PCクラスタワークショップ in 大阪2023「ビッグデータとHPC」

コネクティッドカーから収集した大規模車両データの解析・活用
トヨタ自動車株式会社
コネクティッド先行開発部 InfoTech
福島 真太朗© 2023 TOYOTA MOTOR CORPORATION. All Rights Reserved.

0自己紹介福島 真太朗⚫ トヨタ自動車株式会社コネクティッド先行開発部InfoTech データ解析基盤G
グループ長／プリンシパル・リサーチャー
博士（情報理工学）⚫ 滋賀大学データサイエンス・AI研究推進センター 特任准教授⚫ 専門分野: 機械学習・データマイニング・車両/交通データ解析⚫ 現在の業務: 車両から収集されるデータを用いたコネクティッドサービス実現に向けた研究開発、全社的なデータサイエンス推進
コミュニティ・社会貢献
産業応用・コネクティッド車両データ解析（時系列センサー・位置情報・画像等）
・工場系データ解析（異常検知・外観検査等）
・マテリアルズ・インフォマティクス
・マーケティング・金融・医療データ解析 他多数

・産総研 客員研究員: 「機械学習品質マネジメントガイドライン」策定
・国立情報学研究所: 「Engineerable AI」
・応用数理学会誌 編集委員: 学会誌の編集
・データ解析コミュニティ: 招待講演（PyData等）
・書籍／雑誌執筆© 2023 TOYOTA MOTOR CORPORATION. All Rights Reserved.

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アジェンダ
1. 取り組み概要
2. 事例1: 電気自動車の航続可能距離推定
3. 事例2: コネクティッドカーからの全体交通量推定
4. まとめ© 2023 TOYOTA MOTOR CORPORATION. All Rights Reserved.

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車両から収集した大量データの解析・活用
コネクティッドカーから大量の車両走行データを収集・蓄積・解析・活用
Condition of in-out vehicles
Data Center
Data Collection/
Storage/Analysis
Platform
・Real-time processing

Edge Computing

・Regional distribution
・Layering of data

IoT Network・Network topology
・Optimal deployment

・Applicability validation

Upcoming 5G Network

Connected Vehicles・Standardization forvehicles© 2023 TOYOTA MOTOR CORPORATION. All Rights Reserved.

3解析対象データ例
ナビプローブデータ～数100MB/月[常時]動的地図生成～数GB/月[適時]ECU状態データ～数GB/月[適時]周辺センシングデータ～数10GB/月[適時]© 2023 TOYOTA MOTOR CORPORATION. All Rights Reserved.

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車両データ解析・活用の取り組み（先行開発）
コネクティッドサービスやカーボンニュートラルの実現に向け機械学習活用・データ解析を推進
コネクティッドサービス
道路全体の交通量推計

道路・交通異常検知

地図変化点検知

高精度地図生成電気自動車の航続可能距離推定

充電時間予測頻出経路抽出マップマッチング

位置連動サービス

カーボンニュートラル
燃料・電力消費の実態把握
交通流分散
交通流最適化

周辺状況先読み・・・

・現実世界の都市や交通の状態把握・予測
・電気自動車の利便性向上
・カスタマーエンゲージメントに向けた目的地設定体験価値向上 etc.

・・・先端技術
コネクティッドにおける量子コンピュータ活用

機械学習
品質管理・保証

マルチモーダルデータ解析

MLOps・・・© 2023 TOYOTA MOTOR CORPORATION. All Rights Reserved.

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アジェンダ
1. 取り組み概要
2. 事例1: 電気自動車の航続可能距離推定
3. 事例2: コネクティッドカーからの全体交通量推定
4. まとめ© 2023 TOYOTA MOTOR CORPORATION. All Rights Reserved.

6背景・目的 (1/2)
BEVの航続可能距離の実態と消費者の不安にはギャップ
購入の障壁 上位回答

各車両の航続可能距離航続距離(km)ギャップありユーザが期待する航続距離

バッテリーサイズ(kW)

航続可能距離の実態はユーザの期待以上航続距離の短さが大きな障壁
出典: 「SBD Automotive, レポートNo. 208, 2021年電気自動車に対する障壁」© 2023 TOYOTA MOTOR CORPORATION. All Rights Reserved.

7背景・目的 (2/2)
現在地点と電池残量に応じて精緻な航続可能距離（エリア）の推定が重要

現在地到達可能エリア© 2023 TOYOTA MOTOR CORPORATION. All Rights Reserved.

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問題設定
⚫

⚫

Input
道路ネットワーク 𝐺 = (𝑉, 𝐸)
現地点 𝑥0 , 𝑦0
現地点での残エネルギー 𝐸 ∗𝑥, 𝑦𝑥0 , 𝑦0

Output領域𝑥, 𝑦 : 𝑥, 𝑦 ∈ ℝ2 ,𝑅=𝐸( 𝑥0 , 𝑦0 , 𝑥, 𝑦) ≤ 𝐸 ∗𝐸( 𝑥𝑠 , 𝑦𝑠 , 𝑥𝑒 , 𝑦𝑒 ) : 道路ネットワークに沿って地点 𝑥𝑠 , 𝑦𝑠 から地点 𝑥𝑒 , 𝑦𝑒に移動するのに必要なエネルギー© 2023 TOYOTA MOTOR CORPORATION. All Rights Reserved.

9技術課題と対応
課題

対応①目的地が未設定時に探索する経路が膨大→ 計算量が大道路ネットワークを簡略化
or
経路探索アルゴリズムを効率化②電池の消費には、上り坂、空気抵抗、エアコン使用等の影響の考慮が必要

エネルギー消費モデルを構築③航続可能エリアの境界線の求め方の検討が必要

計算幾何学的手法を適用© 2023 TOYOTA MOTOR CORPORATION. All Rights Reserved.

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アプローチ（イメージ）
Step1.
道路ネットワークの簡略化

Step2.
簡略化ネットワークのエッジ重みの推定

Step3.
到達可能な経路の探索

Step4.
航続可能エリア抽出

交通流を考慮した上で主要なノード・エッジを抽出

エネルギー消費モデルを用いてエッジの重みを推定

簡略化ネットワーク上で到達可能な経路を探索

計算幾何学の手法を用いて境界線を推定

道路ネットワーク

121081558

簡略化ネットワーク
特許出願中© 2023 TOYOTA MOTOR CORPORATION. All Rights Reserved.

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Step1. 道路ネットワークの簡略化
細街路を含んだ全エッジ
エッジ数：80,000強

高速・国道・主要地方道・県道を抽出
エッジ数：8,500強

分岐のない交差点を削除
エッジ数：1,500強：高速：国道：主要地方道：県道：その他細街路© 2023 TOYOTA MOTOR CORPORATION. All Rights Reserved.

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Step2. 簡略化ネットワークのエッジ重み推定
エネルギー消費モデルに基づき、各エッジの重みを推定
エネルギー消費モデル: 車速、勾配、エアコン消費等の影響を織り込んだ物理モデル
エネルギー消費モデルの妥当性検証
エネルギー消費モデル
実績値と同一の車速・勾配を入力

消費SoC

適切な車速・勾配等を入力して各エッジの重みを推定

実績値

裾野IC → 富士吉田IC
走行時間[s]

実績値との乖離は1%程度→ 適切な車速・勾配等を入力すればエネルギー消費モデルは妥当© 2023 TOYOTA MOTOR CORPORATION. All Rights Reserved.

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Step3. 到達可能な経路の探索
ダイクストラ法やベルマン・フォード法等を用いて、電池残量で到達可能な経路を枚挙1点が、到達可能な交差点を表す© 2023 TOYOTA MOTOR CORPORATION. All Rights Reserved.

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Step4. 航続可能エリア抽出 (1/2)
輪郭の解像度と計算コストにはトレードオフの関係がある

輪郭の解像度計算コスト

低高

低高© 2023 TOYOTA MOTOR CORPORATION. All Rights Reserved.

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Step4. 航続可能エリア抽出 (2/2)
様々な地形特徴を対象として有効性を検証
海峡

小さな半島（山口県下関市・福岡県北九州市）（愛知県田原市）

道路が密 + 内湾・橋（首都圏）

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アジェンダ
1. 取り組み概要
2. 事例1: 電気自動車の航続可能距離推定
3. 事例2: コネクティッドカーからの全体交通量推定
4. まとめ© 2023 TOYOTA MOTOR CORPORATION. All Rights Reserved.

17背景・目的トヨタのコネクティッドカーは、クルマ全体の一部⚫ コネクティッドデータから全体の交通量を推定する必要あり⚫

応用例：交通流制御、出店計画、CO2排出量把握、補修道路計画 他© 2023 TOYOTA MOTOR CORPORATION. All Rights Reserved.

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背景・目的
コネクティッドデータの活用は、コストと道路の網羅性から有望アプローチ実現に必要なコスト

道路の網羅性

車両感知器による台数カウント

中ー高

低固定カメラによる車両認識

中ー高

低

車載カメラによる車両認識

中ー高（通信コスト大）高

コネクティッドデータ
からの全体交通量
推計

低高© 2023 TOYOTA MOTOR CORPORATION. All Rights Reserved.

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問題設定
観測変数および潜在変数の一部が既知の下、残りの潜在変数を推定
コネクティッドカーの交通量

全体の交通量

観測変数(コネクティッドカーの台数)

潜在変数(全てのクルマの台数)
推定

道路ネットワーク 𝐺 = (𝑉, 𝐸)

交通量が既知のリンク
交通量が未知のリンク© 2023 TOYOTA MOTOR CORPORATION. All Rights Reserved.

20データの特性把握例
同一エリアでも場所によって交通量は大きく異なる
例: 岐阜県岐阜市の同一道路沿いの2か所のリンク
リンクA

全体交通量とコネクティッド交通量の傾向が大きく異なる
例: 鳥取県米子市の1リンク

コネクティッド交通量(スケール未記載)
全体交通量

全体交通量

リンクA

リンクB
リンクB

コネクティッド交通量© 2023 TOYOTA MOTOR CORPORATION. All Rights Reserved.

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アプローチ例
アプローチ

単純割戻
交通工学

内容

精度

説明性

コスト

都道府県ごとの契約率、普及率を利用し、

×

○

△

コネクティッドカーの車速の情報から交通量を推定し、単純割戻の補正を行う方法

△

○

△

時系列深層学習モデルを用いて

○

×

×

○

△

△

○

△

○

コネクティッドカーの台数からトヨタ台数、車両全体の台数を割戻

深層学習

コネクティッド交通量と全体交通量の関係性を学習

機械学習

道路特性（道路種別、レーン数）や車両データ（台数、車速）などの情報から、統計モデル

コネカー交通量と断面交通量間の関係性、個別道路、時間、場所による影響

全車交通量を推定の両方を考慮★手法毎に特性が異なる
ユースケースに応じた手法の選定と精度の検証が必要© 2023 TOYOTA MOTOR CORPORATION. All Rights Reserved.

22モデリング（一例）
混合効果モデルを用いて、時間・空間特性に応じて割戻係数を調整
曜日
時間特性
時間

…

台数

道路種別
空間特性
時間

車線数
道路ネットワークトポロジ…
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検証例
18エリアの誤差率の平均が対抗手法よりも良好
1
2
3

都市
青森市
盛岡市
福島市

人口(人)
287,648
292,733
282,9684

小山市

167,7305

東京都

9,482,125

6

横浜市

3,702,2257

長野市

371,9978

名古屋市

2,326,6649

豊田市

419,883

10 岐阜市405,966

11 福知山市

76,55812 大阪市

2,752,524

13 和歌山市

351,641

14 広島市1,190,255

15 米子市

149,31316 高知市326,374

17 福岡市1,620,492

18 那覇市318,510Yong et al., ITSC2022© 2023 TOYOTA MOTOR CORPORATION. All Rights Reserved.

24推計結果の詳細分析 (大都市：名古屋市)
大都市の場合：精度が良いのはどこで？ いつ？
朝

時間帯別に地点ごと精度比較
どこで？
→ 国道の場所にそれほど依存せずに精度は安定

実
測
値

昼

Good

推計値

いつ？
→ 深夜以外は精度が良い

夜

実
測値

Good
E

推計値

深夜

21028

C名古屋市

Good

Badの原因1. 深夜は台数が少ない
2. 深夜は実際の台数より予測で過大評価している

Bad
推計値

推計値

交通量が多い「場所」and「時間」で精度が安定© 2023 TOYOTA MOTOR CORPORATION. All Rights Reserved.

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アジェンダ
1. 取り組み概要
2. 事例1: 電気自動車の航続可能距離推定
3. 事例2: コネクティッドカーからの全体交通量推定
4. まとめ© 2023 TOYOTA MOTOR CORPORATION. All Rights Reserved.

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まとめ
⚫

コネクティッドカーから収集される大量の運転操作・車両挙動データを用いたデータ解析事例および技術を紹介⚫

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電気自動車の航続可能距離推定
全体交通量の推定

今後も、実社会での活用を念頭に取り組みを推進予定© 2023 TOYOTA MOTOR CORPORATION. All Rights Reserved.

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