埼玉大学など日米研究チーム、街側AIで小型モビリティを自動運転

埼玉大学などの日米研究チームによる「千里眼」プロジェクトが、JST・NSFの日米情報通信研究に採択されました。
街のセンサとAIで歩行者や車両の動きを予測し、小型モビリティへ配信する自動運転基盤を開発します。
2026年10月から2030年3月まで、羽田イノベーションシティとニューヨーク市で実証する計画です。

記事の概要

研究課題「千里眼：マイクロモビリティ向けインフラ統合型自動運転」が、JSTと米国国立科学財団（NSF）のプログラム「VINES」に採択されました。
日本側にはJSTから総額約1.1億円、米国側にはNSFから約67.5万米ドルの研究費が支援されます。
配送ロボットや電動車いすは、高性能なセンサや計算機を搭載しにくいことが課題です。
研究チームは、認識と予測を担う自動運転の「脳」を車両から街側へ移します。
道路周辺のLiDARやカメラからダイナミックマップを作り、AIが歩行者や車両の数秒先の動きを予測します。
予測結果を各車両へ配信し、車両側は小型カメラと軽量なAIで走行を判断します。
通信が途切れた場合は、車両側のカメラで走行を続けるか、安全に停止する仕組みも備えます。
日本では羽田イノベーションシティ、米国ではニューヨーク市の無線テストベッドCOSMOSで検証し、ソフトウェアやデータは公開する予定です。

記事のポイント

1. 街側に自動運転の脳： 高価なセンサや計算機を積みにくい配送ロボットなどに、街側で処理した周囲の情報を配信します。
2. 数秒先を予測する地図： LiDARやカメラの情報に世界モデルの予測を重ね、歩行者や車両の動きを反映した地図を作ります。
3. 羽田とNYで実証： 日本側の自動運転・LiDAR・セキュリティ技術と米国側の映像処理・無線通信を実際の街で検証します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 車両に高価なセンサや計算機を積む前提を見直せるため、導入時は車両性能だけでなく、街側のセンサ網や通信環境まで含めて費用と運用条件を評価する必要がありそうです。
• モビリティ事業者： 自動運転の機能を車両単体で完結させず、街側の予測情報を受け取る構成が選択肢になります。サービス展開では、実証地域ごとのインフラ差や通信断時の安全設計が競争力を左右する可能性があります。
• 自治体・都市運営者： 配送ロボットや電動車いすを受け入れる都市には、道路周辺のセンサ、AI処理、通信を一体で整備する視点が求められそうです。導入判断では、異常時の停止やセンサへの攻撃対策も確認が必要です。

このニュースの背景

配送ロボットや電動車いすなどのマイクロモビリティは、ラストマイル輸送や高齢者の移動支援で期待されています。
一方で、現在は人による操作や見守りに頼る場面が多く、人手不足のなかでサービスを広げにくい状況です。
自動車向けの自動運転技術は高性能なセンサや計算機を車両に搭載するため、小型・低価格の車両には導入しにくく、車高の低さによる死角も課題になります。
こうした制約に対し、街側のセンサとAIで周囲の状況を把握・予測し、車両へ配信する方式が研究対象になっています。

詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

街に置いたセンサが「千里眼」となり、 小型モビリティを安全に自動運転　 ― 日米共同研究「千里眼：マイクロモビリティ向け インフラ統合型自動運転」が JST・NSFの日米...

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