スマートモビリティ・交通

現代社会の基盤である交通システムは、経済活動と市民生活を支える一方で、交通渋滞による時間的・経済的損失、依然として後を絶たない交通事故、環境への負荷増大、地域間の移動格差、そして物流の非効率性といった多くの課題を内包しています。これらの複合的な課題に対し、デジタルツインや Cyber-Physical System（CPS）、データ駆動型のアプローチに基づく研究を進めています。車両プローブデータやインフラセンサを活用した混雑予測・制御、移動支援、自動運転支援、交通シミュレーションなどを通じて、安全で持続可能なスマートモビリティの実現を目指しています。

運転・移動支援と合流動作の高度化

車両挙動や周辺環境を学習することで、高速道路の合流や複雑な交通状況における運転支援技術の高度化に取り組んでいます。交通流の円滑化と安全性向上を両立するため、機械学習を用いた予測モデルや意思決定支援手法を研究しています。合流動作のAI化 Doyoon Lee, Akihito Hiromori, Mineo Takai, Hirozumi Yamaguchi, "Efficient On-Ramp Merging Point Prediction Using Machine Learning", 27th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2024), 2024

歩行者流動シミュレーションと都市デジタルツイン

基地局接続統計やGPS位置情報などの広域位置ビッグデータやカメラ・LiDARなどによるスポット観測を組み合わせることで、人流を高精度に再現する都市モビリティシミュレーションを研究しています。都市空間のデジタルツインを通じて、歩行者流動の把握、回遊促進施策の評価、交通需要予測への応用を目指しています。

通信・センシング統合と交通インフラ最適化

通信とセンシングを統合する ISAC（Integrated Sensing and Communication）技術を活用し、交通インフラやモビリティシステムの高信頼化に取り組んでいます。無線通信と環境センシングを一体化することで、交通状況把握と制御をより柔軟かつリアルタイムに行える基盤を目指しています。

NICT受託研究「Integrated Sensing and Communicationにおけるエッジモバイルコア統合型制御方式の研究開発」

ISAC は、無線通信とセンシングを単一のシステムで統合的に実現する技術です。センシング情報と通信制御を組み合わせることで、交通・移動環境における高精度な状況把握と制御最適化を可能にします。

大規模交通シミュレーション基盤

高性能計算基盤上で多数のモビリティエージェントを並列実行し、政策評価や交通施策検討を支援する大規模シミュレーション基盤を研究しています。大規模都市圏を対象とした複雑な交通状況の再現と、施策の高速評価を可能にすることを目指しています。