ソフトバンクと慶應義塾大学SFC研究所（以下、SFC研究所）が設立した「デジタルツイン・キャンパス ラボ」は2023年5月31日、デジタルツインを活用した自動運転バスの運行の高度化に向けた実証実験を、5月より慶應義塾大学 湘南藤沢キャンパスで開始したと発表した。

この実証実験では、デジタルツイン・キャンパス ラボが開発したデジタルツインプラットフォーム（以下、DTCLプラットフォーム）上で、建物の屋上に設置したセンサーの情報や信号機の灯火予測情報などを再現し、SFC研究所が神奈川中央交通と共同で研究し運行している自動運転バスの走行システムにその情報を提供する。

自動運転バスの運行において、車両に設置したセンサーやカメラだけでは検知できる範囲に限界があることが課題となっているため、屋外に設置したセンサーの情報などをDTCLプラットフォーム上で再現し、それらの情報を自動運転バスに共有することで、自動運転バスの運行を高度化するとともに、快適で安全な運行を目指す。自動運転バスの運行は、春／秋学期中の平日午前10時30分～午後6時30分。SFC内 看護医療学部発着の循環線で片道約2.2km（公道0.9km、大学構内1.3km）。

実証実験では、以下の2つのユースケースの実現に取り組む。

（1）右折時の対向車検知

右折時の対向車検知のイメージ

自動運転バスのセンサーだけでは、遠方から接近する車両の認識が困難なケースがある。そのような状況で、建物の屋上に設置したセンサーの情報を通信を介して共有することで、車両だけでは認識できないエリアを補完し、車両が認識するエリアを拡張することが可能。

今回、SFC内の右折ポイントにおいて対向直進車の情報を、DTCLプラットフォームからリアルタイムに取得できるようにした。従来は運転士が目視で確認して手動で右折を実施していたが、DTCLプラットフォームから情報を取得することにより、対向直進車がいなければ自動で右折するような運行へと高度化することが可能になる。

（2）信号機の灯火予測による快適で安全な車両の運行

信号機の灯火予測による快適で安全な車両の運行のイメージ

自動運転バスにおいて、信号機の情報は非常に重要であり、例えば、信号機が赤になりそうであれば事前に減速するなど、乗り心地や安全性を改善することができる。一方、車両に設置したカメラで信号機の灯火情報を検知する場合、逆光などが原因でうまく検知できないなどの課題がある。

今回は、SFC周辺の信号機の灯火情報について、信号機を映した固定カメラの映像などを基にAIによる推定を行い、DTCLプラットフォーム」から取得できるようにした。また、過去の灯火情報に基づいて、信号がどれくらいの時間で変わりそうかも予測することができる。この情報を自動運転バスと連携することで、より快適で安全な運行サービスの実現が可能になる。

この実証実験は、デジタルツイン・キャンパス ラボが2022年10月から取り組んでいる、物理空間（実際のキャンパス）と仮想空間（デジタル化したキャンパス）の相互連携による問題発見や課題解決、自己位置推定技術などの研究開発の一環で行うものだ。デジタルツイン・キャンパス ラボでは、デジタルツインの情報を活用した自動運行バスの高度化に向けた実証実験を行っていくとしている。