• 第13回 ワールドカップ賞

  エントリーNo.19　Intelligent Driving Escort Team　所属：北京交通大学（中国）

  Brain control emergency takeover method and system for driver facing automatic driving failure

  • このプロジェクトの研究内容は以下の通りです。(1) 自動運転車のドライバー向けにカスタマイズされた脳波データ取得プラットフォームを構築し、リアルタイムの信号捕捉を実現します。(2) 自動運転の故障を再現したシミュレーション環境を構築し、運転の引き継ぎシナリオを誘発します。

    (3) 引き継ぎ前の脳波データセットを収集し、90%の精度で早期の意図認識を実現する機械学習アルゴリズムを開発します。

    (4) 緊急車両制御のためのシームレスなソフトウェアとハードウェアの連携を可能にする統合型ブレインコンピュータインターフェースシステムを設計します。

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• 優秀賞

  エントリーNo.29　WINter　所属：国民大学（韓国）

  PRISM(Pedestrian Risk Insight & Safety Matrix)

  • UC-win/Roadシミュレータから受け取った位置情報をもとに、移動体の将来の位置を予測し、LSTM予測器を通じて衝突のリスクを判断するシステムです。予測結果はボクセル単位で解析され、重なり具合に応じてリスクを算出し、車両制御に反映されます。さらに、物体認識により子供など特定のクラスに重み付けすることでリスクを調整します。言語モデルがリスクを検知してドライバーに状況説明を行い、必要に応じて直接制御を行います。
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• 審査員特別賞 Environment Design and IT Award（福田知弘氏）

  エントリーNo.31　Horizon　所属：武漢理工大学（中国）

  Precision-Driven Digital Twin System for Autonomous Vehicle Validation: Synthesizing High-Fidelity Geospatial and UAV-Derived Data

  • このプロジェクトでは、UC-win/Roadをシミュレーションプラットフォームとして活用し、デジタルツインシステムの開発のために、自動運転とヒューマンマシンインターフェース（HMI）技術を統合しています。高精度な無人航空機（UAV）観測データにより、リアルな交通流シミュレーションが可能になります。道路固有のBIMと衛星画像を統合することでシーンの忠実度が向上します。さらに、ネットワーク通信、学習、意思決定、計画、制御を可能にする自動運転プラグインを、LUAスクリプトHMIシステムとともに開発し、次世代のデジタルツインフレームワークを構成しています。
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• 審査員特別賞 Best Optimization Award（佐藤誠氏）

  エントリーNo.14　FlowPilot　所属：上海大学（中国）

  BlueZone Smart Navigation Lock

  • 本プロジェクトの目的は、高速3D再構築、リアルタイムの船舶追跡、危険貨物船の検出を統合し、船舶閘門の管理を強化するデジタルツインベースのスマートナビゲーション閘門システムの構築です。このシステムは、高速再構築アルゴリズムを使用して船舶のリアルな 3Dモデルを生成するとともに、YOLOv11ベースの追跡アルゴリズムとAIS情報を組み合わせることで、閘門通過中の船舶の正確なリアルタイムの位置を保証します。さらに、ResNetベースの分類モデルを採用して危険物を検出し、集中ディスプレイに視覚的な警告を表示します。
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• 審査員特別賞 Innovative Design Award（楢原太郎氏）

  エントリーNo.01　Intelligent mobility in all domains　所属：福建理工大学（中国）

  Intelligent driving system for all-domain intelligent logistics and autonomous driving

  • このプロジェクトでは、UC-win/Roadと連携した視覚言語モデル（Mini-InternVL2-DA-DriveLM）を使用して、トラック用のスマート物流自動運転システムを開発しています。3層アーキテクチャ（データ認識、VLM推論、制御実行）により、シーン理解が簡潔な自然言語による運転提案に変換され、さらにスロットル、ブレーキ、ステアリングのコマンドに変換されます。プロンプトエンジニアリング、COMベースのデータキャプチャ、リアルタイム意思決定ループを、控えめなハードウェア（RTX 4060 8GB）上で実装しました。DriveGPT4拡張データセットを用いた微調整により、高速道路、市街地道路、港湾における適応性、安全性、解釈性が向上します。シナリオテストでは、安全性、コンプライアンス、快適性、効率性を評価し、将来の実際の展開に向けたインテリジェントな無人貨物輸送への実現可能、説明可能、かつ費用対効果の高い道筋を示します。
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• 審査員特別賞 Connected Solutions Award（ペンクレアシュ・ヨアン氏）

  エントリーNo.39　AutoBump　所属：国民大学（韓国）

  Speed Bump Response System for Autonomous Driving

  • 自動車業界が自動運転車や電気自動車へと移行するにつれ、路面障害物への対応ミスは、単なる不快感の問題ではなく重大な安全上の問題となっています。現在のシステムは、非リアルタイムのHDマップへの依存と、路面の詳細よりも動的な危険に偏った認識に重点が置かれているという制約があります。今回開発したシステムは、「認識→分類→制御→評価→調整」のシミュレータベースの自己学習ループによってこれらの制約を克服します。これにより、HDマップなしでリアルタイムの検知と対応が可能になり、安全性と効率性を確保しながらパフォーマンスを継続的に最適化します。
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• ノミネート賞

  エントリーNo.18　SafeFlow Innovators　所属：上海大学（中国）

  Smart Gas Station

  • YOLOv11とQwen2.5-VLを活用して、ガソリンスタンド向けのインテリジェントデジタルツインシステムを開発しました。リアルタイムの車両追跡と異常検知を行い、UC-win/Roadで同期された3D仮想レプリカを作成します。このシステムは、管理者には視覚的な監視と早期警告のプラットフォームを提供し、モバイルアプリではユーザーにリアルタイムの状態確認、予約、非接触型決済などのサービスを提供して、安全性の向上、運用効率の最適化、よりスマートな給油体験の実現を目指します。
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• ノミネート賞

  エントリーNo.28　LeMotion Dynamics　所属：ベトナム国家大学（ベトナム）

  FlowSync – Real-Time Urban Traffic Simulator

  • FlowSyncは、UC-win/RoadとSDKのみを使用して構築された動的な都市交通シミュレーションプラットフォームです。このシミュレータは、ユーザーが仮想都市環境において交通流をモデル化し、テストし、最適化できるインタラクティブな環境を構築することを目的としています。交通パラメータをリアルタイムで変化させることで、日常的な渋滞から緊急事態まで、様々な条件下における多様な交通管理戦略の効果を実証することが可能です。
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• ノミネート賞

  エントリーNo.35　Blooming　所属：椙山女学園大学（日本）

  Smart Motion Drive for the Future Mobility

  • Smart Motion Driveは、モーションキャプチャ技術と運転システムを統合することで、人と自動運転車の間に革新的な相互作用を実現します。体の6箇所に装着したソニーのmocopiセンサーにより、手を挙げるなどのユーザーの動きが車両の制御コマンドに変換されます。ジェスチャーで加速、旋回、停止が可能なセルフドライビングモードと、ユーザーが遠隔で車両を呼び出したり返却したりできるオートドライビングモードの2つのモードをサポートしています。UnityとPythonで実装されたこのシステムは、Web 4.0時代におけるインクルーシブで楽しいモビリティを促進し、デジタルと現実世界の交通体験を繋ぐことで高齢者や障がいのある方々を支援します。
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• ノミネート賞

  エントリーNo.43　STRL Team　所属：韓国交通大学（韓国）

  Safe Driving Score: Measuring Human and AI Driving Performance in Virtual Simulations

  • このプロジェクトは、UC-win/RoadとPythonベースのダッシュボードを統合して開発した、リアルタイムの安全運転スコア分析システムです。速度、加速度、ヨーレートなどの車両動的データをUDP経由で受信します。このアルゴリズムは、速度超過、急ブレーキ、急ハンドルなど、7種類の危険な運転行動を、公式の交通安全機関の基準に基づいて評価します。ドライバーのスコアは100点から始まり、危険な運転行動に対しては減点され、安全運転に対しては加点されます。スコアの変化はすべてリアルタイムのグラフに表示され、ドライバーに即時かつ客観的なフィードバックを提供します。
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詳しくは、フォーラムエイトのウェブサイトで。