自動運転車はすべての車の効率を高めることができる

自動運転車は、毎年 100 万人以上の死者を出す衝突事故を大幅に減らすか、あるいはなくすことができる可能性があるため、大いに期待されてきた。しかし、自動運転車がもたらす潜在的なメリットは安全性だけではない。世界中の研究者チームは、自動運転車は人間よりも効率的に運転できることも示している。たとえば、米国エネルギー省の NEXTCAR (コネクテッドおよび自動運転オンロード車両向け次世代エネルギー技術) というプログラムは、新しいスマート車両技術を組み合わせることで、燃費を最大 30 パーセント向上できると期待している。

NEXTCARプログラムの一環として、テキサス州サンアントニオに拠点を置くサウスウェスト研究所（SwRI）は、車両の燃費を向上させる自律走行車技術の進歩を展示しました。 非自動運転車がたまたま自動運転車と交通している様子を再現したデモ。このデモは5月下旬にダラスで開催されたARPA-Eエネルギーイノベーションサミットで行われた。

効率的な自動運転車を作る

SwRI チームは、2021 年型ホンダ クラリティ ハイブリッドに、認識や位置特定などの基本的な自動運転機能を後付けしました。サミット当日、チームはサミットが開催されたコンベンション センターの駐車場を囲むルートに沿って車両を運転しました。研究者がホンダに取り付けた SWRI の Ranger 位置特定システムには、地面の画像を撮影する下向きのカメラが付いています。最初に走行面をマッピングすることで、Ranger は後で地面の固有の「指紋」と GPS データを組み合わせて、センチメートル レベルの精度で車両の位置を特定できます。この精度により、車両は優れた制御で走行できます。

「まるでレールの上を走っているような感じです」と、サウスウェスト研究所のパワートレインエンジニアリンググループの研究者、スタス・ガンコフ氏は言う。このプロジェクトでは、同氏のグループは、ホンダクラリティに追加された自律ソフトウェアスタックを開発したインテリジェンスシステム部門など、研究所の他の部門と協力した。

しかし、同様に重要なのは、SwRI の重要なイノベーションであるエコ ドライブ モジュールの追加です。エコ モードは、信号や周囲の車両などのさまざまな要素を考慮して、最も経済的な運転速度を決定します。このシステムは、予測制御アルゴリズムを使用して、自動車が効率的な交通の流れを維持しながらエネルギー消費を最小限に抑える方法という難しい最適化問題を解決します。SwRI のエコ モードは、他の車両の妨げにならずにエネルギー使用を最適化するために、不必要な加速と減速を減らすことを目的としています。

「エコモードで走行する自動運転車は、後続車すべての運転行動に影響を与えます。」 —サウスウェスト研究所のスタス・ガンコフ氏

この技術がどのように機能するかを説明するために、チームはデモの通路に信号機を設置しました。ガンコフ氏によると、信号機キャビネットの実際の信号機タイマーがテレビ画面に接続され、参加者に映像を提供しました。専用の短距離通信 (DRSC) 無線も取り付けられ、信号の位相とタイミングの情報が車両にブロードキャストされました。この設定により、車両は人間のドライバーよりもはるかに正確に信号機の動作を予測できるようになりました。

たとえば、ホンダ クラリティが、もうすぐ青信号に変わる赤信号に近づいている場合、信号が変わることを認識し、ブレーキを踏んでから再び加速することでエネルギーを無駄にすることを避ける、とガンコフ氏は言う。逆に、車が青信号から黄色、そして赤信号に変わる直前に近づいている場合、車はアクセルを離し、摩擦力でゆっくりと減速し、信号に間に合わせようとして不必要な加速を避ける。

これらの自動運転戦略は大幅なエネルギー節約につながり、自動運転車自体だけでなく、交通エコシステム全体にも利益をもたらします。

「通常の交通状況では、エコモードで走行する自動運転車は、後続車すべての運転行動に影響を与えます」とガンコフ氏は言う。「その結果、レベル0の自動運転車でも燃料をより節約できるようになります。」

グランドビークルエネルギー計画

SwRI は 2017 年から NEXTCAR イニシアチブに参加しています。プログラムの初期段階では、SwRI、ミシガン工科大学、オハイオ州立大学、カリフォルニア大学バークレー校を含む 11 チームが参加しました。SwRI はミシガン大学と連携し、燃費効率ですでに知られているトヨタ プリウス プライムの最適化に重点を置き、最適化アルゴリズムと周囲との無線通信を通じてエネルギー使用量を 20% 改善しました。これは、トヨタのパワートレインを変更したり、排出量を犠牲にしたりすることなく達成されました。チームはパワー分割の最適化を活用し、ガス エンジンとバッテリー推進システムの使用をバランスよく調整して、効率を最大化しました。

NEXTCAR は第 1 フェーズの成功を基に、2021 年に第 2 フェーズに入り、残っているのは SwRI、カリフォルニア大学バークレー校、ミシガン工科大学、オハイオ州立大学のみとなりました。NEXTCAR 2 の焦点は、自動化によってエネルギー効率をどの程度まで高められるかを判断することです。ガンコフ氏は、第 1 フェーズでは、車両とあらゆるものを接続する接続性の追加だけで、自動運転機能のない 2016 年または 2017 年モデルの基準車両よりも 20 パーセントのエネルギー効率向上が実証されましたが、第 2 フェーズでは、自動運転機能を組み込むことでさらに 10 パーセント向上できる可能性を探っていると説明しています。

ガンコフ氏によると、SwRI は当初、NEXTCAR の第 2 フェーズでホンダと提携する予定だったが、契約上の問題が発生したため、非営利団体が独自に進めたという。SwRI のインテリジェンス システム部門が開発した自律プラットフォームを利用して、NEXTCAR チームはホンダ クラリティにレベル 4 の自律機能を装備した。この自律システムはドライブバイワイヤ システムを備えており、自律ソフトウェア スタックとエコ ドライビング モジュールからの入力に基づいて、車両が速度とステアリングを自動的に調整できる。これにより、車両は安全性を優先しながらエネルギー効率を最適化できる。

効率的な高速道路への合流などの技術を採用することは、燃料タンクやバッテリー充電を最大限に活用するためのアプローチにおける重要な戦略でした。「たとえば、高速道路の交通量が多い場合、すでに高速道路にいる車両のエネルギー効率に悪影響を与えずに高速道路に合流する最適な方法を計算することが重要です」とガンコフ氏は指摘しました。

NEXTCAR 2 が最終年を迎える中、ARPA-E サミットでのデモンストレーションは、自動運転車技術の進歩と、それが輸送におけるエネルギー効率を劇的に向上させる可能性を証明するものとなりました。