自動運転車両の走行データを用いた走行環境リスク要因の走行リスクへの影響分析

近年、自動運転技術は発展しており、交通事故の削減、高齢者の移動支援や運搬などのドライバー不足など、さまざまな社会課題の解決策になると期待されています。日本では、2023年4月より自動運転レベル４（特定のルートでの走行などの条件を設けた完全な自動運転）の公道走行が解禁され、2025年までに全国40ヶ所以上に限定エリアにおける無人自動運転移動サービス導入を目標に掲げています。

あいおいニッセイ同和損害保険株式会社では、今後の無人自動運転移動サービスの導入に際して、安全な走行ルートの選定や走行環境条件の設計が必要不可欠と考え、走行ルートのリスク評価手法の検討を2021年より、あいおいニッセイ同和損害保険株式会社と滋賀大学が設立した専門研究拠点「日本セーフティソサイエティ研究センター（JSSRC）」の研究として開始しています。

具体的には、群馬大学・日本モビリティ株式会社に取得いただいた自動運転車両の走行データと走行実験の環境データ（交差点、歩車区分、中央分離帯、交通量など）からリスク評価の数理モデルを構築しています。例えば、あるルートを走行することを考えた場合、リスクが発生する可能性の地点を事前に知ることが可能になります。本研究では、これらのリスクの要因を説明変数、実際に走行した際のインシデント（0.3g以上の加速度を計測した回数）を目的変数としてポアソン回帰によってモデル化をしました。この際、ルートを交差点と交差点以外に分けてモデル化することで、より正確なモデルを構築・検討することが出来、環境データが持つリスクを評価することが可能となっています。

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