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。

生活道路を利用する地区住民の安全を守るには、車両の最高速度を地区内で面的に30km/hに規制するゾーン30の実施や、地区を通過するだけの車両の進入を妨げる進入抑制装置（ライジングボラード等）の設置や、地区内でスピード出し過ぎを抑える速度抑制装置（ハンプ、スムーズ横断歩道、狭さく等）の設置などが有効です。このうち進入抑制装置及び速度抑制装置をまとめて「物理的デバイス」と呼びます。雪寒地域の生活道路では、物理的デバイスを存置しながら除排雪をしている道路管理者がいる一方で、除雪作業への支障の懸念等から設置に躊躇している道路管理者もいると聞きます。ハンプ等を設置するには、各種データを活用して地区住民とのコミュニケーションを図りつつ、地区内の交通安全の現地点検と診断（Plan）、仮設ハンプ等の設置（Do）、設置効果の分析（Check）、恒久的な設置又は改善（Action）というPDCAサイクルに道路管理者が警察等と協力して取り組むことが非常に重要になります。

そこで本研究では、除雪作業に支障なく積雪時にも交通事故抑止に効果的な物理的デバイスの開発、及び雪寒地域において物理的デバイス設置を計画する際の手引き書の提案を目指します。

路面雪氷状態の予測情報は、冬期道路管理を効率的に行う上で重要であり、道路管理者からは「より高精度に」「より広い範囲にわたり」「より安く」入手したいという要請があります。これまで寒地土木研究所では、路面付近の熱の移動量等を計算することで1日程度先までの路面温度や路面凍結リスクを予測する「熱収支法」による路面雪氷状態予測手法を開発してきました。

一方近年のAI関連技術の進歩は著しく、多量の学習用データを基に作成したニューラルネットワークにより高精度な時系列予測を可能にする手法や、2000年代初頭のスーパーコンピュータに匹敵する性能を持つ一般向け演算装置などが実用化されています。本研究では、このようなAI関連技術を活用して、路面雪氷状態をより精度良く、より安価に予測する手法を開発することを目的とします。

冬期積雪条件下での自動走行を支えるため、道路インフラ側の支援技術の把握が求められています。例えば、磁気マーカやRFID（ICタグ）を道路に埋設し、車両側センサと協調し、自車位置推定の高精度化が期待されています。しかしながら道路に埋設する磁気マーカなどの位置付け、施工手順、維持管理方法は明らかにされておらず、これらの施工及び維持管理のガイドラインが求められています。また、冬期条件下の一般車両の自動走行（小型車、大型車）及び運転支援装置を搭載した除雪車の走行を支える道路側の支援技術や道路基準が求められています。

本研究は、積雪地の自動走行を支える道路インフラ技術の把握、及び自動走行に対応した冬期道路管理を明らかにすることを目的としています。

凍結防止剤や防滑材の散布は、凍結路面発生の抑制や雪氷路面でのスリップ防止のために重要であり、冬期道路管理において必要不可欠な作業です。これまで散布作業は、運転手と助手席のオペレータの2人乗車で作業が行われています。現在、これら作業に従事している経験豊富な運転手やオペレータの高齢化が進んでいます。また経験の浅い運転手やオペレータの確保も、近年の少子化による人口減少に伴う人手不足等の課題により困難になってきています。今後更に人手不足が進めば、運転手が除雪車に同乗し除雪機器の操作を行うオペレータを兼ねる作業形態（ワンマン化）が想定され、作業の確実性と安全性の低下が懸念されています。そこで、経験の浅いオペレータでも作業可能で、かつワンマン化でも安全で確実な散布作業を可能とする凍結防止剤散布支援システムを開発してきています。

本研究では、散布作業のワンマン化に資するシステム開発等、散布支援システムの実用化へ向けた研究を行います。

我が国の凍結防止剤散布は基本的な凍結路面対策として恒常的に実施されており、散布方法は乾式散布もしくは湿式散布による散布が一般的ですが、海外では溶液散布による凍結防止剤散布も行われています。また、寒冷な地域においては、低温時（−8℃以下）は凍結防止剤（塩化ナトリウム）の効果が小さいため、防滑材が散布されますが、車両走行による飛散も多く、効果の持続性に課題があります。

限られた道路の維持管理予算で効果的な凍結防止剤散布、コスト低減が求められている中、本研究では新たな水溶液散布による定量的な効果の検討と防滑剤の定着性向上の検討によるコスト低減の提案を目指します。

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。

北海道に代表される広域分散型地域の一般道路では、対向車線に飛び出す正面衝突が発生すると重大な事故に繋がります。特に片側1車線で中央分離帯がない道路では、漫然運転や追越し、速度超過などが原因といわれています。本研究では、これらの事故原因を類型化し、効果的な対策を整理します。また、ランブルストリップスやワイヤロープなどの事故対策の導入可能性を調査し、現場に適した解決策を提案します。