ビッグデータが運転をより安全にする3つの方法

データ分析により、ドライバーは事故、怪我、故障からよりよく保護される

Author Rick Wang | 2024年6月10日 | 全て, 自動車, 特徴

人工知能 (AI)、機械学習、テレマティクス、データ分析などのデジタル技術が成熟するにつれ、自動車や運転方法に大きな影響を与えています。完全自動運転車の話題は最近かなり話題になっていますが、自動運転技術はまだ非常に新しく、その潜在能力を十分に発揮していないことは明らかです。一方、自動車業界は、今日の自動車や道路をこれまで以上に安全にするために非常に忙しくしています。

運転の安全性を高める機能や性能は、ビッグデータに大きく依存しています。データが収集される方法のいくつかを簡単に見てみましょう。

コネクテッドカーと道路、そしてそれらが収集するデータ

コネクテッドカーでは、さまざまな方法でデータが収集されます。

車載データ

今日の自動車のほとんどには、数十から数百のセンサーやその他の監視デバイスで構成されるオンボードデータプラットフォームが搭載されており、それらはすべてコントローラエリアネットワーク (CAN) を介して通信します。この情報は車両の制御に使用され、エンジンの状態、バッテリーの充電、液体レベル、タイヤの空気圧など、ほとんどが技術的なものです。

センサーデータ

車載センサーは、車両のボディ表面近くに装備されることもあり、いくつかの異なるタイプがあります。

- - カメラ - バックアップカメラのほか、ドライバーに外部の状況と先進運転支援システム (ADAS) 機能を表示する 360 度カメラが含まれます。
  - レーダー – これらのセンサーは電波を使用して情報を収集します。多くの衝突回避システム、駐車支援、距離制御などに使用されます。
  - LIDAR は「光検出と測距」の略で、レーザーのパルスを使用して車両の周囲の環境の包括的なモデルを作成します。自律走行車が他の物体を「見る」のに役立ちます。
  - 超音波 – 超音波センサーはコウモリが使用するエコーロケーションを模倣し、高周波音波を送信して近距離にある物体間の距離を測定します。これらのセンサーは先進運転支援システム (ADAS) の一部であり、主に駐車誘導や死角検出に使用されています。

車以外にも、道路やその他のインフラストラクチャでもデータを生成、収集、共有できます。これには次のものが含まれます。

自動車データプラットフォーム

安全データの豊富なソースであるこれらのプラットフォームは、何百万台もの自動車からデータを集約し、ルートの最適化、交通管理の改善、到着予定時間の決定、空いている駐車場の検出などに関する洞察を提供できます。この利用可能な車両データは、OEM、サプライヤー、保険会社、モビリティプロバイダー、車両所有者などにとって「金」です。Counterpoint Research によると、このコネクテッドカーデータは、さまざまなビジネスモデルを通じてデータを収益化する機会を提供します。車両データは、消費者の体験を向上させたり、新しいサービスを提供したり、車両のパフォーマンスを改善したりするために使用できます。自動車データのさまざまな用途には、次のものがあります。

- - 使用ベースの保険
  - 予測メンテナンス
  - OTAアップデート/アップグレード
  - フリート管理
  - 交通管理
  - 道端での援助
  - 車内広告
  - 車内での支払い

道路インフラセンサーとエッジコンピューティング

多くの道路には、さまざまな要因を監視および測定する高度な機器が多数設置されています。たとえば、高速道路には、時間帯ごとに交通量を検出するセンサーが設置されている場合があります。都市の交差点には、歩行者や車両の交通に関するデータを収集したり、ボトルネックが発生する時間や状況を特定したりするためのセンサーとカメラを備えたスマート信号機が設置されている場合があります。エッジコンピューティングを使用すると、これらのセンサーやその他のシステムは、データを収集するだけでなく、それを処理して、事前に設定されたパラメーターに基づいて決定を下すことができます。たとえば、ラッシュアワーには、赤信号の頻度を増やし、各信号の持続時間を短縮して、過剰な待ち時間をなくし、交通の流れを維持することができます。

運転をより安全にするには、これらすべてのセンサーとその他の監視デバイスが相互に通信することが重要です。多くの場合、車両データは外部に送信され、道路インフラからのデータと処理および集約されます。インフラは車両データを使用し、その逆も同様です。テクノロジーが進化するにつれて、この通信は拡張され、よりユビキタスなものになるでしょう。

以下は、このすべてのデータが運転をより安全にした 3 つの重要な方法です。

1) 道路インフラをよりインテリジェントにする

前述のように、データによって、よりスマートで効果的な信号、電子一時停止標識、横断歩道、踏切、バス停、さらには自転車レーンの設置につながる意思決定を行うことができます。この情報により、運転のピーク時の安全性が高まり、渋滞が軽減されるだけでなく、たとえば、事故が頻繁に発生している都市部や田舎のエリア、または大多数のドライバーが急ブレーキをかけなければならないエリアを特定することもできます。この情報があれば、政府の意思決定者は法律を制定したり、標識を設置したり、その他の対策を講じて事故やその他の問題の発生確率を減らすことができます。

コネクテッドカーを使用すると、ドライバーは、車内のダッシュボードで、ルート上の事故や大幅な渋滞に関する高速道路システムからの自動アラートをリアルタイムで受信できます。道路インフラは、コネクテッドカーからデータを収集して、道路の混雑状況や単独運転の車両の数に関するインテリジェントな計算を行うこともできます。

インテリジェントな道路インフラは、道路上の各車両の速度、方向、位置などを追跡し、交通の流れ、道路状況、事故多発地点、およびドライバーがこれらの要因に対して通常どのように反応するかについての詳細なビューを作成できます。事故率の高い地域では、市当局はデータを確認して事故の根本原因を特定し、その道路区間をより安全にするための対策を講じることができます。

2) ドライバーの行動を監視し、影響を与える

今日の自動車の多くには、ドライバーを支援して安全運転を促進する豊富な安全機能が搭載されています。これには、バックアップカメラ、自動ブレーキ、車線を逸脱した場合の警告、後方から車が接近した場合の接近警告、死角モニターなどが含まれます。ドライバーモニタリングシステム (DMS) を搭載した一部の車は、ドライバーが居眠りしていることを検出し、警告音を鳴らしてドライバーを起こすこともできます。他の車は、氷や雪などの道路状況を検出し、トラクションコントロールを自動的に調整したり、視界が悪いときに自動車線変更をオンにしたりできます。これらの機能はすべて、ドライバーが車両をより安全に操作するのに役立ち、事故や負傷を大幅に減らすことができます。

保険会社は、急ブレーキやスピードの出し過ぎなどの運転行動を計測し、追跡するために車載センサーやデバイスを使用しています。データは保険会社に直接送信され、保険会社はリスクの高いドライバーの保険料を変更します。商用車群の管理者も通常、ドライバーの行動を監視し、スピードを出し過ぎたり、不規則な運転をしたりしている場合は警告を受け取ることができます。

センサーなどのモニターデータを収集し、分析することで、自動車メーカーは運転の安全性を大幅に向上させることができます。

3) 予知保全で故障の軽減や予防に貢献

車のトラブルは、故障した車のドライバーだけでなく、周囲のドライバーにとっても非常に危険です。故障の可能性を減らしたり、完全に防いだりすることで、道路上の安全性を高めることができます。データは、ドライバーが予測メンテナンスによってこれを実現するのに役立ちます。

すでに車全体に多数のセンサーが搭載されているため、特殊なシステムで潜在的な故障や部品の故障を検出し、ドライバーに警告することができます。たとえば、車載システムでバッテリーの充電を監視し、充電量が危険なほど低下したときにドライバーに通知することができます。タイヤの空気圧や摩耗も簡単に測定できるパラメーターであり、すぐに修正して将来の問題を未然に防ぐことができます。

部品が故障することを事前に知ることで、命を救うことができます。予測メンテナンスにより、ドライバーはさまざまなタイプの突然の故障を回避し、道路上で立ち往生することを避けることができます。また、大きな問題が発生する前に問題に対処できれば、ドライバーの費用も節約できます。

予知保全の良い例はトヨタです。トヨタの車両には、包括的な監視プラットフォームが組み込まれています。車のバッテリー電圧が一定値以下に低下すると、ドライバーの地元のトヨタ販売店に自動メッセージが送信され、販売店はドライバーに連絡して、バッテリーが完全に切れる前に交換のスケジュールを立てることができます。

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