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Honda Drive Data Service(HDDS) 生活道路の速度対策の定量評価/路面状態予測技術|分析・予測システム|本田技研工業株式会社

物理デバイス設置区間の速度変化を集計
物理デバイス設置区間の速度変化を集計
路面状態予測技術
路面状態予測技術

 

生活道路の速度対策の定量評価

Hondaは一般車両から得られるデータを活用して交通安全対策を支援している。
中でも近年注目しているのが生活道路の速度対策である。
各自治体は「ゾーン30」の区域規制や、ハンプ・狭窄など物理デバイスを組み合わせる「ゾーン30プラス」を進めており、同社はその速度対策の定量評価に取り組んでいる。
 
 

特長

  1. 車載センサーによるデータ取得
    特別な追加デバイスは不要で、一般車両が走行する際に集まるデータから対象区間の速度変化の定量評価を実現。
  2. 対象区間/任意期間での比較
    車両の走行ID毎の緻密な速度データを用い、対象区間を通過した各車両の速度変化を任意期間で比較・分析。
  3. 物理デバイス単位で評価
    物理デバイスが複数ある場合は、物理デバイスごとにその近傍での速度変化を知ることが可能。

 
地域Aでは、生活道路上にハンプ(路面を盛り上げた構造物)を複数箇所に設置した結果、平均速度は約40→30㎞ /hに低下。
40㎞ /h超帯の頻度が縮小し、分布全体が低速側へシフトした。
 
狭窄は単体での影響は限定的だが、対向車との離合(すれ違い)によると思われる低速走行を確かめられた。

地域Aの事例:設置区間にて平均速度が10㎞ /h低下
地域Aの事例:設置区間にて平均速度が10㎞/h低下

 
 

路面状態予測技術

「路面状態予測技術」は道路補修のタイミングを素早く検知する技術である。
ポットホールや荒路を走行した時に影響が出る「Gセンサー」などを活用し、路面の舗装状態を効率的に把握する。
一般車両からデータを取得するため、予防保全型の道路管理を低コストで実現できる技術である。
 
 

特長

  1. 車載センサーによるデータ取得
    特別な追加デバイスは不要で、一般車両が走行する際に集まるデータから路面の舗装状態のモニタリングを実現。
  2. 経年劣化を予測
    地図上に広範囲の路面状態を可視化することで、舗装工事の優先順位付けを容易にするなど、路面状態が悪い箇所の抽出が可能になる。
  3. 低コストで導入可能
    道路補修に十分な資金確保ができず、メンテナンスや修復などの適切な管理が行えない状況に対し、一般車両から集まる走行データで路面の舗装状態をモニタリングするため、特別な追加デバイスが不要であり、低コストで導入が可能。

 
 

路面状態のモニタリング実施例

活用事例(アメリカ オハイオ州)
活用事例(アメリカ オハイオ州)
 

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最終更新日:2025-10-21

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