マルチセンサー・データ融合によって交通流と交差点安全性を最適化（Multisensor Data Fusion Optimizes Traffic Flow and Intersection Safety, Delivering Cost and Time Savings）

米国国立ロッキーズ研究所（NLR）の研究チームは、カメラ、LiDAR、レーダー、コネクテッドカーなど異なるセンサーの情報をリアルタイムで統合し、交差点の交通状況を高精度に把握する「IPC-Fusion」を開発した。各センサーの検出結果を共通の基準座標に統合し、車両・歩行者・自転車の動きをデジタルツインとして再現することで、信号制御の最適化、渋滞緩和、交通安全分析などを可能にする。AI、機械学習、統計手法を組み合わせ、処理能力が限られるエッジ機器でも動作できる設計とした。コロラド州の実交差点で実証され、信号待ち時間や不要なアイドリングの削減、危険箇所の特定などへの活用可能性が確認された。また、ベンダーに依存しない標準化されたデータインターフェースにより、将来のセンサー更新にも対応できる。スマートインフラと自動運転車が情報を共有する次世代交通システムの基盤技術として期待される。