V2X-based Collective Perception for Cooperative Driving in Mixed Traffic

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2022年度は、センシング情報交換・統合機構と輻輳制御・優先送信制御連動方式を連携させる基本的な統合交通環境認識プロトコルの研究を進めた。具体的な協調走行シナリオを実現する自律走行・協調走行モデルをシミュレーションに実装し、混在交通での基礎的な協調走行における統合交通環境認識プロトコルの性能を評価した。MCM（Maneuver Coordination Message）による周辺車両との情報交換と協調走行の調停について検討し、計画軌跡の調整と交渉フェーズの導入、交通流への影響を考慮した効用ベースの交渉受け入れ判断方式を提案した。車線変更とT字路での右左折の2つの協調走行シナリオを対象としたシミュレーション評価により、交通効率の改善、通信量への影響などの観点から、提案手法の有効性を明らかにした。センシング情報の統合と各種通信制御の連携について、CAM (Cooperative Aware Message) の情報に基づく推定走行軌跡を利用したMCMのメッセージサイズ削減手法を提案し、シミューレーション評価により、有効性を示した。これとは別に、MCMに含まれる軌跡情報の圧縮手法の検討も進めた。アプリケーション品質の維持を目的として、CAM, CPM (Cooperative Perception Message), MCMが混在する通信において、CPMとMCMの動的な送信間隔制御による優先送信制御方式を提案した。高速道路での通信シナリオを対象としたシミュレーションにより、MCMの受信間隔、CAVの普及率と輻輳低減効果を評価し、一定の有効性があることを確認した。都市部での統合交通環境認識のための検討を進め、歩車間通信と歩行者のクラスタリングに基づくメッセージ収集と交通環境認識手法を提案した。都市部の大規模なスクランブル交差点周辺を対象としたシミュレーション評価を実施した。