走行データ分析

主に自動車で搭載されているCAN (Controller Area Network) と呼ばれる車載データから得られる車速や加速度やブレーキなどの情報を用いて、走行データを分析することができます。走行データを分析することで、車両の使われ方や、運転者の特徴を分析し、自動運転や燃費予測や車両の品質向上などに活用することが考えられます。

走行データ分析の手法

走行データ分析の手法は大きく2つのタイプに分類することができます。

記述的アナリティクス

記述的アナリティクスは、特定の車両を運転するドライバーの運転パターンや道路状態に適用されます。これらのパターンや状態を評価して、例えば安全な運転・危険な運転といったラベル付けを行うことで他のデータテーブルや車両情報と組み合わせることができます。

予測的アナリティクス

予測的アナリティクスは、ドライバーの運転パターンや道路状態を用いて、将来起こりうる状態を予測します。例えば、特定のドライバーが特定の日に走行する可能性が高い場所の特定や、特定のドライバーの過去の運転行動から考えられる事故リスクなどが考えられます。

走行データの種類

  • 車両の制御
  • 運転状態抽出
  • 燃費予測
  • バッテリー劣化診断

関連項目