自動運転車、デジタル ツイン、交通渋滞の未来 | スマートシティ パート I
2月 2023
Author: Chen Gabay
人生のうち、渋滞に巻き込まれている時間は一体どのくらいなのでしょうか。もし都市部に住んでいるか働いている方なら、その時間は長いと思います。現代では、時間を節約するためのテクノロジーが多く存在します。しかし、移動に関して言えば、状況は悪化しているように見えます。そして、自動運転車やアーバン デジタル ツインなどの新しいテクノロジーはその解決策となる可能性があります。Cognata の 4D モデルは、AI モビリティ レイヤーを備えており、これらのテクノロジーを組み合わせた革新的な方法でスマート シティ実現に貢献します。
交通渋滞はますます深刻化しています。自動運転はその解決を目指していますが、それが都市環境に与える影響はどのようなものなのでしょうか。
最近行われたある調査によると、COVID-19 のパンデミックが発生以前、平均的なアメリカ人は年間 100 時間近くを交通渋滞で無駄にしていると示されてます。この数字は、大都市だとさらに増加します。都市化、人口増加、道路上に存在する車両数の増加により、都市や高速道路では常に交通渋滞が発生しています。交通の流れが遅くなる原因としては、速度の頻繁な変更 (ストップ アンド ゴー)、車線の変更、何かが気になったことによる速度の低下、駐車スペースの探索が挙げられます。この問題に関する持続可能な解決策が見つからない場合、状況はさらに悪化して、私たちの生活の質はさらに悪化すると考えられます。
自動運転は、この問題を解決することを目的とした新しいテクノロジーです。自動運転産業は、AI を用いることでよりスマートで安全かつ高速な移動を実現します。Avs を利用すると、ストップ アンド ゴーの波の減少、より一定した速度での運転が可能となります。しかし、より重要なのは、これにより都市部において駐車スペースを探すドライバーの数が大幅に減少します。都市における運転環境の発展は、私たちの都市の形と行動に間違いなく影響を与えます。したがって、都市計画者はこの変化を考慮した計画を立てる必要があります。
現代の都市では、古典的な都市計画モデルだともはや不十分です。動的な環境であるデジタル ツインが、都市計画担当者のよりスマートで適切な意思決定に役立ちます。
都市計画者が従来から最も頻繁に使用していたモデルの 1 つに 3D モデルがあります。しかし、動的で複雑なシステムが多数同時に動作や連携する現代の都市の場合、同モデルだと効率が悪くなります。すでに世界中の多くの自治体がこの問題に気付いています。そのため、彼らは都市向けのデジタル ツインの開発を目指しています。これら都市向けデジタル ツインには、都市生活を非常に高い解像度で模倣する 4D 動的モデルも用意されています。
たとえば、シンガポールは、地形属性、植生、交通インフラなどの詳細な情報を含む、動的な都市モデルおよび共同データ プラットフォームである「バーチャル シンガポール」を立ち上げました。また、オランダのロッテルダム市は、地図、リアルタイム センサー、建物の設計図、輸送ネットワークから得られたデータをデジタル ツインで使用しています。
これらのモデルの動的なモビリティ レイヤーを使用すると、交通行動の予測、既存および将来の危険への対処、都市のモビリティの管理、さまざまなシナリオの検討や、費用が伴う現実における変更を行う前にデジタル ツイン上での実験が可能となります。
動的な 4D モデルは、自動運転車と都市向けデジタル ツインのテクノロジーを組み合わせた革新的な方法でスマート シティ実現に貢献します。
都市計画において、自動運転とデジタル ツインという新しいテクノロジーを利用することで、交通渋滞の緩和、将来の計画と管理の方法を改善できる可能性があります。Cognata は、4D モデルと AV の動的なモビリティ レイアウトで、都市計画担当者の将来の交通渋滞と都市環境の理解と分析、さまざまなシナリオの検討と将来の都市計画とモビリティ計画の改善を支援します。それにより、交通渋滞の予測と軽減を実現し、時間的損失を大幅に減らします。