道路冠水をリアルタイム検知へ、気象データとコネクティッドカー情報で ウェザーニューズ×トヨタ

冠水した道路(イメージ)
  • 冠水した道路(イメージ)
  • 実証実験の概念図
  • 臨時サイト(サンプル)

ウェザーニューズとトヨタ自動車は、気象データとコネクティッドカー情報を活用した、道路冠水のリアルタイム検知に関する実証実験を東京都・大阪府・愛知県の3都府県を対象に10月より開始した。

昨今、激甚化する気象現象やそれによる被害が社会問題となっており、より詳細で正確な気象状況をリアルタイムに把握することが求められている。そこでウェザーニューズは、同社が持つ気象データとトヨタのコネクティッドカーから得られる車両データとを活用して、気象観測・予測精度の向上やドライバーの安全、車両被害軽減を目指す取り組みを開始。車両データと気象データというビッグデータを組み合わせて分析することで、道路およびその周辺の実況把握への新たな活路を開いていく。

両社は今夏、車両データと気象データを学習させた冠水検知のAIアルゴリズムを開発。このアルゴリズムでは、冠水しているエリアを車両が通過するとき、非冠水エリアと比べてアクセル踏み込み量に対する車両の速度が小さくなることを利用して、車両が通過した道路が冠水しているかどうかを判定する。この冠水検知のAIアルゴリズムを使って、昨年夏に都内で発生したゲリラ豪雨を対象に事例検証を実施。車両が通行した道路にて、車両の故障や立ち往生につながる深さの冠水箇所の推測に成功した。

両社は、アルゴリズムをより広域の道路で検証し、さらなる精度向上を図るため、10月より、東京都・大阪府・愛知県の3都府県を対象とした道路冠水のリアルタイム検知の実証実験を開始。実証実験期間中は、対象地域にて冠水を伴う大雨が予想される際には臨時サイトをオープンし、推測された冠水箇所をリアルタイムで公開する。

《纐纈敏也@DAYS》

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