研究領域・取り組み｜株式会社いすゞ中央研究所

未来洞察活動

企業を取り巻くビジネス環境の変化は日々加速しており、現状の延長線上で考えた線形的な未来予測だけでは対応が困難と考えています。いすゞ中央研究所では未来洞察という手法を用いて不確実性を含む非線形な未来の見立てを行い、バックキャストにより戦略や研究テーマに未来からの示唆を与える活動を行っています。

バッテリ

近年、自動車の電動化が加速していますが、電動車でとくに欠かせない部品がバッテリです。材料や工法の進化によりリチウムイオン二次電池のエネルギー密度は飛躍的に向上し、全固体電池等の将来電池も着実に進化しています。これらの電池を商用車の電力源として活用するためには、制御技術や劣化抑制技術等の進化も必要です。私たちはバッテリをシステムとして捉え、様々な技術の融合により商用車に相応しい性能と耐久性の実現を目指しています。

燃料電池トラック

水素社会へ貢献する燃料電池トラックの技術開発では​FCSとバッテリを組み合わせ、かしこく電力を制​御し、緻密な熱マネジメントと合わせ長寿命化する事が課題となります。この課題の早期解決に向​けて、学術機関と連携して技術開発に取り組んでいます。​将来は、ユーザの運用時においてもクラウド情報か​ら燃料電池トラックの使われ方や劣化状態を可視化し、​その様態に応じ最適な制御値に書き換え、更なる​長寿命化と自動化へ向けて取り組んで参ります。

電動トラックのエネルギー
マネジメントシステム

日夜稼働する電動トラックのエネルギーマネジメントシステム研究では、電動トラックの電費や劣化シミュレーションを起点としたサービスツール開発や再生可能エネルギを有効に活用する電動トラック及び交換式バッテリの運用・ビジネスモデル検討を行っています。将来は、社会的利潤を最大化する電動トラック特有のエネルギーマネジメントシステムをリユース、リサイクル、進化する充電方式や電力インフラを踏まえ、研究機関と連携して取り組んで参ります。

自動運転

いすゞ中央研究所では、商用車での省人化につながる自動運転の研究開発を進めています。トラック特有の重量、車長、多車種といった技術課題を踏まえ、基礎研究による探索と現実世界で活用できる実用化研究の両面から、より多くのシーンでの適用範囲を広げることで、いすゞ自動車の使命である社会課題となるモノ・ヒトの「運ぶ」を創造することに取り組んでいます。

AIドライバ判断/操作モデル

商用車は乗用車と比較してサイズが大きく、積載により重量も大きく変化します。実際に商用車ドライバは、これら特性を考慮しながら乗員の安全や積荷を配慮した運転を行っています。自動運転でドライバに替わってシステムが運転を行う場合も商用車特性を十分配慮したAIドライバ判断・操作モデルの構築を目指しています。

バーチャル開発環境

自動運転車や運転支援装置の研究開発には、コンピューターシミュレーションによるバーチャル走行テストが不可欠です。特に自動運転の安全性評価においては、膨大な走行シナリオの評価が必要となるため、バーチャル開発環境の構築に取り組んでいます。

ドライバ状態検知

特に大型トラックドライバの体調急変などの異常が原因で発生する交通事故は重大事故となります。居眠り、漫然運転等、正常な運転状態でない場合においても事故発生のリスクは高まるため、ドライバ状態検知技術に取り組んでいます。

AI活用

物流の効率化や物流における新たな価値の提供を目的とし、トラックの積荷情報などを取得するIoT技術や、それらを活用して効率的な配送を実現するAIを開発しています。また、荷物の積み下ろしの安全確保や労働負担軽減のため、作業者の動作推定を行うAIや自動荷役につながるロボット技術研究など、広く先端技術を活用した研究開発を進めています。

データ活用

数万台単位の車両から収集されたコネクテッド・データを活用して、部品や架装物の劣化度推定、エネルギー消費予測の手法を開発し、「MIMAMORI」・「PREISM」・「EVision」^※など各種サービスでの実用化を目指しています。取り組み成果のひとつであるコネクテッド・データを活用した排気ガス浄化触媒の劣化度推定に関する研究では、自動車技術会論文賞を受賞しました。※いすゞ自動車が提供する物流ソリューションサービス

寿命予測技術

サーキュラーエコノミー実現のため、車両の寿命を延ばすこと、また、各部品の再使用を行うことが求められています。そのために、部品の耐久性を上げるとともに荷重負荷や振動履歴を考慮して部品の壊れるまでの寿命を予測する技術も重要となっています。車両の各構成部品の寿命を把握して、その部品が寿命を迎える前に適切に交換することにより、車両自体の寿命を延ばし、長く使用することを目指しています。