自動運転車、デジタル ツイン、および公共交通機関の未来 | スマート シティ パート III

Author: Chen Gabay

市内にいるときの移動手段は何でしょうか。都市部が拡大して混雑が大きくなるにつれて、自家用車では間に合わなくなるので、優れた公共交通機関の利用が重要となります。自動運転バスやシャトルなどの新しい技術はこうした状況のゲームチェンジャーとなります。そして、すでに世界中の都市でこの技術のテストが始まっています。Cognata の 4D モデル、AI モビリティ レイヤーを備えたダイナミック デジタル ツインは、これらのテクノロジーを組み合わせることで、より安全で費用対効果の高い方法で検証およびテストが可能です。

未来の都市における公共交通機関: より良い解決策の探求

世界中の大都市の主要な移動手段は公共交通機関です。自家用車を利用する場合、道路の渋滞の発生、数千台分に及ぶ駐車スペースの確保が問題になりますが、公共交通機関が優れている場合、交通渋滞の減少、大気汚染の軽減、住宅や商業スペースの確保が可能です。電車、バス、タクシー、レンタル自転車、スクーターといった交通手段を利用することで、より低コストで快適に街中を移動できるようになります。しかし、都市が成長し、密集するにつれて、さらに効果的かつ効率的な公共交通機関の運用が重要になっていきます。そして、自動運転技術、IT、ビッグデータなどの技術が公共交通機関の状況の改善に活用されています。

自動運転車: 公共交通機関におけるゲームチェンジャー

公共交通機関を改善する最も有用な方法の 1 つが、自動運転技術です。これには多くの利点があります。交通会社の場合、需要に応じてバスやシャトルなどの規模を変更する一方でより柔軟な方法で 24 時間年中無休で車両を運用できるようになります。また、固定ルート、動的ルート、通勤におけるファーストマイルとラストマイルにこうした自動運転車を利用することもできます。さらに、自動運転バスとシャトルをつなげると、それらが路上で相互に通信できるようになります。それにより、より効果的で安定性の高い安全な運転が可能になります。その結果、交通会社は自社車両のより良い管理、より持続可能で効率的な方法による公共サービスの提供、コスト削減が可能な一方で、都市における道路の混雑と大気汚染の軽減も実現できます。

世界中の複数の都市が自動運転車とシャトルのテスト プログラムを開始しており、AV の規制も進んでいます。テストで使用される自動運転車は、主に特定のルートを低速で走行します。たとえば、大学のキャンパス、工業地帯、空港などです。これら車両は、あらゆる問題に即座に対応可能な企業によって管理されており、必要に応じて遠隔操作による運転さえも可能です。このような自動運転のテストが成果を出していることから、この新しい技術に対する信頼性や輸送に関するニーズは高まっています。しかし、それでも一般の人々はその導入に躊躇しています。

動的なデジタルツイン: 公共交通機関における自動運転の統合を加速

公共交通機関の自動運転には大きな期待が寄せられています。しかし、一部の地方自治体や市民は、この新しい技術の都市環境への統合に対してまだ慎重です。「バスやシャトルは大型の乗り物であり、搭載されている AI が正しく環境を認識し、潜在的な脅威を知覚するのに最適なセンサー セットを備えているのかどうか不明である」という懸念が存在するためです。自動運転車が問題なく公道を走行できるようにするには、言うまでもなく、通常の状況だけでなく極端な状況を想定したトレーニングとテストも行う必要があります。ある調査によると、自動運転車が人間のドライバーよりも安全に運転するには、約 141 億キロメートルもの走行トレーニングだと示されてます。ただし、Cognata の AI モビリティ レイヤーを使用した動的なデジタル ツインなど、AI とセンサーのテストや検証を行う仮想シミュレーションを使用した場合、この数字は大幅に減らすことができます。

動的なデジタル ツインでは、都市環境と公共交通機関のルートを再現できます。これらの仮想モデルを使用すると、人的に引き起こされる安全上の危険、さまざまな道路や気象条件など、通常および極端なシナリオにおける自動運転車の AI の調査、テスト、および検証が可能です。道路上の他の車両、オートバイ、サイクリスト、歩行者、およびその他の交通弱者に対して、AV がどのように反応するかをさまざまなシナリオでテストすることもできます。また、これらの仮想モデルは、都市が自律型バスとシャトルの環境への統合に関する調査、最適で安全なルートと速度の選択、さまざまな計画手段における自動運転を導入した公共交通機関の動作に関する調査にも役立ちます。たとえば、「バスレーンの配置が交通渋滞と安全にどのように影響するか」などです。さらに、仮想モデルや高度な安全性テストの実施により、この技術の一般人への受容も促進されます。

Cognata の動的なデジタル ツイン: 革新的な方法による公共交通機関における自動運転の統合

自動運転車は、都市における公共交通機関の大幅な改善の可能性を秘めています。しかし、安全を第一に考え、一般的に広く信頼を得る必要があります。自動運転車の動的なモビリティ レイヤーを備えた Cognata の 4D モデルを利用すると、安全性を犠牲にすることなく公共交通機関における自動運転の開発の加速やコスト削減が可能です。また、都市計画担当者は、その技術が都市環境にどのような影響を与え、公共にどのような利益をもたらのかも理解しやすくなります。