Zusammenfassung
Im Fiskaljahr 2019 wurde ein Proof-of-Concept auf öffentlichen Straßen in den folgenden drei Gebieten durchgeführt.
Stadt Shimoda
Das Projekt "Izu Tourism MaaS" untersucht den Einsatz von KI-basierter Mobilität auf Abruf für den Transport auf der letzen Meile. Der Proof-of-Concept soll dabei die Transportbedingungen für Touristen wie Einheimische rund um den Izu Kyuko Shimoda Bahnhof in Shimoda verbessern. Die Stadt im Südosten Japans ist ein wichtiger Dreh- und Angelpunkt auf der Halbinsel Izu.Stadt Matsuzaki
Das Pilotprojekt zielt darauf ab, die Lebensbedingungen in abgelegenen Gebieten entlang der Küste von Nishi-Izu zu verbessern, wo es keinen Schienenverkehr gibt und die Verkehrsinfrastruktur auf Busse und Privatfahrzeuge beschränkt ist. Darüber hinaus soll die Möglichkeit eines neuen Lebensstils erforscht werden, der einen sicheren Transportservice durch autonomes Fahren ermöglicht.Stadt Numazu
Ziel des Pilotprojekts war es, das Potenzial für die Einführung eines städtischen Verkehrssystems mit "neuartigen Fahrzeugen" zu untersuchen – und dadurch das Reisen in einer Umgebung, in der alltägliche und touristische Aktivitäten nebeneinander existieren, angenehmer zu gestalten. Darüber hinaus wurde ein Proof-of-Concept zur Ampelprioritätssteuerung für autonome Busse unter Verwendung von GPS-Standortdaten durchgeführt.Eingeführtes Produkt
Untersuchte Straßenabschnitte
- ・in der Stadt Shimoda
- ・in der Stadt Matsuzaki
- ・in der Stadt Numazu
Die folgenden Straßenmerkmale wurden für die 3D-Karte verwendet:
- ・physische Merkmale: Fahrbahnmarkierungen, Fahrbahnränder, Haltelinien, Verkehrsampeln
- ・virtuelle Merkmale: Spurmittellinien
in der Stadt Shimoda
in der Stadt Matsuzaki
in der Stadt Numazu
Ergebnis
Der Modellversuch verwendete hochpräzise 3D-Kartendaten von HD Map, die auf Punktwolkendaten der Präfektur Shizuoka über eine Strecke von mehr als 1.000 km basieren. Er konnte zeigen, dass autonomes Fahren auch in bergigen Gegenden möglich ist, ohne sich dabei auf GNSS* verlassen zu müssen. Es wurde außerdem bewiesen, dass HD Map selbst auf schmalen Straßen mit schlechten Sichtverhältnissen Straßeninformationen voraussehen kann und sogar Haltelinien, die wegen mangelhafter Straßenwartung verblasst sind, ergänzt. Der Proof-of-Concept hat es auch ermöglicht, mit unseren HD Map Kartendaten Fahrfunktionen zu simulieren und Probleme zu lösen, die ohne diese Daten eine Nachjustierung vor Ort erfordert hätten. Dadurch konnte der operative Aufwand reduziert werden. Um autonomes Fahren flächendeckend zu realisieren, müssen noch eine Reihe von Problemen gelöst werden. Dieser Proof-of-Concept konnte jedoch zeigen, welche Chancen damit verbunden sind: Für den täglichen Transport von Menschen in Bergregionen, für sichere Transportdienstleistungen in einer alternden Gesellschaft und für die Entwicklung alternativer Transportsysteme, die neue Lebensstile ermöglichen.
Wir werden den Einsatz von autonomem Fahren weiter fördern, um regionale Probleme zu lösen. Dazu gehören beispielweise der Personentransport für Veranstaltungen und Touristen, die Entlastung von Straßen, Maßnahmen für Einkaufstouristen und Lösungsansätze für den Personalmangel im öffentlichen Nahverkehr.
- *GNSS (Global Navigation Satellite System) ist ein Oberbegriff für Satellitenortungssysteme wie GPS in den USA, Galileo in der Europäischen Union, QZSS (Quasi-Zenith Satellite System) in Japan und GLONASS in Russland.
