冬期の安全・快適な道路交通を維持する上で、路面雪氷状態の現況値は道路管理作業の適正化や道路利用者の安全運転支援への活用など多岐にわたる需要があります。一方で、路面雪氷状態を正確に把握するためには高価な計測装置が必要となるため、安価・簡単に路面雪氷状態を把握するための方法が求められます。

そこで、本研究ではAIを用いた画像認識により、画像を撮影するだけで路面すべりやすさに加えて圧雪・凍結などの定性的な路面雪氷状態などを推定する技術を開発します。また、本技術で得られた路面雪氷状態の現況値を用いて、道路パトロール作業の省力化や冬期道路管理作業の適正化のための技術を提案します。

 

▲路面雪氷状態の推定方法

除雪等機械オペレータは、卓越した運転操作技術と路線を知り尽くした熟練度が要求されています。作業は天候に左右され、夜間、早朝の不規則で待機を含む長時間の労働環境が担い手不足を生むほか、オペレータの高齢化が社会問題化しています。オフロード法2014年基準により今後の除雪グレーダは１名しか乗車できない構造となったため、オペレータへの技術継承のための教育施設の開発が喫緊の課題となっています。

そこで、本研究では、AI、IoT技術等を活用し、オペレータの熟練度に左右されず、かつワンマンオペレーションでも安全で確実な除雪等作業を可能とする技能向上・継承支援技術を開発します。具体には、AI技術等を用いて熟練オペレータの運転挙動データ・機械操作データ・視線挙動データ等から最適な除雪作業方法を抽出し、インドアトレーニングにより安全で確実な除雪作業方法をオペレータにティーチングを行う技術継承のための教育施設を開発します。

路面凍結による交通事故を防ぐには凍結防止剤散布が有効です。凍結防止剤に使われる塩化ナトリウムは、国土交通省北海道開発局札幌開発建設部だけで一冬約9,000tが散布されるなど使用量が多く、コスト面や環境負荷低減の面から、散布量の低減や効果的な散布方法などの提案が求められています。

しかし、作業従事者の高齢化・新規入職者の減少などのオペーレーター不足が生じており、自動散布による省力化に努めています。本支援システムは、国土交通省北海道開発局に10台導入されています。

また、塩化ナトリウムは輸入品が多く、近年の関税・為替レート変動や物価高の影響を受け、購入価格は、従前の1.5倍以上となっており、散布量の低減は喫緊の課題となっています。

今後、凍結・シャーベット・湿潤など、路面状況を適切に把握することで、散布量の最適化を図り、凍結防止剤の散布量縮減に寄与することを目的としています。

 

▲「自動散布支援システムAIS3」を新たなステージへ誘います

▲本研究のアウトカムイメージ

通学路を含む生活道路で30km/h未満に車速を抑制するハンプや狭窄などの物理的デバイスは、機械除雪への支障を懸念する自治体においては積雪期前に撤去されています。本研究では機械除雪に配慮した新しい物理的デバイスを検討し、積雪期を含む通年での物理的デバイス設置（常設化）の参考となる技術資料を作成することで、積雪寒冷地の自治体の生活道路安全対策を技術的に支援することを目的とします。

積雪寒冷地の冬期は降雪や路面凍結の発生によって、旅行速度が減少します。特に交差点では信号切り替わり時の発進遅れや前方車両との車間距離の増加により、より顕著になります。さらに近年は自動車への安全システムの搭載やカーナビ・スマートフォンの普及によるドライバーの画面注視などにより車両の挙動に変化が生じています。しかしながら、これらの要因が積雪寒冷地における交差点の交通に与える影響は明らかにされていません。そこで、本研究では近年の車両挙動の変化に応じた冬期の交差点処理能力の実態を把握することを目的としています。

本研究ではAIを用いた路面のすべりやすさを画像認識によって推定する技術を開発しています。この技術は、非雪氷路面を撮影するだけで安価かつ簡便に、路面のすべり摩擦係数を定量的に推定することを可能にするものです。従来の測定方法は高価で手間がかかり、連続的な計測が難しいため、効果的な対策が行えませんでした。この新技術により、安全な路面を維持するための指標になり、事故リスクの定量的評価や事故多発地点での対策にも役立てられます。

北海道における高規格道路事業や一般国道事業の費用便益分析では、雪寒対策費用の必要性や冬期交通の実態が反映されていることが重要です。道路事業の便益の中で大きな割合を占める走行時間短縮便益の推計に際しては、冬期の便益が過小に推計されないよう、冬期交通の実態を適切に反映した時間価値原単位の適用が求められます。本研究では北海道における冬期の時間価値原単位を提案し、その原単位を適用して季節別の便益を推計した場合の便益改善度を示すことを目的としています。

　北海道は自然豊かな地域を通過する道路が多数存在します。これらの路線の沿線には野生動物が多数生息しており、車両と野生動物の衝突事故が多発しています。車両と野生動物の衝突事故件数は増加傾向にあります。北海道ではエゾシカとの衝突事故件数が10年間で2.7倍になっており、野生動物との衝突事故を防止するための手法が必要とされています。

　本研究では、道路CCTVカメラや車載カメラなど様々な方法で撮影された多数の画像から野生動物の出現状況を把握する技術を開発します。また、上記手法で得られた野生動物の出現情報を共有することで、走行中の車両へのリアルタイムな野生動物出現に関する注意喚起、道路管理者への情報提供等による効果的な事故対策手法を確立することを目指しています。