な法的・社会的問題が生じます。これは、法律の専門家だけでも、技術の専門家だけでも、解決されえません。そこで、文理融合で、産学官の枠を越える情報・意見交換の場として、CASE研究会を開催しました。2019年1月から2020年2月という、約1年間の取り組みの中で、技術の発展や社会情勢の変化をいち早くとらえるとともに、法整備の推進を図るための啓発活動を行ってきました。