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インテリジェント アシスタントによる渋滞解決への取り組み

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道路上の車両数が過剰に多くなったり、運転手のミスが生じたりすると、交通渋滞が急速に起こります。部分的な自動運転を改善するスマートZFシステムは負担を軽減し、安全性を高めるのに効果的です。
Kathrin Wildemann, 7月 12, 2019
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Kathrin Wildemann 2016年から常設のZFコピーチームに在籍。オンラインとオフライン両方の記事を担当し、Eモビリティや持続可能性に関連する話題に大きな関心を持っています。
世界中の道路で毎朝および夕方に発生している現象:先頭から最後尾まで密集した交通状況―遅々と動く金属の群れ。グリッドロックを引き起こすには、わずかな追い越し操作時の判断ミスや軽度の追突事故で十分です。慢性的な交通渋滞と人為的ミスが交通渋滞を引き起こしています。交通渋滞を緩和すべく、交通専門家たちは自律走行に大きな期待を寄せています。大変な取り組みです。日常の使用に適した道路交通の崩壊に対する実行可能な解決策を見出すために、多彩な応用分野で様々なレベルの自動運転機能が求められています。

新しいモビリティ概念による交通の流れの持続

渋滞対策で最も重要なのは道路の交通量を減らすことです。特に都市部では、以前から道路や駐車場の混雑が持続しているにもかかわらず、車の台数が増え続けています。新しいモビリティ概念はこれらすべてを改善してくれる可能性があります。 サービスとしてのモビリティ(MaaS) 個人輸送用 サービスプロバイダとしての輸送(TaaS) 商品の輸送のために、このアプローチのバックボーンはピープルムーバとカーゴムーバを自律的に行うことによって形成されます。このタイプの車両の一例は、ZFがe.GO Mobile AGとの合弁会社で開発 生産しているe.GO Moverです。 e.GO Mover は、電動プラットフォームをベースに、高度に自動化されたレベル4の運転に必要なすべてのシステムを備えています。これは乗客シャトルとして、また、商品配送のためのLCVとして使用することができます。
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将来的には、自律的なピープルムーバやカーゴムーバが道路交通システムの負担を軽減できるようになるでしょう。

MaaSとTaaSの車両は決まったスケジュールには従いません。代わりに、アプリを使って入ってくる注文をリアルタイムで一括処理します。これに基づき、可能な最短経路を用いて、できる限り多くの乗客や商品を目的地に運ぶための最適経路を算出します。配車サービスも同様のコンセプトを採用しており、自律型ロボタクシーを利用しています。これらのスマート車両は個人輸送量を減らします。ミュンヘン市の事例はこの点を説明するものです。自動車業界に特化した戦略コンサルタント会社であるBeryllsの戦略アドバイザーから依頼された調査によると、18,000台の自動運転タクシーが約20万台の自家用車に取って代わる可能性があるそうです。
このような声明は、交通プランナー、政治家、企業に対し、問題解決のための自動運転の推進を促しています。ゴールドマンサックス(Goldmann Sachs)、ローランドバーガー(Roland Berger)、もしくはマッキンゼー(McKinsey )の予測によれば、自律的なピープルムーバやカーゴムーバの運転は、2030年には200~500億米ドルという世界市場規模になる可能性を秘めていて、配車の将来価値は180~350億米ドルに達すると推定されています。
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自動配車システムは一定のスケジュールではなく、アプリを使ってリアルタイムで注文を一括処理します。

コストのかかる乗用車の完全自動化は万能薬ではありません

しかし、運転手を完全に排除することも普遍的な解決策にはなりません。運転者が一時的に道路から注意をそらして他の作業を行うレベル3以降では、必要な技術がはるかに複雑となり、ひいては、ずっと高価になります。たとえ短時間であっても、車両に完全な制御が明け渡されるとすぐに、センサーシステムの信頼性に対する要求が非常に厳しくなります。最終的に、車は照明条件、天候、スピードに関係なく、すべての運転状況を正確かつ完全に識別できなければなりません。この要求を満たすために、いくつかのカメラ、レーダセンサーおよびライダーセンサーは、互いに独立して測定データを検証する必要があります。このため、システム アーキテクチャは非常に複雑でコストがかかります。さらに、既存の先進的な運転支援システムの上に構築するのではなく、新しいアルゴリズムと計算能力の大幅な向上が不可欠です。単純にコストがかかるため、自家用車を所有している個人の大半にとって、自動運転は興味深い選択肢ではありません。

また、現時点では、これらのシステムは互いに十分に同期していないことが多く、さらに、大雨などの好ましくない環境条件に反応して急速に停止することも多々見受けられます。結果、運転手にとっては安心よりも失望を感じるものとなっています。ここで重要なのは、レベル2機能を拡張し、運転手に均一のインタフェースを提供するスマートな全体システムに統合することです。ZFはZF coPILOTシステムを用いて、この種のレベル2+概念を提示しています:AI能力のあるメインフレーム コンピュータZF ProAIは、すべてのADASアルゴリズムの制御を完全に引き受け、包括的なセンサーセットを用いてそれらをネットワーク化します。これにより、レベル2システムの範囲をはるかに超えた運転 安全機能を習得することができます。たとえば、ZF coPILOTを使用すると、自動車を自律的に州間道路に合流させたり、車線を変更させたり、追い越したりさせることができます。この種のシステムが、低速で移動する夜間通勤者の車両でハンドルを取ると、慌ただしい追い越しや不必要な急ブレーキは起こらなくなります。そのうえ、このシステムは高度なナビゲーションシステムを使用して、混雑が予想される場所を避けるのに十分な時間内に代替ルートを識別することができます。また、交通が突然停止してしまったらどうなるでしょうか? 少なくとも運転者は座席にゆったりと身を委ね、運転中の渋滞を車に処理させることができるのです。
決定的な因子はレベル2機能を拡張し、運転手に均一のインタフェースを提供するスマートな全体システムを統合することです。
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一例として、ZF coPILOTは、車両が自律的に州間道路に合流したり、車線を変更したり、または追い越したりするのを可能にします。

#モビリティ ライフ バランス

ZFは率先して、モビリティの提供に関して人々に真正面から向き合い、どこでどのように改善できるかを実証します。

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