スマートデバイスデータとOBD2データを用いた自動車制動装置の故障予兆検知手法の検討

摘要

流通事業などで使用されるトラックやカーシェアリングなどで使用される商用車の運用では，その稼働率が収益に直結するため，計画外の整備や路上故障などのダウンタイムを未然に防止することが重要である。そこで，本研究では，簡便に取得が可能なオンボードダイアグノーシス（OBD2）やドライバのスマートデバイスのデータから制動挙動の異常の度合いを，機械学習を用いて定量化する手法を検討し，ドライビンシミュレータを用いて，その効果を検証した。その結果，制動装置の故障の程度が大きくなると，機械学習により推定される異常の度合いが大きくなることが分かり，路上故障が発生する前に制動装置の異常を検知できる可能性があることが分かった。