LiDARがスマートシティ交通管理を変革する理由

スマートシティイニシアチブはインテリジェント輸送システム（ITS）に注力が集まっています。サンフランシスコでのLiDARセンサーを用いた最近のパイロットは、この技術が市のVision Zero交通信号プロジェクトをどう強化できるかを示しています。

Vision Zeroは道路死亡者をゼロにすることを目指し、サンフランシスコでは年間約30人の命が失われ、200人以上が負傷しています。パイロットでは、マルチモーダルインテリジェント交通信号システム（MMITSS）、専用短距離通信（DSRC）、公共交通優先（TSP）、緊急車両プリエンプション（EVP）をテストし、公共交通と緊急車両に優先権を与えつつ、歩行者とサイクリストに安全な横断間隔を提供します。

2020年1月完了の第1フェーズ概念実証では、5交差点にLiDARを設置し、匿名の車両と歩行者プロファイリングで96%の精度を達成。第2フェーズではデータレイヤーを信号制御ネットワークに追加し、2021年初頭予定です。

QuanergyのCMO Enzo Signore氏と、SFMTAプロジェクトリーダーの独立戦略コンサルタントPaul Hoekstra氏にインタビューしました。

LiDAR：交差点間での匿名オブジェクト追跡

QuanergyのEnzo Signore氏は、スタジアムとスマートシティにおけるLiDARの主な利点は、移動する各オブジェクトに持続的な匿名IDを割り当て、アイデンティティを明かさずに複数交差点間でエンドツーエンドの追跡を可能にすることだと説明します。

複数交差点間での継続的ID追跡には、同期センサーとエッジコンピューティングが必要です。従来システムでは、オブジェクトが1つのセンサー視野から別のセンサーに移るとIDを失い、データストリームが断片化されます。

Quanergyの自動IDハンドオーバー機構は、オブジェクトのIDをセンサー間でシームレスに引き継ぎ、単一の識別子を旅程全体で保持し、包括的なフロー分析を提供します。

QuanergyのMシリーズ（長距離MQ-8含む）はフロー管理タスク向けに設計。従来のLiDARが対称ビームを放出するのに対し、MQ-8は全ビームを下向きに向け、完全な地面カバレッジを確保しブラインドスポットを排除。この設計で70 m検知半径（15,000 m²）を実現し、必要センサー数とコストを削減します。

LiDARは幾何学データのみを取得するため、顔認識のプライバシー懸念を回避し、匿名かつコンプライアンス準拠の交通監視を提供します。

顔認識関連プライバシー問題の克服

SFMTAのPaul Hoekstra氏がプロジェクトの根拠と成果を説明します。

2019年4月、SFMTA、Cisco、Quanergyでパイロットを開始した際、当初はDSRCセンサーを使用しました。しかし、DSRC信号を放送する車両はわずか1%で、交通フロー測定には無効でした。

新バスケットボールスタジアム近くの3rdストリート沿い5交差点に20台のLiDARユニットを設置。エッジコンピューティングをCisco TRXユニットで実行し、QuanergyのQORTEXソフトウェアを稼働、Cisco Kinetic搭載VMクラスタにデータをストリーミング、週約3,000万メッセージを保存。

日曜レポートには、車両軌跡、タイムスタンプ、出発地、目的地、停車回数、滞在時間、速度、イベントコンテキストが詳細に記録。交差点間のリンクにより、北行き進入車両と右左折車両の定量化が可能です。

QORTEXの較正ロジックで、入口と出口IDの照合で96%精度を達成。歩行者では、ゾーン定義で路肩存在、横断歩道境界、車両接近度が判明し、ベクトルと速度ベースのニアミス分析が可能です。

システムは匿名形状のみを取得（車両はブロック、歩行者はドット）し、個人データは一切保存しません。

第1フェーズはデータ分析に焦点。第2フェーズでは交差点数を5から10に倍増し、回廊範囲を拡大します。

信号コントローラーデータ（ループ、押しボタン、鉄道センサー）を中央プラットフォームに統合し、双方向情報フローを構築。エッジセンサーからのオブジェクト分類が、乗客構成（車椅子、ベビーカー、自転車）に基づく予測公共交通滞在時間を通知します。

バックエンド分析で最適滞在時間（例：20秒 vs 32秒）を推定し、全回廊に外挿。

回廊最適化には、孤立したノードではなく相互接続ネットワークとして見ることが必要。高頻度アルゴリズム再計算（1 Hz超の可能性）でリアルタイム信号調整を実現。

これらのアルゴリズムが信号コントローラーにリアルタイムコマンドを送り、ループを完成。統合交通管理を体現します。

サンフランシスコには既に7,000台のカメラがありますが、2D画像のみで位置データは低精度。LiDARは優れた精度、雨天・夜間動作、視覚識別のプライバシー懸念回避を提供します。

プロジェクトは緊急車両優先、公共交通スケジュール最適化、公共交通不足時の車両プラトーニング促進を目指し、回廊効率を改善します。