ボッシュ、自動運転車両向け路面状況予測サービスの提供を計画

ボッシュは、路面状況の予測に関して 20 年の経験がある「Foreca」と協力して路面状況予測サービスを提供すると発表した。

運転時、道路はどのような状態で、タイヤのグリップはどれくらいなのか。こうした感覚を持つことは、自分の車を安全、適切に取り扱う上で役立つ。

こうした車に対する感覚をレーシングドライバーは「ズボンのお尻部分(seat-of-the-pants)の感覚」と呼ぶという。これはドライバーのズボンと運転席シートが接触している部分を意味し、レーシングドライバーはこれによって路面の状態を感じ取るのだ。

自動運転車両もレーシングドライバー同様、路面状況の情報を必要とするが、これまで自動運転車両では、道路状況を把握する側面が十分ではなかった。そこで、ボッシュは自動運転車両でも「seat-of-the-pants の感覚」が得られるシステムを開発したという。

高度に自動化された SAE レベル 4 までは、車両が運転作業を引き受けられるかどうかの決定は、道路の種類、速度範囲、環境条件などの要因に依存する。

路面状況予測サービスにより、どのような環境条件が予想されるのかを自動運転車両が早めに把握できるようになる。つまり、路面状況悪化の兆候が見られた時点で、ドライバーに運転操作を引き継いでもらう代わりに、十分な時間的余裕をもって走行スタイルを調整できることになる。

車のルート上で雨が降っている場合は、ハイドロプレーニング現象(水膜現象)が起こる危険のない、いつでも安全に停止できるレベルまで、あらかじめ速度を調整。こうして、SAE の自動化レベルにかかわらず、安全かつスムーズで快適な走りが得られると期待される。

ボッシュは、常時更新される世界の路面状況のデータを Foreca から得る。世界的な参照基準となっている測定フリートと機械学習法(マシーンラーニング)により、ボッシュと Foreca は協力して路面状況のモデルの安全性と有効性を最適化する。

横滑り防止装置(ESC)の介入により、路面摩擦係数の決定が可能道路を走行するコネクテッドカーが増加していくと、ボッシュの路面状況予測サービスは車両データによって補完されていく。

車両データとしては、CAN バスや車両のセントラル データ ネットワークに保存された情報、たとえば車内温度や外気温、ウィンドシールドワイパーの作動状況などが含まれる。

ネットワーク化により、こうしたデータは車内で未活用のままになることなく、各自動車メーカーのバックエンドサーバー経由でボッシュのクラウドに送られる。

【関連リンク】
Foreca

Previous

ジョージ・アンド・ショーン、認知症の予知を行う機械学習プログラムを開発

OKIなど3社、歩行分析から認知症の予防や未病につなげる仕組みを開発

Next