25_エレクトロニクス部門委員会-1

2050 2030 2017 技術課題 大目標

具体的 技術目標

理論 目標

扱っている技術テーマ：安全性 （センサ技術）

Safety 外界認識 走行環境認識

2020 2025

複数車線、分岐合流（高速道路）

区分線なし道路（郊外路）

横断歩道、自転車専用路（市街地） 歩行者

悪天候下認識（逆光、雨、雪道）

状況認識（関係性理解） 行動予測

標識

信号

オートバイ

ライダー意図推定

車線変更予測（一般道）

自転車意図推定

Pleasure & 快適性

運転者認識 様々な状態の検出

非接触

デッドマン

対話感情認識

注意領域検出

緊張度計測 生体情報感情認識 乗客認識

準備状態の推定

文脈分析技術 運転者プロファイル分析 運転スタイルの検出

最適な運転タスクの提案 不安要素の リアルタイム検出

安全性評価 評価対象計測技術の向上 夜間 日照 降雨 霧中

車両制御精度向上

相対位置測定精度向上

実環境リアルタイム評価手法の確立

シミュレーション評価手法の確立

LV3 LV4(高速道路) LV5

技術ロードマップ

扱っている技術テーマ：エレクトロニクス及び制御 （電子デバイス）

高度運転者支援機能及び高度自動運転機能（SAE J3016(2016)における Lv3,4,5)の実現を想定 LV3、 4は官民ITS構想・ロードマップ2017 （IT総合戦略本部） を参照 LV5は当部門委員会の独自見解 HDR: High Dynamic Range LiDAR: Light Detection And Ranging GPU: Graphic Processing Unit HD: High Definition FOV: Field Of View UHD: Ultra High Definition NN: Neural Network I/F: Interface NM: Neuromorphic AR-HUD: Augmented Reality – Head Up Display TOR: Take Over Request

Safety & 快適性

外界認識

LiDARの高性能化

レーダーの高性能化

ECU処理能力 の向上

カメラの高性能化

超高速対応 /超広画角化 高速対応

Beyond UHD UHD

人・車両区別

NNアクセラレータ NMアクセラレータ

省エネGPU

高感度化 HDR化

eye-safe laser

79GHz帯 距離分解能向上

インフラレーダ （交差点まわり）

150GHz帯

量子コンピュータ

広画角化 セン

サー

フュ

ージ

ョン

HMI

運転者-車両 I/F AR-HUD化

空間触覚デバイス

外部 I/F 車両間での最適伝達手法構築

光・音・振動刺激によるTOR

自然言語対話

歩行者－車両間での最適伝達手法構築

ドライブシミュレータによる最適I/F開発手法の確立

HD化

Cars think

（参考）J.Rasmussenの行為の3階層モデルに基づくエージェントの コグニティブアーキテクチャーの多重化

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