这次我们采访的市北海道大学大学院工学研究院北方地区环境政策工科的萩原亨教授。 萩原教授针对实现自动驾驶的汽车在实际的道路上很难进行驾驶实验这个现状，发表了自己的看 法。萩原认为如果使用VR技术的话，会是一个更好的选择。 现在，受到了国土交通省（国交省）道路局在2017年公布的《技术研究开发对道路政策的质 量的贡献》的帮助，在冬季道路上开车的司机行为已经可以通过VR技术进行操作驾驶了。 萩原教授在对于驾驶司机视觉确认为中心的驾驶行为上有着长年的研究。但是在那以前，都是使 用实际的车辆在原野上进行驾驶员行动测试。但是，接受上述补助的两年前，在教授的主要研究中，教授意识到传统的手法有很 大的限制性， 如果想要在不远的将来对研究进行实用和推广，那就必须要以技术为前提。 要实现自动驾驶的东西（如今还没实现）在实际上匹配的车型非常有限，所以也不能让人驾驶这 些车来在危险的道路上（实际的道路）行驶。所以，只有做出特殊化处理的VR才能验证“具体会变成什么样”“怎么做才是最 好的选择”这些事情。因此，选择了VR也只能选择VR。 说出这番话的萩原教授在该研究的申请阶段就想到了要活用VR。本来有过交流的研究者朋友和本次研究中合作过的研究者们很多都 使用过Forum8，在收到了国土交通省的同意后就开始以forum8的三次元时空vr为基础利用DS开始进行研究。 北海道大学 研究生处工学研究院 北方环境工学部门 萩原 亨 教授

今年可以说是比往年下雪要少了，在JR札幌站的周边街道两侧的积雪感觉会持续到三月上旬。我在这时去拜访了札幌站附近的北海道札幌校区 的尖端机动工学（萩原）研究室的萩原教授。

萩原研究室是以司机的行为，尤其是关于其目标确认性的研究为基础，跨越了交通计划到交通工学、社会安全系统科学、土木工程等领域来进行 研究开发从而支援社会。这也与他们想要通过各种各样的视角来防止交通事故发生的想法不谋而合。

萩原教授着眼于司机行为这件事可以追溯到30年前教授的写的关于司机行为的视点的论文。在那之后，教授的研究就变成了“司机在看什么， 想什么，采取什么样的行动会有什么样的结果”。其中“因为司机失误而造成的交通事故”这个研究问题尤其吸引教授注意。教授为了让司机不出 现失误，一直在努力进行对策和技术的研究开发。据教授所说，近些年他一边提高车辆本身的性能，一边将重点从控制车的司机身上转移到了控制 车的机器身上。

“这就是现在最大的变化吧，现在就变成了这样全新的研究（在开头已提到过）。”

大概五年前开始把自动驾驶作为研究对象。在那之后，就进一步把自动驾驶作为主要研究方向了，不过也不是总会研究自动驾驶系统这一个方 面，我还会以修道路的基础设施的一方的视角来考虑着“什么事情是非做不可的”，从而找到和司机行为的关系。

如果说萩原教授致力的事业的话，就是之前所说的萩原教授应聘并获得补助的两个研究。

一个是、以交通事故解决方案为政策领域的《城市街道间Pro-bean照明的研究开发》（研究代表人：萩原教授、研究期间：2016年 -2018年三年）。这是一个防止在晚上出现横穿马路行人的事故，着眼于如何使司机今早发现行人的研究。在这个研究里，我们开发出了通过 协调行人头灯和车辆前进方向的灯光来使得司机今早发现行人的“Pro-Beam”。

另一个则是对应特定课题（关于自动驾驶社会实现的必要基础设施）的《灵活运用自动驾驶与车站来支撑生产创造新的道路的相关开发研究》 （研究代表：有村干治/室兰工业大学副教授、研究时期2017-2019的三年）。由于人口减少而很难维持公共交通设施和物流，因此北海 道农业水产业和观光业共同注意并正在研究的“生产空 间”问题。旨在研究道路交通环境以及包括自动驾驶和活用路上车站的道路交通政策的理 想状态。 萩原教授在参加该计划的时候，选择了使用UC-win/Road DS。

另外，萩原教授还在不上课的时候，和国土交通省北海开发局、NEXCO东日本・中日本・西日本，NEXCO总研究中心，本四告诉等各家 公司联手开发。比如，他们考虑到司机视力确认性的问题，从而一起开发研究在什么样的道路上照明，以及隧道照明是不是在晚上容易看到的问 题。

关 于汽车开始使用速度协调系统后，司机对系统进行干扰的道路情况研究 ■調査方法 调查方法 日期：2018年2月5日―7日 地点：北海道纲走市和大空街区（图1） （起点：国土交通省北海道开发局纲走开发建设部；终点：DENSO的测试中心；距离：25.5公 里） 行驶车辆：自动驾驶车辆、RT3-Curve（连续光滑路面）移动气象观测车 道路形状：弯道、斜面、桥梁、信号、左右拐弯 在进行调查时的路面情况管理：除雪剂和防冻剂在道路上的分布情况如图2所示。 図1　走行コース 図2　除雪と凍結防止剤の散布状況 ■調査結果 ■总结 在冬季路上如若驾驶员干扰自动驾驶系统，则： 在路上滑行时容易发生事故。 在弯道和斜面等道路情况比较复杂的地区容易发生事故。 在冬天协调好道路维持管理 和自动驾驶系统是非常重要的事情。

从五年前开始，萩原教授就着手研究自动驾驶，同样也是五年前也接近让驾驶员在田野上进行观测的行动。但是与此相对的是，从2017年开 始的，通过国土交通省道路局补助才得以实现的，自动驾驶与活动站台来支持生产空间的新的道路交通政策的研发是以使用VR技术为前提条件 的。萩原教授着眼的地方有两点，第一、在实际生活中在田野上开车并不能每次都可以有相同的条件背景，而通过VR技术就很有可能把实验条件 和重复自动驾驶保持在很高的相似度上。第二即使是VR上发生冲突的情况也不会伴随真正的危险。

（在这个研究里，造成驾驶困难的像路面结冰和视野不好这样的原因有很多）我们决定在冬天的道 路环境下做实验。然后（比如）我们很难每次做出同样的滑动条件，所以我们选择了用VR技术来做这个实验。就这样萩原教授一边 准备应征技术研究开发奖，一边确定了要使用VR技术来做实验。 本来都是私底下秘密交换信息的研究者们和跟这次的研究有关的研究者们开始大量的使用UC-win/Road DS。教授也说，既然我们已经在用UC-win/Road UC-win/Road UC-win/Road UC-win/Road VR了那就也一起用UC-win/Road DS吧，我自己也会关注一下DS的。加之，很多大学和研究机关、企业等都在使用DS并以此为基础做出了很多论文。大家都说UC-win/Road价格也非常合适，就决定要 使用UC-win/Road了。

UC-win/Road DS在研究冬季使用ACC时驾驶行为的活用表现

萩原教授首先把在冬季的道路条件下路况和自动驾驶系统相关联，把道路方设定为“当出现自动驾驶系统的传感系统检测不出来的前方路面状 况、视野状况等有风险的情况时，会通知自动驾驶系统。”同时，此研究还在观察冬季高速路上使用自适应巡航控制电源（ACC）的驾驶员在前 方容易发生打滑的路面上（低μ路）为了放置发生危险而产生的提前规避的行为，并对此提供相应信息。因此也就测算了1）驾驶员已知前方是低 μ路后的驾驶情况和2）驾驶员知道前方是低μ路以及应对方法的驾驶情况的差异性。因为在实际道路上我们很难再现上述两种情况，因此我们使 用了DS来完成实验。

关 于使用模拟驾驶和ACC时驾驶员在冬季路面上的驾驶行为研究 ■研究方法 对使用UC-win/Road Drive Simulator的实验者进行实验 在冬季路面道路区间（札樽车道的金山停车场―张碓隧道前，全程大约11千米）上的开车模拟和危险 情况 把张碓大桥东街的路面作为危险情况 把和积雪路面不用质感的桥梁部分路面作为路面 参加实验的人只驾驶了五次就出现了危险情况。 增加了前方车辆减速的情况 ■总结 我们可以明确从驾驶员的主 管评价和车辆行为记录两方面看，通过对于前面路况加以具体的操作指导，驾 驶员会选择关闭ACC，降低速度，并拉开与前方车辆的距离。 另一方面，在驾驶员收到上述信息后，并不会立刻关闭ACC，二十确认路面 情况与信息一致后再选择关闭ACC。 可以说，并不只是提供信息需要时间，根据信息来促进行为发生也需要时间， 另外，此次没有出现，没有前方是低μ路的信息的情况下，驾驶员没有察觉到危 险，却会根据前面车辆减速来应对危险的情况。

在这次实验中使用的VR通过同一个研究室中的UC-win/Road做出来了一个可以充当实验环境的地形数据。

萩原教授说道，Forum8那边稍微加了一点脚本，补足了UC-win/Road中的不足，准备了我们要求的软件，而且还有随时的售后 服务和技术支 援。在这个基础上我们大学方面才最终将设备调整到了最终状态。通过这样的程序，我们对UC-win/Road的评价是“方 便的地方有很多”，同时在做实验的时候也真切地感到了这一点。在这个基础上，在最后一年（2019年）我们将要一点点的改变自动驾驶系 统，并且考虑反复使用VR做和去年同样的实验。

在这次的研究中，为了理解自动驾驶和驾驶员的互相干涉，我们使用了VR技术。以此为基础，我们想要在将来开发出更好的自动驾驶界面，创 造让驾驶员不出错我的道路。