| No. | 配信 | タイトル・著者（所属） |
|---|---|---|
| 1 | ◯ |
SDVの実現に向けたAUTOSARの取り組み（第3報） 後藤 正博（AUTOSAR） 第2報では, 様々な標準化活動からSDVのソフトウェアアーキテクチャの全体像を考察し，車両内外を接続するためのAPIに関する標準化の詳細を述べた. 本報告では，それらの技術を適用した車載高性能コンピューター（High Performance Computer in Vehicle）の構成と実現に必要な技術について考察する |
| 2 | ◯ |
自動運転モビリティにおけるモデル予測制御による複数サービス指標の改善 齋藤 哲平・長谷島 範安（日立製作所） モデル予測制御を用いて複数のサービス指標を改善可能な自動運転モビリティソリューションを開発している．本講演では，モデル予測制御において交通状態を予測する区間をサービスに割当てられた移動目的地の数に応じて逐次変更することで，低下が予想される指標を優先的に改善可能な走行制御手法について述べる． |
| 3 | ◯ |
都市自動運転に向けた強化学習とその獲得モデルの検証 泉名 克郎・坂本 伸・渡辺 政彦（NTTデータオートモビリジェンス研究所） 我々は，自動車や歩行者など様々な交通参加者が混在する都市部・市街地での自動運転の行動判断モデルについて，抽象化した表現空間での強化学習トレーニングでのモデル獲得を研究している．本報告では，得られたモデルを実際の運転環境（ドライビングシミュレータ）適用に向けた研究開発の内容について報告する． |
| 4 | ◯ |
車載カメラ映像とマルチモーダル大規模言語モデルによる先進運転支援システムの改善支援技術 露木 雅文・羅 智圓（日立製作所）・冨田 民則・新 吉高（日立Astemo） 先進運転支援システムの改善効率化には，膨大な車載カメラ映像から所望のシーンを目視確認無しに抽出する必要がある．本研究ではマルチモーダル大規模言語モデルによる映像確認の支援技術を提案する．全データの約20％の目視確認で車線変更判定機能の誤判定シーンの半数を抽出でき，システム改善を効率化できる見込みを得た． |
| 5 | ◯ |
雪の，Camera・LiDAR・ミリ波Radarに対する反射・統計係数の測定 天野 義久・黒田 浩・日比野 愛子・水越 雅・井上 秀雄（神奈川工科大学）・佐藤 研吾（防災科学技術研究所） 運転は2027年度に国内100ヶ所を指し社会実装が進むが，本の国では1/31/4は降雪地帯となる．我々DIVPプロジェクトは動運転の安全検証を現実空間ではなく仮想空間でうシミュレータを開発している．今回，Camera・LiDAR・ミリ波Radarからた雪の反射・透過係数を，測定系構築から始めて測定した．LiDARに対しては，新雪は均質なランバート反射体である，凍結し表研磨されたアイスバーン状の雪は真逆の強い鏡反射をした．ミリ波Radarに対しては，新雪は誘電率1.4の理論反射係数と致した．透過係数は，先献にはられない概念だが厚み多重反射の考慮が必要と分かり，微細な多重反射を測定するため新規な傾斜サンプル法をいた． |
| 6 | ◯ |
光ファイバセンシング技術を用いた降雪環境下における協調型合流自動運転の開発 山口 史人（SUBARU） GNSS信号が届かない場所やコネクテッドカー以外の自動車を捉えた自動運転をするためには道路インフラ側で持つ情報とのリンクが重要となる． |