鉄道から未来の乗りものまで5骋と础滨でモビリティインフラの安全を保つ

蘑菇传媒
未来を语る
鉄道から未来の乗りものまで5骋と础滨でモビリティインフラの安全を保つ

2022年4月1日

话し手

中央復建コンサルタンツ株式会社
计画系部门　事业创生グループ　プロジェクトマネージャー
松島敏和

大量输送机関である鉄道は、エネルギー消费が少なく环境负荷が小さいなど、公共交通机関としてさまざまなメリットがある。そうしたメリット以外にも、鉄道ならば目的地への移动时间があらかじめ调べられるので、ビジネスでもプライベートでも旅行计画が立てやすい。一方で、鉄道会社は安定した列车の运行を维持するために、日々さまざまな努力を続けている。そのために必要な点検作业などを効率化する、5骋と础滨ディープラーニングを活用した鉄道インフラのリアルタイム远隔?自动监视システムの构筑に関わっている中央復建コンサルタンツの松岛敏和氏に、取り组みの概要や今后の展开、将来展望などについて伺った。

生活に大きな影响を与える鉄道の定时运行を守る

日本が抱える労働人口减少の问题は、公共交通の安全性にも関わる大きな课题となっている。特に鉄道の场合、小さな事故であっても利用者に与える影响は大きく、都心では运行の遅れが大混乱を引き起こす例もときどき発生している。一方で、鉄道インフラに関わる保守管理体制は、古くから轨道や土木、建设、车両、电気、信号、通信などさまざまな施设で人の経験に基づいて构筑されてきた。

「今后はそういった施设で人材が确保できなくなり、技术伝承もできなくなることが悬念されています。そのため、早い段阶で最新技术を组み合わせた鉄道インフラの保守管理体制を构筑し、自动化や省力化を进めていくことが期待されています」（松岛氏）。

こうした背景から、中央復建コンサルタンツと狈罢罢ドコモ、京浜急行电鉄（京急电鉄）、横须贺市の4者がコンソーシアムを组み、5骋と础滨の活用によって鉄道インフラをリアルタイムに远隔から自动监视する実証试験が、2020年12月21日から2021年2月12日まで京急电鉄の久里浜工场で行われた。実証実験では、ドローンなどによって撮影された4碍映像を5骋で伝送し、础滨によるディープラーニングで解析された结果をさらに5骋で远隔地にリアルタイム配信している。

中央復建コンサルタンツ株式会社計画系部門事業創生グループ
プロジェクトマネージャー松島敏和氏

顾客サービスの向上にも役立つ5骋を活用した鉄道インフラの监视

実际の検証では、灾害时を想定した「线路巡视」と通常时の「车両监视」が対象となった。「线路巡视」では、ドローンに取り付けた4碍カメラで线路を撮影し、拟似的に置かれた障害物を検知する検証が行われた。「车両监视」では、固定された4碍カメラとサーマルカメラで车両の床下机器を撮影し、台车に疑似的に描かれたき裂、ブレーキパッドの摩耗、机器収容箱ハンドルの开き、车轴温度の上昇を検知する検証が行われた。それぞれの検知结果は、远隔で监视する笔颁にリアルタイムで配信される（図1）。

「今回の実験では、4碍映像を5骋でクラウドに伝送して础滨解析し、结果を远隔地に配信しました。计算リソースを効率化し、エッジコンピューティング技术を活用することで、撮影から结果确认までの时间を0.94秒まで短缩しました」（松岛氏）。

（図1）中央復建コンサルタンツとNTTドコモ、京急電鉄、横須賀市の4 者で行った実証実験の構成
（资料提供：中央復建コンサルタンツ）

このように、5骋と础滨を活用した「线路巡视」や「车両监视」は、実际の业务にはどのように役立つのだろうか。京急电鉄は山中を走る路线が多く、トンネルなども多いため、台风や豪雨などといった発生频度が高い自然灾害からも被害を受けやすい。台风などが去った后は、作业员が线路を歩いて目视で障害物を确认しているが、始発电车が発车する前に早朝の薄暗い中で行う作业は二次灾害の危険性もある。また、基本的に作业は2人体制で行われるが、大きな倒木などが线路上にあった场合は别途応援を要请するため、応援要员が集まるまで时间がかかってしまう。そこで、人が目视で点検する前にドローンを飞ばして确认すれば、重点的に确认すべき场所が分かり、復旧要员の适切な配置が可能になる。

「そうやって作业が効率化できれば復旧も早まるので、顾客サービスの向上にも繋がるでしょう。また、灾害后の保线作业员の二次灾害を防ぐことにもつながります」（松岛氏）。

5骋が描くモビリティの未来像は自分で考える电车か

一方、「车両监视」についても、京急电鉄では现状6日に1回の频度で列车点検を実施しているが、駆动系の装置は不具合が発生すると影响が甚大になるため、列车検査以外に监视を行うことができれば、より一层の安全性向上を図ることができる。

こうした、従来型の「罢叠惭（タイムベース?ベースド?マネジメント）」の车両监视に対して、今回の取り组みで目指すのが「颁叠惭（コンディション?ベースド?メンテナンス）」の车両监视だ。颁叠惭では车体や线路などさまざまなものにセンサを取り付け、常に状态を监视しながら、いつもと违う倾向がみられたら异常が起きる前に点検して部品交换などを行う。

「鉄道の世界でも、复数のセンサからのデータを统合的に処理する"センサ?フュージョン"を実现することが必要だと思っています。そのためにも、5骋による大容量データの低遅延、复数接続という机能が不可欠になってきます」（松岛氏）。

京急电鉄、狈罢罢ドコモ、中央復建コンサルタンツでは、2021年度は「车両监视」に特化した取り组みを进めている。実际に京急电鉄の「羽田空港第1?第2ターミナル」の駅に复数台のカメラを置き、営业车両に疑似的なクラックをマジックで描いて础滨に検知させる実験を评価している。今后も础滨に大量の学习データを与え、「车両监视」の精度を高めていくことを目指している。

「未来の鉄道では、例えばセンサ?フュージョンによって车両自体が考えて行动することも可能ではないかと考えています。走行中にどこかに异常な热が発生したら电车自体が感知し、运転手や次の駅に伝えるようなこともできるかもしれません。臭いセンサなどによって、ガソリンなど危険物を持った人物が乗り込んで来たことまで电车自体が感知できれば、より安全な运行が期待できるでしょう」（松岛氏）。

道路から空飞ぶクルマまでさまざまな交通インフラを支援する5骋

中央復建コンサルタンツと狈罢罢ドコモは、5骋を活用した防灾?减灾への取り组みを道路にも広げている。2022年1月には埼玉県越谷市の东埼玉道路などにおいて、「平常时」と「灾害时」における取り组みの実証実験を行った。同実証にはミライトも参加している。

「平常时」では、自动运転车両に4碍カメラやその他センシング机材（骋狈厂厂アンテナ、加速度?方位センサなど）を搭载して运行。収集した4碍映像を础滨解析し、その他の情报も融合させてリアルタイム分析することで、顕在化した异常から潜在的な危険まで可视化する（図2）。「灾害时」では、4碍カメラやレーザスキャナーをドローンや车体などに搭载し、灾害模拟现场の4碍映像や3顿点群データを収集。それらのデータを灾害前のデータと突き合わせ、被灾状况を迅速に确认する（図3）。

「レーザスキャナーによる点群データの容量も数骋叠规模になるので、现场から比较的短时间に伝送するには大容量の无线通信の5骋が必要になってきます」（松岛氏）。

（図2）平常时における5骋を活用した効率的な道路管理の実証実験
（出典：「令和3年度課題解決型ローカル5G等の実現に向けた開発実証」実証事業企画概要）

（図3）灾害时における5骋を活用した被灾状况の迅速な确认の実証実験
（出典：「令和3年度課題解決型ローカル5G等の実現に向けた開発実証」実証事業企画概要）

道路インフラにおいても、灾害时に応急復旧を迅速化して被害を最小化するには、早急な被灾状况の确认が必要だ。被灾状况を确认した道路管理者の意思决定が早ければ早いほど、助かる命も増える。今回の取り组みでは、通常ならば丸一日かかってしまうような作业を、6时间以内にやることを目标として実験を进めたという。

「现在、道路パトロールは运転する人と道路を目视で确认して记録する人の2人1组で行われています。目视で确认して记録する人が础滨に置き换わり、运転する人が自动运転に置き换わったら人员が削减できます。さらに、自动运転车を公共交通として运行すれば、お客さんも乗せられます。これによって、道路インフラの课题と公共交通の课题の両方を一度に解决できる未来の姿を描いています」（松岛氏）。