AIを活用したセンシング技術で安全・安心なモビリティ社会に貢献するCAISをご紹介します 【ブリヂストンのデジタルシリーズ第1弾】
クルマを走行するうえで、タイヤは唯一路面に接地している部品。タイヤと路面は密接にかかわっています。タイヤだけでなく、どういう「路面」状況なのか？をクルマやドライバーが認識することも将来的に必要になるかもしれません。
雨が降り、道路に雨水が溜まったところをクルマで通過するとします。このときタイヤが摩耗していたら、タイヤの溝からの排水性能が下がるためグリップ力が小さくなり、制動距離が長くなります。
しかし、晴れているときと雨が降っているときとを比べるとどうでしょうか。晴れているときの方が雨の降っているときよりも制動距離は短いですよね。路面が濡れているかによって制動距離が変わる、つまり路面の状況に左右されるわけです。
そこで当社はリアルタイムに路面状況がわかるシステムを開発しました。それが「CAIS®（Contact Area Information Sensing）」というセンシング技術です。
タイヤ内側にセンサーを取り付け、センサーが路面を通過する際に得られる加速度や振動の大きさを測定。車載計測器に加速度や内圧、温度情報を受信し、そのデータを解析することで、路面状態を判別するというものです。
「CAIS」では、路面状態を7種類に判別できます。
①乾燥 ②半湿 ③湿潤 ④シャーベット ⑤積雪 ⑥圧雪 ⑦凍結
なお、センサーには小型発電機を搭載しているので、タイヤ内で電力供給できます。
なぜ、路面状態を判別できるかというと、路面にある水や雪がタイヤの転動の際に抵抗となり、タイヤ内面にあるセンサーの加速度波形が微小変化します。その微小な差を探知して路面状況を認識しています。
ただし、路面はコンクリート路面・アスファルト路面などと多岐に渡っているため、精度を高めるために人工知能によるアルゴリズム解析を行っています。
実際に、開発に携わった当社デジタルソリューション本部 IoTセンシング技術開発ユニットリーダーの花塚さんに、CAISを開発・実用化した時の苦労話を伺いました。
「CAISは人工知能（AI）の技術を応用していますが，AIには予め正解のデータを学習させておく必要があります。CAIS開発ではあらゆる路面条件はもとより，気象条件や道路の舗装種類など様々な条件下でのデータを大量に取得してAIに教え込む必要がありました。 特に極低温下のデータを取得する際には，日が昇る前の早朝にデータ取得試験を行いましたが，極寒の中でのタイヤ交換作業は今思い起こしても大変な業務でした。」
「CAIS」の技術は、現在北海道で活用されています。
将来は、「CAIS」の活用により、リアルタイムに路面状態の急激な変化を感知することができ、ドライバーにその情報が伝わることで、路面状態を意識することが可能となり、より安全・安心なカーライフに貢献できるものと考えています。