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【実証実験レポート】車両データを活用した道路の維持管理の高度化に向けた検証

背景

トヨタ自動車株式会社(以下、トヨタ社)コネクティッドデータ基盤開発部 データ事業室は、昨年度に引き続き、名古屋市が管理する道路において、走行データ分析による白線など道路標示認識と有効性確認の有用性を検証しています。
このプロジェクトでは、車両から得られるデータを活用し、より安全で効率的な道路インフラを実現することを目指しています。

活用する技術 

本プロジェクトでは、車両に搭載された車線逸脱防止支援システム(レーンディパーチャーアラート)のカメラを活用します。このカメラが区画線を認識した割合を分析し、「かすれ」が疑われる箇所を可視化したマップを作成することで、「かすれ」具合を定量的に評価します。

プロジェクトの進捗

道路維持課が検証対象とする道路を決定した後、トヨタ社が該当箇所の車両データを分析し、区画線の劣化状況を可視化しました。その後、データ分析結果と実際の区画線の状況を比較するため、トヨタ社と道路維持課が一緒に現地を訪問し、現場検証を行いました。

結果としては、データと現地の「かすれ/正常」の判定が一致した割合は89%でした。データの方がやや過剰に劣化を検知する傾向にはあるものの、補修が必要な箇所を見逃さない高い精度を確認できました。

今後は、本システムの社会実装を目指し、より広範囲の道路にも適用できるかを検討します。