「信号待ちの回避で燃費20%向上」 車に搭載したスマートフォン利用する交通情報システム、MITらが開発

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MITとプリンストン大学が、自動車に搭載したスマートフォンのネットワークを利用して信号機の状況をリアルタイム収集し、ドライバーが信号待ちを回避するための情報を提供するシステムを開発したとのこと。赤信号によるアイドリング、一時停止状態からの加速を減らすことが可能であり、マサチューセッツ州ケンブリッジで行った実験では燃料消費量を最大で20%削減できたとしています。

従来の信号機注意喚起システムがGPSデータや交通センサからのデータを利用するのに対して、SignalGuruは携帯電話のカメラによる画像データを使っている (Graphic: Christine Daniloff)

研究チームの Emmanouil Koukoumidis氏によれば、米国全体のエネルギー消費の28%、CO2排出量の32%が自動車に起因しているとのこと。一人ひとりのドライバーがこれらを少量でも減らすことができれば、国全体では大きな削減効果になるといいます。

今日、ドライバーの間では、車のダッシュボード上にスマートフォンを装着し、GPSカーナビとして使用するスタイルが広まっています。SignalGuruと名づけられた今回のシステムは、このトレンドに目をつけて開発されたものですが、GPS機能ではなく、スマートフォンのカメラ機能を情報収集手段に利用しているところが、従来の交通情報システムと違うところです。SignalGuruでは、カメラを通して集めた情報を基に、コンピュータが最適な減速タイミングを計算し、それをドライバーに知らせることで、赤信号の手前で車が完全停止することを回避できるようにしています。

ケンブリッジの道路では、信号が切り替わる間隔はあらかじめ固定されていますが、交通量の変動を反映して信号の間隔を変化させている地域もあります。研究チームは、このようなケースとして、シンガポールでもSignalGuruの実験を行いました。その結果分かったのは、信号切り替えの間隔が固定されている場合に比べて、間隔が変動する場合には、信号変化のタイミング予測精度がやや粗くなるということでした。ケンブリッジの実験では予測誤差わずか2/3秒でしたが、シンガポールの実験では誤差は1秒超となり、人口が密集しているシンガポール中央部のある特定の信号機については、2秒超の誤差が出ました。ただし、「誤差が2.5秒あっても、交差点で車が停止するのを避けるためには十分役立つ」とKoukoumidis氏は言っており、さらに、SignalGuruを実装した自動車がもっと増えれば変動型の信号機に対する予測精度も改善されるだろう、と指摘しています。

研究チームは、減速するタイミングを知らせるだけでなく、信号が赤になる前に通過できるようスピードを上げるモデルについても検証しましたが、これについては安全上の問題があるとしています。

Koukoumidis氏は、SignalGuruを従来のルート検索ソフトと連動させて使用することもできるだろうと考えています。赤信号を回避するには、車を減速させる以外に、例えば、わき道への迂回を推奨することもあり得るからです。

「SignalGuruは、新しい交通サービス、あるいはこれまで車車間通信システムが必要と考えられてきたタイプのサービスにおいて、携帯電話がどのように利用できるかを示す優れた一例です」とラトガーズ大学 無線情報ネットワーク研究所 電気・コンピュータ工学准教授の Marco Gruteser氏は話しています。「信号機側に送信機、車側に受信機を組み込むなど、インフラ重視のアプローチはこれまでもありますが、SignalGuruに比べると技術上より多くの投資が必要です」

SignalGuruを商用化する上で問題となるのは、「こうしたクラウド・ソース型のシステムが機能するために必要な数の参加者をどのように集めるか」であるとGruteser氏は指摘します。「鮮度の高いセンシング情報を提供するためには、多くの人びとがシステムを利用するようにならなければなりません」

Koukoumidis氏は、SignalGuruで使用しているコンピュータ・インフラが広範囲に応用可能だとしており、ガソリンスタンドごとの価格情報、路線バスの位置情報や進行速度、都市部での駐車スペース利用状況などをカメラで捉えるといった例を挙げています。このような追加的アプリケーションは、システムへの参加をドライバーに促す一つの方法ではありますが、情報処理のアルゴリズムが複雑になるため簡単には実現しないだろう、というのがGruteser氏の見解です。


発表資料

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