未来都市に向けて自律移動マシンによる運輸旅客業の革新が期待されるが、センサやAIをターゲットとしたサイバー攻撃により広範囲の災害が引き起こされる恐れがあります。

そこで、新熊研究室 (情報工学科社会情報ネットワークデザイン研究室)では、センサが機能停止の状態でも自律移動を可能にするデジタルツイン(3次元空間情報)を提供する多重複合センサネットワークの研究開発を行っています。

科学技術振興機構(JST)の2021 年度大学発新産業創出プログラムプロジェクト推進型 SBIR フェーズ1支援に採択されています。

また、情報通信研究機構(NICT)の2020~2022年度データ連携・利活用による地域課題解決のための実証型研究開発(第3回)にも採択されており、京都スマートシティや京都大学桂図書館などで社会実験を行なっています。
（新熊研究室）

自動運転タクシーの移動経路を適切に把握するためには、地上の交通状況や天候状況のデータを用いながら経路を決定する必要があります。

本研究では、高速に陸・空のデータを処理させるために、待ち行列理論及び機械学習などを用いてエッジコンピューティングにおける負荷分散解析法を提案しています。また、交通や気象情報をサービス業者などに効率的に配信するマルチキャスト配信の方式や、ストリーミング動画情報の適切な画質選択法も提案しています。

（宮田研究室）

事故などにより車線が減少して渋滞が発生するいわゆる事故渋滞において，自動運転車両が協調して速度を制御することで渋滞の悪化を防ぐ手法を研究しています．ITS（高度交通システム）の分野では以前から，渋滞列の後方で意図的に減速して車間距離を空けると渋滞が緩和されることが知られており主に理論面で研究が進んでいますが，手動運転のドライバを前提とすると適切な場所・タイミングで制御を行うことが難しいことが課題になっていました．この研究では自動運転車両とサーバの間で通信を行うことにより，渋滞を検知し，減速制御をすべき自動運転車両とタイミングを決定して，サーバからの指示に基づいて制御を開始するまでを通して行うことで効果を上げる手法を提案しています．実際の交通流データを入力データとした交通流シミュレーションにより，車両の30%が自動運転車両である場合に何も制御を行わない場合と比較して平均速度が約50%向上することを確認しています．
（森野研究室）

高度道路交通システム（ITS）は歩行者と車両による交通事故防止の観点から非常に注目されています。本研究では、既存の通信技術を利用して歩行者と車両の間のネットワークを構築し、交通事故を防止する危険通知システムの構築を目指しています。歩行者や車両の位置座標と速度情報をLTEや5Gなどの移動体通信を用いてクラウドサーバに登録することで、現実世界と同じ関係を仮想空間内に作り出します。ユーザ間の距離や接近までの時間に基づいて、各ユーザがどの端末と通信するべきかを算出して論理ネットワークを構築します。本技術により、ユーザは通信すべき周辺端末を適切に選択することが可能になり、周辺の交通環境を把握するだけでなく交通事故の防止につながるアプリの開発につながります。

（三好研究室）