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自動運転の乗り心地向上とは?課題と対策・製品を解説

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走行性における自動運転の乗り心地向上とは?
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【自動運転向け】RedHawk Linux リアルタイム OS
ソフトウェアソリューション『EB robinos』
膨大なデータを蓄積 自動運転向けデータロガー
ペダル反力発生装置
カメラベースの先進運転支援システム検証 向けソリューション
先進運転支援システム(ADAS)サラウンドカメラ
車両慣性挙動計測システム『RT3000』
AD/ADASセンサ評価システム
【OpenSCENARIO規格準拠】シナリオエディタ
ステアリング反力発生装置
自動運転向けソリューション
HILSシミュレーション フレキシブルな構成が実現可能
LiDAR Target Simulator(LTS)

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走行性における自動運転の乗り心地向上
走行性における自動運転の乗り心地向上とは?
自 動運転技術の進化に伴い、単に目的地に到達するだけでなく、乗員が快適に移動できる「乗り心地」の向上が重要な課題となっています。走行性の自動運転の乗り心地向上とは、車両の加減速、旋回、車線変更などの挙動を、人間のドライバーが運転するような滑らかで自然な動きに近づけ、乗員の不快感や酔いを軽減することを目指す技術分野です。
課題
急激な加減速による不快感
自動運転システムが、状況判断の遅れや過剰な安全マージンにより、不必要に急な加速や減速を行うことで、乗員にG(加速度)の変動による不快感や酔いをもたらす。
不自然な旋回・車線変更
カーブでの速度設定やステアリング操作が人間らしくなく、唐突な動きや過度な横Gが発生し、乗員が不安定感や不安を感じる。
路面状況への対応不足
路面の凹凸や傾斜、滑りやすさなどの変化に対して、自動運転システムが適切に車両挙動を制御できず、跳ねや揺れが生じ、乗り心地が悪化する。
予測制御の限界
周囲の車両や歩行者の動き、交通状況の変化を事前に正確に予測し、それに応じた滑らかな運転操作を行うことが難しく、結果として不意な操作が発生する。
対策
高度な走行制御アルゴリズム
乗員の快適性を考慮した加減速プロファイルや旋回 軌道を生成するAIベースの制御アルゴリズムを開発・導入する。
予測的ドライビング支援
センサーデータと高精度地図情報を活用し、前方の状況をリアルタイムで予測し、滑らかで人間らしい運転操作を可能にする。
アクティブサスペンション連携
路面状況をリアルタイムで検知し、サスペンションの減衰力や車高を最適に調整することで、路面からの衝撃を吸収し、揺れ を抑制する。
乗員状態モニタリング
車内のカメラやセンサーで乗員の表情や姿勢を分析し、不快感の兆候を検知した場合に、運転挙動を自動で調整する。
対策に役立つ製品例
統合型車両運動制御システム
車両のパワートレイン、ブレーキ、ステアリング、サスペンションなどを統合的に制御し、乗員の快適性を最優先した滑らかな走行を実現する。
AI運転挙動最適化ソフトウェア
学習データに基づき、様々な走行シーンにおいて最も快適で自然な運転操作を生成するAIソフトウェア。
次世代センサーフュージョンモジュール
周囲環境の詳細かつ正確な情報をリアルタイムで取得し、高度な予測制御を可能にするためのセンサーデータ統合モジュール。
乗員快適性フィードバックシステム
乗員の生体情報や車内環境を分析し、運転制御にフィードバックすることで、個々の乗員に合わせた最適な乗り心地を提供するシステム。
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