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運転

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1: 2019/02/08(金) 23:31:52.26 ID:CAP_USER
■先頭長はE5系より長い約22m

 JR東日本(東日本旅客鉄道)は2月8日、日立製作所の笠戸事業所(山口県下松市)において、5月の落成に向けて製作中の新幹線試験車両「E956」、愛称「ALFA-X(アルファエックス)」の10号車(新青森駅寄り)を報道公開した。
https://travel.watch.impress.co.jp/img/trw/docs/1168/946/32_l.jpg
https://travel.watch.impress.co.jp/img/trw/docs/1168/946/30_l.jpg

 ALFA-Xの名前には、「Advanced Labs for Frontline Activity in rail eXperimentation:最先端の実験を行なうための先進的な試験室(車)」という意味が込められており、新しい新幹線を開発するための実験を行なうための車両という位置付け。

 研究開発のコンセプトとして、「さらなる安全性・安定性」「快適性の向上」「環境性能の向上」「メンテナンス性の革新」の4つを掲げ、営業運転の最高速度「360km/h」を見据え、実験での最高速度は「400km/h程度」までを予定している。

 本紙ではALFA-Xの詳細や、JR東日本研究開発センター 先端鉄道システム開発センター 所長の浅野浩二氏へのインタビューなどを別記事にてお届けする予定だ。

続きはソースで

・先頭車の先頭長は1号車(東京駅寄り)が約16m、10号車(新青森駅寄り)が約22m。ちなみにE5系は約15m
https://travel.watch.impress.co.jp/img/trw/docs/1168/946/05_l.jpg
・川崎重工業が製作しているALFA-Xの1号車(写真提供:東日本旅客鉄道)
https://travel.watch.impress.co.jp/img/trw/docs/1168/946/39_l.jpg
・地震時により早く止まるために開発した「空力抵抗版ユニット」を屋根に、「リニア式減速度増加装置」を底部に搭載する
https://travel.watch.impress.co.jp/img/trw/docs/1168/946/09_s.jpg
・「地震対策ダンパ」「クラッシャブルストッパ」によって車両を脱線しにくくさせる
https://travel.watch.impress.co.jp/img/trw/docs/1168/946/11_s.jpg
・車体、台車、軸箱などに振動センサや温度センサを設置して、台車の異常状態を把握するシステムを搭載する
https://travel.watch.impress.co.jp/img/trw/docs/1168/946/12_s.jpg
・動揺防止制御装置などを搭載し、より快適な車内空間を実現
https://travel.watch.impress.co.jp/img/trw/docs/1168/946/15_s.jpg
・2種類の低騒音パンタグラフを搭載して環境性能を向上
https://travel.watch.impress.co.jp/img/trw/docs/1168/946/16_s.jpg

https://travel.watch.impress.co.jp/docs/news/1168946.html
images (1)


引用元: JR東日本、新幹線試験車両「E956(ALFA-X)」10号車を公開。試験時の最高速度は約400km/hを予定[02/08]

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1: 2019/02/02(土) 03:22:41.51 ID:CAP_USER
道路信号機は交通の流れが円滑になるよう、複数の交差点で連携して制御されています。意図的に「青信号が続く」ようになっている場合もあり、「赤信号が続く」と感じることも、気のせいとは言い切れないようです。

■一定速度で走れば、青信号が連続する?

 信号が青になりクルマを発進させると、「目の前の信号が次々と青になっていく」こともあれば、次の信号でも赤、またしばらくして赤と、「ちょくちょく赤信号になる」と感じることもあるかもしれません。

日本交通管理技術協会(東京都新宿区)によると、信号機は交差点単独で一定のサイクルに基づき赤、黄、青が変わるものもあれば、複数の交差点と連携して変わっていくケースも。それらのひとつに、同じ路線で信号の表示サイクルを連携させる「系統制御」と呼ばれる信号制御方式があり、「次々と青に」あるいは「ちょくちょく赤に」と感じるのは、この方式が関係しているケースがあるそうです。同協会に詳しく話を聞きました。

――「系統制御」とは、どのような概念なのでしょうか?

 A交差点を通過したクルマが、一定の速度で走行すれば、その先のB、C、D交差点も青信号で通過できるようにするというものです。仮に、A交差点を同時発車した別のクルマがスピードを上げて走行した場合、その先の交差点がまだ赤で、停車または減速しなければならないことがあります。スピードを上げても結局、目的地に着く時間は一定速度で走行したクルマと変わらなくなる、というのが最も基本的な考え方です。

 ただ実際にはひとつの路線だけでなく、全体として交通の流れが円滑になるように制御されていますので、制限速度で一定して走っていても、途中で停められてしまうこともあります。同じ路線でも、大きな交差点で右折車が多いようなところは青の時間を長くすることもあるなど、それぞれで信号の表示間隔にズレも生じます。

■黄信号もコントロールされている!

――ひとつの路線が全て、ひとつの系統として制御されているのでしょうか?

 いえ、一定のエリアを決めて系統制御しており、信号機と信号機の間隔が長いところなどが、その境目になります。そのエリアとエリアのあいだ、あるいは(警察の管轄が変わる)県境などで表示サイクルがズレることもありますが、県をまたいで相互に連携しているケースもあります。

続きはソースで

https://contents.trafficnews.jp/image/000/025/767/large_190124_shingo_01.jpg

乗りものニュース
https://trafficnews.jp/post/82998
ダウンロード (4)


引用元: 【系統制御】「やけに赤信号に捕まる…」には理由あり ドライバーが気づかない信号の仕組み

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1: 2019/01/28(月) 20:35:43.29 ID:CAP_USER
あなたの職業はどこにありますか?

 野村総合研究所が4年前、英オックスフォード大と共同研究した試算によると、2030年ごろ、日本の労働人口の49%が人工知能(AI)やロボットに代替される可能性があるという。601種の職業ごとに、自動化される確率をはじき出した。独立行政法人の労働政策研究・研修機構が「職務構造に関する研究」(12年)で報告している職業を対象にした。

 最も置き換えられやすいのは電車の運転士――。

続きはソースで

朝日新聞デジタル
https://www.asahi.com/articles/ASM147S6MM14ULFA027.html
images (1)


引用元: 【4IR】2030年ごろ、日本の労働人口の49%が人工知能(AI)やロボットに代替される可能性 野村総研と英オックスフォード大

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1: 2019/01/22(火) 14:02:02.52 ID:CAP_USER
自動運転カー(自律走行車)が普及すると、交差点での無駄がなくなり待ち時間解消によって効率化が進むと考えられてます。それだけでなく、道路上の自動車が増え過密化することで全体のペースが大きく下がるという現象が解消されたり、理想的な道路選択をサポートすることで、交通渋滞が劇的に解消するということがStanford Artificial Intelligence Laboratory(SAIL)の数学的な検証によって示されています。

Altruistic Autonomy: Beating Congestion on Shared Roads | SAIL Blog
http://ai.stanford.edu/blog/altruistic-autonomy/

以下のグラフは理想的な道路交通条件を研究するFundamental Diagram of Traffic(FDT)において作成された道路交通状態を表すグラフで、縦軸に道路上のある地点を1秒間に通過する自動車の数(flow)、横軸に1メートルあたりに存在する自動車の数(density)をプロットしたもの(FDT1)です。グラフが山のような形状を持ち、右肩上がりの青色部分と右肩下がりの赤い部分になるのが特徴です。
https://i.gzn.jp/img/2019/01/21/altruistic-autonomy-on-road/a01_m.png

上記FDT1の内容を説明すると、原点は道路上に自動車が0台の状態で、周りを走る自動車がないため最高速度でスイスイ快適に走ることが可能です。自動車の数が増えたとしても十分なスペースがある青色部分の間は全車が最高速度で快適に走ることができるので、自動車の台数(densityと等価)に比例してflowも高まっていきます。

しかし、自動車が走行する場合、一般的に前を走る自動車との間に最低2秒分の距離をあける必要があります。これは前方の車両が急ブレーキをかけても事故を起こさないように最低限必要となる車間距離で、自動車の数が増えてdensityが増えるとすべての自動車が2秒間隔では走れなくなるポイント(飽和点)に到達します。これが上記グラフの山の頂上であり、車間距離で2秒分を保つためには道路上の自動車は台数が増えるとともにスピードを落とさざるを得なくなります。そのため、densityが飽和点を超えるとflowは右肩下がりの状態(赤色部分)になってしまいます。

以下のグラフは縦軸に道路上のある地点から別の地点移動するのにかかる待ち時間(latency)、横軸にflowをとったグラフ(FDT2)。青色部分では、前車が最高速で走行できるためlatencyは一定です。ただし、飽和点に到達すると速度が低下することでlatencyは上昇してしまいます。なお、飽和点以降の赤色部分はflowも低下していくので、グラフは双曲線状になります。つまり、飽和点を境として自動車の台数が増えるほど、目的地への到達時間が長くなることがわかります。
https://i.gzn.jp/img/2019/01/21/altruistic-autonomy-on-road/a02_m.png

現実世界では自動車は全車が一定速度で走るわけもなく、車間距離もまちまちであるため上記2つのグラフは理想状態の理論値ですが、自動車の数が増えるとある時点で急に目的地まで到達するのにかかる時間が長くなり始めるという特徴は理解しやすいといえます。

さらに、現実の世界では「利己主義的」な人間の特性のため、道路交通にはより複雑な力学が働くことになります。ロサンゼルスのBeverly Hillsからthe Valleyに自動車で移動する場合を検討してみます。経路は3通りあり、最短経路の「Coldwater」なら25分、「ハイウェイ405号線」なら30分、距離の長い「Laurel」なら35分かかります。
https://i.gzn.jp/img/2019/01/21/altruistic-autonomy-on-road/a03_m.png

続きはソースで
ダウンロード


引用元: 【数学】〈ゲーム理論〉渋滞の原因を数学的に分析すると自動運転カーの登場で移動にかかる時間が減る理屈がよくわかる

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1: 2018/11/26(月) 15:40:17.56 ID:CAP_USER
■動画
マルチモーダル対話型自動運転 https://youtu.be/EkVdZUEEFwM



「完全無人タクシー」は自動運転車によって実現が期待されている有望なサービス分野の1つだ。海外ではグーグルの兄弟会社であるウェイモ(Waymo)が年内にも商用サービスの開始を予定しており、今夏には東京都内でも日の丸タクシーとZMPによる実証実験が実施された。

現在想定されている自動運転タクシーでは、カーナビのように具体的な住所や建物名などで目的地を指定する。だから、現在の有人タクシーで私たちが当たり前のようにやっているように、「そこ曲がって」「その先に停めて」と音声やジャスチャーなどを交えながら柔軟な指示を飛ばすことはできない。

続きはソースで

https://www.technologyreview.jp/nl/a-self-driving-car-that-can-be-operated-as-if-to-instruct-a-taxi-driver/
ダウンロード (2)


引用元: 【自動運転】〈動画〉「そこ曲がって」ジェスチャーで指示できる対話型自動運転車[11/21]

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1: 2018/11/21(水) 15:58:39.36 ID:CAP_USER
アメリカや中国を中心に開発が進む自動運転カーは、安全な運転を可能にすることに加え、機械学習を活用することで道路の渋滞を軽減できるかもしれないという研究結果が発表されました。

Watch just a few self-driving cars stop traffic jams | Science | AAAS
https://www.sciencemag.org/news/2018/11/watch-just-few-self-driving-cars-stop-traffic-jams

自動車を運転しているとたびたび交通渋滞に出くわすことがありますが、事故や工事などが原因で起こっている渋滞がある一方で、まったく原因がわからずに「いつの間にか渋滞が終わってたけど何で渋滞してたの!?」と思ってしまう不思議な渋滞に遭遇したことがある人も多いはず。交通工学の研究により、原因不明とされてきた渋滞は、1台の車が不要なブレーキを踏んでブレーキランプを点灯させることで後ろを走る車もブレーキを踏み、さらにその後ろの車……という風にブレーキが連鎖的に踏まれることで徐々に多くの車がスピードを落とし、最終的には完全にストップしてしまう状況さえも作り出してしまうことがわかっています。

この、後ろ方向に進む「ブレーキの衝撃波」は多くの場合、人間のドライバーによって引き起こされているとのこと。本来であれば必要のないブレーキを操作することがないように、人工知能(AI)に機械学習を行わせて自動運転カーの走り方に反映させる研究が行われています。

研究を率いているのは、カリフォルニア大学バークレー校(UCLA)のEugene Vinitsky氏らの研究チーム。強化学習で走り方をAIに学習させることで、渋滞を引き起こさないスムーズな道路の流れを生み出す研究が行われています。チームでは、渋滞の発生を防止するためのアルゴリズム「FLOW」を開発し、人間のドライバーと組み合わせた走行シミュレーションを行うことで、どの程度渋滞を防止できるかを調査しています。

その一例が次の2本のムービー。ともに円状の道路を22台の自動車が走るというシミュレーションで、最初のムービーでは22人の人間をシミュレートした運転が行われています。最初はスムーズに流れているように見えた道路ですが、次第に一部で車間距離が近づきはじめ、最後には完全に停車してしまう大渋滞へと発展します。

Single-lane ring (0 AVs, 22 human-driven vehicles) - YouTube
https://youtu.be/Lggtw9AOH0A



しかしここに、1台の自動運転カー(AV)を投入すると状況が一変。適度な車間距離を保つ自動運転カーのおかげで集団の「ゆらぎ」が吸収され、無駄な加減速がなくなって渋滞がウソのように発生しなくなりました。

Single-lane ring (1 AV, 21 human-driven vehicles) - YouTube
https://youtu.be/D0lNWWK3s9s



その様子は、道路が八の字に交差するシチュエーションでも同様に起こるとのこと。人間の運転だと、以下のムービーのように交差点で渋滞が発生してしまいますが……

Figure 8 (0 AVs, 14 human-driven vehicles) - YouTube
https://youtu.be/Z6QltFAEDeQ



自動運転カーが入ると、全体がスムーズに流れるようになります。最初の部分で動き出しのタイミングを計っているのも大きな理由だといえそうですが、走り出してからもスピードを絶妙に調節することで交差点での鉢合わせを回避しているのかも。

Figure 8 (1 AV, 13 human-driven vehicles) - YouTube
https://youtu.be/SoA_7fPJEG8



上記のムービーで重要なポイントは、「適切な間隔を空けることで渋滞の発生は抑えられる」というところにあります。車間距離が小さくなると、後続のドライバーはどうしてもブレーキを多く踏むようになります。すると点灯したブレーキランプを見た後続のドライバーがまたブレーキを踏む、という連鎖で渋滞は発生します。

Merge 0% CAV Penetration - YouTube
https://youtu.be/RPBAZH3Z0Sk



Merge 5% CAV Penetration - YouTube
https://youtu.be/r-sBz1VOtp4



Flow
https://flow-project.github.io/index.html

続きはソースで

https://i.gzn.jp/img/2018/11/20/few-self-driving-car-stop-traffic-jam/00_m.jpg

https://gigazine.net/news/20181120-few-self-driving-car-stop-traffic-jam/
ダウンロード


引用元: 数台の自動運転カーが道路上に混ざるだけで交通渋滞が減るという研究[11/20]

数台の自動運転カーが道路上に混ざるだけで交通渋滞が減るという研究の続きを読む
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