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Uploaded byMasaki Ito
自律分散型信号システム： その技術と新しい都市交通の可能性
2021年1月25日開催のUTMobIフォーラムにおける講演動画です。 http://www.its.iis.u-tokyo.ac.jp/utmobi/ja/forum/forum202101.pdf
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自律分散型信号システム： その技術と新しい都市交通の可能性
- 1. 1 自律分散型信号システム: その技術と新しい都市交通の可能性 UTMobIフォーラム 2021年1月25日 東京大学 生産技術研究所伊藤昌毅 トヨタ・モビリティ基金 受託研究
- 2. 2 伊藤 昌毅 東京大学 生産技術研究所特任講師 ユビキタスコンピューティング 交通情報学 経歴 静岡県掛川市出身 2002 慶應義塾大学 環境情報学部卒 2009 博士（政策・メディア） 指導教員： 慶應義塾大学 徳田英幸教授 2008-2010 慶應義塾大学大学院 政策・メディア研究科 特別研究助教 2010-2013 鳥取大学 大学院工学研究科 助教 2013-2019 東京大学 生産技術研究所 助教 2019- 現職 委員（国土交通省） バス情報の効率的な収集・共有に向けた検討会 座長 公共交通分野におけるオープンデータ推進に関する検討会 委員 MaaS関連データ検討会 委員 交通政策基本研究小委員会 委員 他 委員（その他） 経済産業省 官民データの相互運用性実現に向けた検討会 座長 沖縄 観光2次交通の利便性向上に向けた検討委員会 委員長 他 2
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- 4. 4 自律分散型信号システム研究開発 ・柔軟な制御ロジック： 安全性と円滑性のバランスのパラダイム・シフト ・センサ機能： 別のインフラとせずに，三色信号灯器に一体化 ・無線通信機能：4方向の灯器同士も結線せずに無線で情報共有 ・電源装置： 三色信号灯器で発電・蓄電を完結（レジリエンス） 独立電源 装置 無線通信 制御用 センサ 制御ロジッ ク 三色信号灯器に4つの機能をビルトインした自律分散型システム
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- 7. 9 車両認識のためのセンサを開発 ・ 画像認識により交差点進入車両の位置、速度、ウィンカーを検知 ・ リアルタイムの車両検出システムをNVIDIAJetson Xavier NX上で稼働 車両検知イメージ NVIDIA Jetson Xavier NX 機械学習に最適化された小型省電力の 組み込みコンピュータ
- 8. 10 システム構成と開発状況 画像認識 • YOLO ver.4を使い実装 • Deep Learningによるリアルタイム画像認識 フレーム間追跡 • SORT (Simple Online and Realtime Tracking)を元に開発 2次元投影 • 射影変換によりビデオ画像から地図上へ位置を変換 開発環境 • Linux PC上で開発、Jetsonでも動作確認しチューニング Webカメラ 画像認識 フレーム間追跡 2次元へ投影 FullHD 30フレーム/秒 自動車の位置と大きさ 車に一貫したIDを付与 平面での位置・速度付与
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- 10. 12 小型・省電力の組み込み機器でどこまで可能か Jetson Xavier NX+ Webカメラ によるリアルタイム画像認識 交差点の動画を再生してデモ実施
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- 12. 15 制御ロジック1/2 : 「動線交錯」を考慮し選択肢を列挙 1:それぞれの方向で赤か青を選択 できるとして、交差点のすべて選 択肢を列挙 2: 導線の交錯を考慮し可能な 選択肢を選択 片側1車線4流入路の交差点の すべての選択肢｜24 = 16 A B D C 交 錯 関 係 可能な選択肢｜16 のうち 7 ◯ 交錯あり × 交錯なし
- 13. 16 制御ロジック2/2 : 各選択肢の際の交通を予測し最善のものを選択 •今の交通状況（交差点に進入する車の位置、速度、右左折）をセンシング • 各選択肢に切り替えた場合の15秒後の姿を交通シミュレータで予測 • 制御器内でシミュレータソフトが7プロセス稼働している • 遅れ時間（各車が制約なく走った場合との差）の合計がいちばん小さい候補を選択 • 5秒おきに15秒後を予測し制御を繰り返す ➢シミュレータ で15秒後を予測 選択肢1 選択肢2 選択肢3 選択肢4 選択肢5 選択肢6 選択肢7 選択肢1 総遅れ｜118秒 ⻘信号｜ 2 選択肢2 総遅れ｜110秒 ⻘信号｜ 1 選択肢3 総遅れ｜135秒 ⻘信号｜ 2 選択肢4 総遅れ｜138秒 ⻘信号｜ 1 選択肢5 総遅れ｜117秒 ⻘信号｜ 1 選択肢6 総遅れ｜135秒 ⻘信号｜ 1 選択肢7 総遅れ｜138秒 ⻘信号｜ 0
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- 16. 19 柔軟な制御を実現した例 「右折の詰まり」に対して、状況に応じた最適な制御が行われた ★ 10秒だけ右折を止めて「対向車を通す」 A B C D 10 1010 10 ★ 5秒だけ対向車を止めて「右折を通す」 A B C D 継続時間 (s) 10 10 5 20
- 17. 21 評価結果 遅れ時間の比較（1/2） 白畑健, 伊藤昌毅,鳥海梓, 新倉聡, 大口敬, "交差点におけるセンサを活用した自律型交通信号制御手法の評価", 第62回土木計画学研究発表会・講演集, 2020年11月14日.
- 18. 22 評価結果 遅れ時間の比較（2/2） 白畑健, 伊藤昌毅,鳥海梓, 新倉聡, 大口敬, "交差点におけるセンサを活用した自律型交通信号制御手法の評価", 第62回土木計画学研究発表会・講演集, 2020年11月14日.
- 19. 24 ・通信方式： IEEE 802.11n 2.4GHz ・開発プラットフォーム： RaspberryPi 4 4台 ➔ RabbitMQを利用Pub/subモデルに 対応したオープンソースAMQPミド ルウェアをベースに通信ソフトウェ アを開発 ➔オープン仕様、高信頼性の通信プ ロトコルAMQP (Advanced Message Queuing Protocol)を採用 課題3： 信号灯器同士を無線通信で接続 通信ソフトウェアブロック図 Raspberry Pi
- 20. 25 Pub/Subモデルに基づいた通信により拡張性を実現 Pub/Subモデルの採用 • 送受信が疎結合であり、スケーラブルで動的な構成が可能 • メッセージ送信者：特定の送信者を想定せずにメッセージ送信 • メッセージ受信者： 興味のあるメッセージの条件を設定。送信者を決めない AMQP(Advanced Message Queuing Protocol) • TLSをベースとしSecurity, Reliability, Interoperability, Standard, Openの5点を重 点をおいたプロトコル • Pub/sub, Transactional messaging に対応 • Cisco, Microsoft, Goldman Sachsなどソフトウェア・金融など高信頼プロトコルが 必要な場面で採用されている • 機能拡張性・AMQPによるプロトコル信頼性が高く、MQTTに比べ高信頼性で高 度なメッセージングが行える
- 21. 26 Raspberry Pi 4上で RabbitMQ を用いた実装 RabbitMQとは • AMQPを実装したオープンソースによるミドル ウェア • win, mac, Linux(amd64, arm64, armhf) で動作 • Erlangで実装、Python, Java, Ruby, C#, js, Go等か ら呼び出し可能 Raspbian （DebianベースのLiunx OS）上に移植 • 灯器制御データ、センサによる認識データの送 受信プロトコルを設計 • 通信障害発生時の速やかな検出機能 • 通信： Wi-Fi（2.4GHz）を想定、実験は主に有線 LANにて実施 CarData Queue:sensor01~ SignalData Queue:trafficsignal Camera Input Image processing Data Output CarData Intput Intesection Simulation SignalData output Decision of Light SignalData Input Set LightSignal Light ハードウェア （Raspberry Pi or Jetson） プロトコル Sensor01(timestamp,car1(平面座標,ベクトル),car2()…) Sensor02(timestamp,car1()…) Sensor03(…)… 交通シミュレータ（1基） センサ（4基） 灯器制御（4基）
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- 25. 30 ソーラー、カメラ、組み込みコンピュータをポールに取り付け ソーラー＋蓄電池 横型灯器 縦型灯器 組み込みコンピュータ IPカメラ • DC12V, 5Vを供給 •ソーラー＋蓄電池で安定した電源供給を目指す • （実際に取り付けるものは小型であり、24時間駆動はおそらく不可能） • 自動車通行状況のセンシングに利用 • 画像認識と組み合わせ、リアルタイムで交差点へ進入する自動車の 位置や速度などを把握 • 信号制御ロジックとして交通状態に最適な信号制御 • 画像認識として、カメラ画像から自動車を抽出、速度などを算出 • 通信機能として、複数の信号機同士を接続、情報交換 NVIDIA Jetson Xavier NX Raspberry Pi
- 26. 31 信号灯器の位置： Far Side/ Near Side x Far Side Near Side
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- 28. 33 灯器をNear Sideに置くメリット • どの信号が自分に向けた信号か判断しやすい •対向車の動きが予想出来ず、停止か発進かを確かめてから動くことに なる。そのため、複雑な信号制御を行っても混乱を招かない • 全体最適のために、個人が（少しだけ）待たされたとしても、気付きにく い
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- 36. 41 東京都小池知事も期待を表明 東京都交通局のバス・地下鉄データをAPIで 提供した。 民間がデータを使って新しい サービスを展開でき、スタートアップに繋が る可能性。 また住民がテクノロジを活用し て社会や地域の課題を解決するシビック テックの取り組みによりQoSを向上」との言 及 「ポスト・コロナを見据えた東京のDXの推進に向けたオンラ インシンポジウム」での発言（2020年10月12日） https://www.youtube.com/watch?v=R_-CQIiVwpc 1:14:50 頃〜
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- 40. 45 コロナ禍は交通の未来像を大きく変える 「乗合」の意味が問い直される今、どれだけ未来に繋がる都市交通ビジョ ンを描けるか • 「オンデマンド乗合交通」推進は難しいのでは？ 多分野の最先端を集める価値のある課題 出典： i-SUSTAINhttps://www.i-sustain.com/projects
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