航続距離210マイルが、実際には210マイルではない場合
Autolist.comが2023年に実施したEVに関する調査では、回答者の39％が、EVの購入を控える理由として「航続距離」を挙げました。私自身もEVの所有者であるため、この気持ちはよくわかります。
先週、妻と私は電気自動車（EV）で、サンノゼの自宅からオークランド・ヒルズまで友人との夕食に出かけました。往復で約100マイルの道のりです。出発時の予想航続距離は210マイルあり、無事に往復できると確信していました。しかし、往路だけで105マイルも消費してしまいました。夕食中、私は同じ充電で家に帰れるかどうか不安でたまりませんでした。 幸い、帰宅時には40マイルの航続距離が残っていました。私のようなリスクを厭わない人間にとっては問題ありませんが、妻にとってはストレスになることでした。
EVの航続距離は、天候、標高、運転スタイルなどの要因によって大きく異なります。 サンノゼからオークランド・ヒルズへのドライブは、市街地走行と高速道路走行が混在し、標高の変化も大きいルートです。夏の終わりの午後、エアコンを全開にして丘陵地帯へ向かう上り坂を走行した際、航続距離は車の推定値に達しませんでした。帰路では、その逆の現象が見られました。涼しい夕方の気温の中、エアコンをオフにしてほぼ下り坂の道を走り、夕食後のゆったりとした運転スタイルも相まって、車の推定航続距離を達成することができました。
これは、天候（気温、ウィンドシア）、標高、空調の設定（暖房か冷房か）、乗車人数、走行状況（市街地か高速道路か）、運転スタイル（慎重かアグレッシブか）といった要因が、実際の航続距離にどれほど劇的な影響を与えるかを如実に示す例でした。そのため、今回の旅では推定値よりも走行距離が短くなり、不安も高まってしまいました。
実世界データが実世界の成果を生み出す
航続距離を最大化するためには、EVエンジニアが実走行条件下での車両性能を監視し、そのデータを活用して車両のモーターECUを精密に調整し、パワートレインの効率を最大限に引き出すことが不可欠です。 現在、テストデータの大部分は、限られた走行条件下で走行する少数の試作車から得られています。また、自動車メーカーがすでに販売された車両からデータを収集できたとしても、通常は一括して収集されるのが一般的です。このような生データの収集は、携帯電話のデータ通信コストの面で高額になるだけでなく、分析時の非効率性や不正確さにもつながります。
EVエンジニアは、さまざまな走行条件下で必要なデータを正確に特定し、数万台の車両からそのデータを即座かつ効率的に取得する方法を必要としています。走行条件ごとの航続距離の性能を把握するためには、地域、気候、地形が異なる車両に加え、所有者の属性や運転スタイルといった要因もすべて考慮する必要があります。
正確かつ設定可能な車両データ収集により、データ伝送および保存コストを削減できるほか、分析プロセスを効率化して最適なソリューションを実現します。具体的には、モーターのECUチューニングパラメータを生成し、トルクや回生ブレーキ、その他の動作条件を調整することで、モーターが常に最高の効率で稼働するよう確保します。
最適なチューニングパラメータを導き出すための適切なデータを取得することは、あくまでその半分に過ぎません。自動車メーカーは、そのパラメータを賢くかつ動的に適用し、車両のECUが特定の走行状況に自動的に適応できるようにしなければなりません。 温暖な地域で販売される車両には、高温下での性能を最大化するアップデートが提供される場合があります。例えば、日差しが強くエアコンを全開にしている際に、航続距離の低下を補うために、車両のECUが回生ブレーキを最大化するパラメータを適用することがあります。同様に、座席の占有センサーが車内に余分な重量が積載されていることを検知した場合、通常の走行時にトルクを低減して航続距離を延ばすようなパラメータを選択することも可能です。
結論
ダイナミックなソフトウェアインフラストラクチャやソリューションの導入は、自動車メーカーがSDV（スマート・ドライブ・ビークル）の真価を最大限に引き出す一助となります。SDVとは、ライフサイクルを通じて継続的に更新・強化され、より優れた性能と効率を実現できる車両のことです。我々は、高度なデータ収集ソリューションを活用して実走行データを分析し、車両ECUソフトウェアのパラメータを動的に調整することで、さまざまな走行条件やシナリオにおいて航続距離を最適化できることを確認しました。
EVのオーナーとして、航続距離への不安を抱えている方々の気持ちはよくわかります。先日、走行中に航続距離の変動を経験したことで、そのことを改めて痛感しました。もし私の車が走行状況に応じて動的に対応できていれば、40マイルではなく80マイルの航続距離を残して帰宅できたはずですし、不安もずっと少なくて済んだでしょう。
次世代のデータ収集と自動化が、いかにして車両の継続的な改良を可能にするのかを理解するには、Sonatus ソリューションのこの事例やその他の活用事例をご覧ください。
サンジェイ・カトリ
プロダクトマーケティング責任者
Sonatus
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