車から車へ、Driving Transport Edge【特集】

自動運転車は、エッジコンピューティングに対する誇大宣伝の中で大きな役割を果たしてきました。トラックや自動車は、周囲の環境に対して、正確かつ高信頼性・低遅延の情報へのアクセスなしに、自らの運転を信頼できるようになるのでしょうか?

一見すると、この答えは十分に明らかです。つまり、 インターネットの画像処理サーバは、回避策を講じるための視野分析を瞬時に返すことができないため、暗い場所で歩行者に突っ込む車を想像するのは簡単です。

実際、車両は非常に迅速に応答する必要があるため、可能な限りネットワークに関係なく、車載システム上で多くの自動運転タスクを実行する必要があります。

自動運転の難しさ

過去18か月間、これについてはややアカデミックな様子でした。Uber Advanced Technologies Groupが運営するテスト車両が致命的な衝突事故(自治体のチアリーダーが巻き込まれた )を起こし、同社は公道でのすべての試験走行を中止しました。

実際の技術的な問題、そして顧客からの懐疑論に直面して、同社はその後テストを白紙に戻しました。

2015年、GoogleのWaymo部門は、車内の搭乗者が監視しつつ約500万マイルの自動運転走行を記録しました。同社は、2020年には公道に2万台の車両が走ると予測していましたが、それはいまだ実現されていません。また、Teslaは完全自動運転車を当初約束していたにも関わらず、現時点では、将来的に自動運転に進化するであろうAutoPilot(オートパイロット)技術を、ブレーキや車線維持を支援する運転者支援システムとして販売している状況です。

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もし、仮に自動運転が実現されたとしても、消費者に受け入れられるかどうかは全く明らかではありません。しかし、自動運転車コミュニティは、それは筋が通らないと言います。バージニア工科大学交通研究所の調査(Googleが委託)によると、現時点の開発レベルでも、自動運転車の事故率は100万マイルあたり3.2件であり、米国内の100万マイルあたり4.2件という事故率よりも低いと言います。

自動運転に関する楽観論がピークに達していた2016年、ミシガン大学のHuei Peng教授は、「完全自動化された車両は、人為的ミスを排除できることから、交通事故死の減少や撲滅のためのおそらくベストな方法になるだろう。」と断言していました。

現在、表立った活動は静かな状態ではありますが、いくつか控えめな発表の準備は進んでいるようです。当記事を執筆している時点でも、Uberはカリフォルニア州の道路で自動運転車の走行許可を与えられており、日産リーフは英国で230マイル以上の距離の自動走行を実現しています。

自動運転車に対する規制についても進展が見られます。Nuroは、人間の乗車スペースがない「配送ロボット」に分類される同社の車両から、手動のステアリングを廃止できる権利を獲得しました。

自動運転車は身を潜める一方で、技術の舞台裏では着実に開発が進められています。

会話する車

車両間通信は、将来自動車が渋滞を回避し、よりスムーズに走行し、交通安全性を向上させ、そしてCO2排出量を削減するのに役立ちます。V2X(Vehicle-to-everything)で総称される技術として、V2V(Vehicle-to-vehicle)通信やV2I(Vehicle-to-infrastructure)通信などがそうです。

設計製造会社のFlex社は、このシステムには、長寿命バッテリー、強力なアンテナ、さらに多様な条件に適合するモジュール構造が必要だと述べています。それにより、車両は今後300mの通信有効距離の中で、雪や雨、霧の中においても毎秒10回のメッセージを送信しあい、位置情報、速度、そして方向を共有することができるようになるようです。

「ドングルを介して、ドライバーはシームレスなリアルタイムデータを接続デバイスに中継し、運転や車両の挙動をよりよく理解できるようになる。」とFlexの広報担当者は述べています。

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「このデータは運転習慣の変化や、最適化に向けてコンポーネントが再調整され、効率の改善に生かされるようになるだろう。」

V2Xデバイスは通常、車両や路上設備に組み込まれており、ソフトウェアは既存のモバイルデバイスや組込み技術の上で、あるいはクラウド上でさえも実行されます。システムで利用されるデータは、必要に応じてローカルに保管され、クラウド上にバックアップされます。

V2X技術が路上に登場し、予測されていたとおり自動運転車がエッジの容量をある程度消費することは明らかです。

V2Xは一般的に自動運転車より物議を醸すものではなく、明確に定められた目的を持ち、測定可能なメリットが存在します。車両を人間が運転するのか、機械が運転するのかについても関係はありません。

V2Xは、自動運転車用に本来主張されている多くの安全上のメリットを提供できるはずです。

「接続性は、各ドライバー、自動運転車、そしてあらゆるレベルを自動化し、スマートな意思決定を可能にする。」Peng教授は、次のようにも述べています。「道路を共有する個々の車両グループを、道路や交通状況に関する重要な情報をリアルタイムで交換するまとまった交通システムに変えることができる。」

「 1台の車が濃い霧や雪の中でスリップを起こした場合、人間であれ機械であれ、後続ドライバーがその危険を察知する前に、減速の必要性を知るようになるでしょう。「100台の車両の玉突き事故は、2台の車両のみの軽度の接触事故になるか、あるいは完全回避されるようになるだろう。」

V2Xについて

私たちが知っている自動運転についてではありませんが、自動車をよりスマートに、またより接続性を高める技術をいくつか紹介します。

自動緊急ブレーキ(AEB)

車両に搭載されたセンサーが障害物を検知してブレーキをかける技術。

人気の新車の多くは、このAEBを搭載していると、車両安全の専門家であるThatcham ResearchのCEO Peter Shaw氏は言います。「衝突を未然に防ぐことが今の注力ポイントであり、それはAEBを標準装備することが最初である。」

DSRC

米国のFCCや欧州のETSIなどの規制当局は、専用の近距離通信(DSRC)に基づく「インテリジェント交通システム」(ITS)に5.9GHz帯の無線周波数を割り当てています。これは既にロードプライシングや通行料金の徴収に利用されています。

緊急V2V信号

サイレンはどの方向から鳴っているのでしょうか?開発中のシステムは、緊急車両の位置と走行を知らせ「緊急車両存在通知」、将来的には信号機を青にすることもできます。

隊列走行(プラトーニング)

協調型車間距離制御 (Cooperative Adaptive Cruise Control CACC) は、車両の速度と走行を調整し、抵抗を減らして燃料を節約する技術です。米国では ボルボ、ダイムラー、テスラがプラトーニングの走行テストを行っています。

信号機

アメリカ国内では1,600箇所で、危険運転の誘発を避けるために、ドライバーに待ち時間を伝えるよう、移動体通信ネットワークと通信する信号機を試験しています。

歩行者

V2P(Vehicle to pedestrian:車両から歩行者)技術は、車両とスマートフォンをリンクさせ、歩行者の居場所を車に伝えることができる可能性があります。

自転車

自転車乗りは予測がつかず、車の死角で見えにくいことがあります。自転車はV2B通信用のビーコンを携帯することができますが、自転車乗りはすぐさま俊敏にはなれません。

CopperHorse.co.ukからのデータ

Data Center Dynamics

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