ほとんどすべての国が、短距離の移動というラストワンマイルの問題を抱えています。家からここまでの道です
大都市の交通手段マイクロモビリティには大きな利点があります。ラッシュアワーでは、スクーターはバスよりもはるかに早く地下鉄に到着します。小さな都市の場合、シェアリングを利用すると、公共交通機関が通っていない場所に行くことができ、同時にタクシーの料金も節約できます。
自転車やスクーターは多くの点で代替可能ですマッキンゼーによると、世界中の車での旅行の約 60% は 8 km 未満の距離で行われています。このような距離を移動するには、共有車両を使用すると便利です。共有車両を使用すると、より短いルートを選択でき、渋滞を回避できます。そして都市にとって、この傾向は環境状況の観点から非常に好ましいものです。
オーストラリアからロシアへ
マイクロモビリティのトレンドはすでに始まっている世界のさまざまな地域の多くの国、特にオーストラリア、韓国、インド、UAE。中国では座席のない電動スクーターは禁止されているが、ラストマイル問題は自転車、電動自転車、スクーターで解決されつつある。
ヨーロッパには当局が抵抗する国があるキックと自転車のシェアリングの普及: たとえば、スペインやイタリア - しかし、それにもかかわらず、この地域の傾向は活発に発展しています。マイクロモビリティエイドはフィンランドで特に人気があり、冬でも使用されています。これは例外的な状況で、寒い季節には自転車やスクーターにとって道路が滑りやすくなります。しかし、フィンランド、特にヘルシンキでは、道路が常に清掃され、浸水しているため、安全に移動できます。
マイクロモビリティ施設は北と南で利用可能アメリカ - カナダ、メキシコ、アメリカ。しかし、南アメリカでは障害があります。自転車とスクーターの深刻な競争は、非常に安いタクシーです。最後に、シェアリングの需要はロシアでも高く、PwC と VEB.RF の調査によると、ロシアの都市 (モスクワとサンクトペテルブルクを除く) の住民の 13% が、自転車またはスクーターで通勤または通学することを希望しています。 .現在、それを実行しているのはわずか 4% です。
理論的には、マイクロモビリティエイドは人や道路がある場所ならどこでも使用できます。しかし実際には、障壁が機能することがよくあります。たとえば、行政の禁止や人口の支払い能力の低さなどです。さらに、それ自体を共有する手段は必ずしも必要ではありません。たとえば、インドネシアでは、より速くて便利な移動手段であるスクーターに取って代わられているため、スクーターと自転車は交通手段としての可能性を秘めています。すべての島に公共交通機関があるわけではないため、「ラスト マイル」の問題は島だけにあるわけではなく、1 台の車で全行程を移動できます。さらに、国は歩道に大きな問題を抱えています。多くの場所では歩道が存在せず、道路自体が車や自転車で過負荷になっています。
さらに、マイクロモビリティ手段はそうではありません民間部門に関連する。人口密度の低い地域をカバーするには、ほぼすべての家の近くにスクーターを配置する必要があります。たとえば、最大のキックシェアリング サービスは、駐車場を常に 200 メートル以内に配置しようとしています。モスクワでは、そのような駐車場は、いくつかの超高層ビルといくつかの下層住宅をカバーします。つまり、スクーターは数百人の間で需要がある可能性があります。スクーターを米国の民間部門に置くと、約4世帯の居住者が使用できるようになります。ほんの数家族です。
制御技術
マイクロモビリティを実現するには都市交通には行政の同意だけでなく技術基盤も必要だ。最寄りの駐車場を見つけたり、スクーターや自転車のロックを解除したり施錠したりできるようにするには、制御プラットフォームに接続する必要があります。業界の発展の黎明期には、多くの企業がこれに Bluetooth を使用していましたが、現在ではほとんどのサービスが IoT モジュール (モノのインターネット) を使用して動作しており、特にこれが当社の仕事です。 IoT モジュールはさまざまです。デバイスの位置をブロードキャストしてスクーターのロックを解除できる単純なものから、多くのセンサー、速度制御、コンピューター ビジョンなどを備えた高度なモジュールまであります。このモジュールの主な利点は、その助けを借りてスクーターが走行データを制御プラットフォームに送信し、より安全な走行のための決定を独立して行うことができることです。
もう一つの重要な安全対策は、ドライバーが特定のエリア（公園、広場、堤防、歩行者が多い場所）に進入すると、自動的に速度が低下します。たとえば、キックシェアリング会社ボルト社やロシアの大手サービス会社のスクーターは、このようにして運用されている。自動 を追加しました。渋滞のない時間帯に速度が低下しないようにスケジュールを設定してください。
しかし実際には、人の往来の密度はそうではありません。常に時間帯によって異なります。そのため、現在、人が群衆の中にいるか自由な通りにいるかを認識するコンピューター ビジョン モジュールに取り組んでいます。したがって、速度制限はスケジュールに従って機能しませんが、必要に応じて機能します。さらに、コンピュータービジョンは、途中の障害物を認識して路面を変更し、事前に警告することができます。
路面テストの道のりは長い。アメリカのライム社は、スクーターが歩道上か車道上かを判断する方法を学ぶことで進歩を遂げました。このために加速度計とセンサーが使用され、そこからの情報は人工知能によって処理されます。スクーターの速度が速すぎるとの歩行者からの苦情を受けて、同社はこの技術を開発した。今後は、人が歩道を 50% 以上走行した場合、システムが警告を送信します。
地球の先に
マイクロモビリティサービスの開発における重要な役割ビッグデータが再生されます。 IoT モジュールは旅行に関する多くの情報をシステムに送信し、それに基づいて交通ヒート マップを作成し、駐車場の設置場所を決定し、顧客の習慣を認識し、ルートを構築できます。たとえば、スクーターは自転車よりも階段の上り下りが難しいため、経路案内システムは地下道を回避する場合があります。
一般に、輸送のためのデータ収集と分析は、V2X (Vehicle-to-Everything) コンセプトの柱の 1 つです。この概念は、車両が他の道路利用者や道路インフラと情報を交換して、独立した意思決定を行えることを意味します。
道路輸送では、これの実装前にアイデアはまだ遠いですが、スクーターと自転車の場合、すべてがはるかに簡単です. Bluetooth と Wi-Fi の助けを借りて、適切なプロトコルを使用して、スクーターは互いに情報を交換できます。自動車や道路インフラからデータを取得するのはより困難ですが、この問題はコンピューター ビジョンとニューラル ネットワークを使用して部分的に解決できます。
ホバーボード自動操縦
テクノロジーの観点から見ると、マイクロモビリティはすでに車よりはるかに先を行っています。特に、自律性の要素がすでに追加されています。良い例は、フォードがテストしている車両の速度制限です。この技術は昨年電動スクーターに搭載され、すでにその有効性が証明されています。自転車とキックのシェアリングは、さまざまな方法で他の交通手段への道を開くと言えます。
開発の次のステップに進みそうです自律性 - アルゴリズムが車両を独立して制御する場合の自動操縦機能を作成します。しかし、スクーターについて言えば、現時点では、バランスを維持するために人が自分でスクーターを制御する必要があります。したがって、自動操縦を実装するには、安定性の問題を何らかの方法で解決する必要があります。たとえば、2 つの車輪を 3 つの車輪に置き換えるなどです。このような三輪スクーターは、米国のキックシェアリング サービス Spin ですでに利用可能ですが、そのアイデアは自動操縦ではなく、スクーターを顧客に「配達」するものです。
一般に、手段の自律制御マイクロモビリティは、主に安全性の点から、自動車を使用するよりもはるかに現実的です。車の自動操縦が必然的に倫理的ジレンマに直面するとしても（有名な例は、歩行者と乗客の死の選択に関するものです）、スクーターや自転車にはそれほど高いリスクはありません。車の重量は大幅に軽くなり、速度も低下します。統計を見ると、ほとんどの事故は自家用車で発生しています。
ビジョナリーになろうとするなら、マイクロモバイルラストマイルの問題を解決する輸送は、近い将来、その関連性を失うことはありません。また、電動スクーターや電動自転車の開発の可能性が尽きても、バック トゥ ザ フューチャーのホバーボードや空飛ぶ一輪車などに取って代わられるでしょう。
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