車のダンパー故障をCNNで自動診断。自動運転車の実現に向けた取り組み(AI×製造)【論文】

   

課題:自動運転へ向けた安全性の確保

自動運転の実現に向けて、運転の安全性は重要な課題の一つです。安全性の確保のためにも、車両の状態を適切に監視する必要があります。

ダンパーなどのシャーシシステムは、車両の安全性に大きな影響を与えます。そこで、ダンパー等における欠陥を自動で正確に検出できるシステムが求められています。

ダンパーとは、運動エネルギーを減衰させるもので、車の乗り心地の良さを保つ部品です。

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ダンパーにおける欠陥の自動検出という課題において、実際にどんな研究が行われているのでしょうか。ドイツにあるミュンヘン工科大学のThomas Zeheleinら研究者の発表を紹介します。

研究者らは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を適用することで、自動車のダンパーの欠陥を診断するためのモデル開発を試みたのでした。

テーマ:CNNによるダンパーの故障診断

まずはThomas Zeheleinらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。

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masashi

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大学院では薬学の研究を行っていました。主に創薬・製造・金融分野におけるAI活用を掘り下げたいと思います。Twitter:@masa05240112

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