自動車をうまく運転しようすれば、予測することが大切になってきます。
人が運転しようが、自動運転であろうが同じです。
かつて、商用車ドライバー向けの省燃費運転講習のコンテンツ作成と講師を務めた中で実感しましたが、省燃費運転も突き詰めれば、如何に前方の交通状況を予測して今の運転に反映するのかにつきます。
前方の信号を読んだり、いつも通る道路の勾配変化箇所を覚えて無用な加減速を抑えたりすることで大きな省燃費効果をえることができるのです。
予測運転の価値は、このような省燃費だけではなく、安全運転にもつながり、昨今の、高度運転支援や自動運転にとって、ますます高まっていると言えます。
カメラやレーダーが人の眼を代替し、近距離前方を予測しているとすれば、地図情報からは、遠距離のカーブや道路勾配を予測でき、路車間通信からは、見えない遠い前方の障害物や信号情報を予測でき、車車間通信では、前の前の車両の動きを予測できたりします。
最近では、タイヤによる道路データ収集の動きも出てきています。
タイヤは、クルマ部品の中で唯一路面と接する重要部品で、すでに空気圧や回転数変化からパンクを知らせるシステムが実用化していますが、加速度センサーをタイヤに取り付けるなどして、膨大な道路の路面データを取集、随時更新する動きです。
前方の道路の荒れ具合や、おおきな継ぎ目を予測して、ダンパーの減衰率や、空気圧調整を通してバネレートを事前に調整することができれば、安全なだけでなく乗り心地が改善できます。
これらを、いわば“初歩的な予測”とすれば、街中での人や自転車の様子から、人や自転車の動きを予測するのは、“高度な予測”と言え、AIがドライバーを代替するための肝の技術開発と言えます。
結局、上手く正確に予測することが、安全で効率の高い運転に不可欠な要素ということです。