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テーマ:BMWのある暮らし(658)
カテゴリ:BMW 自動車部品
BMW アシストと欧州 e-Call欧州では 欧州委員会がe-Safetyプロジェクトの一つとして 公共のACN/Automatic Collision Notification(事故自動通報システム)である e-Call サービスの導入を検討し2015年末より義務化する予定で 日本のヘルプネットは 救援までの時間を30~40%程度短縮させていますが 欧州委員会でも都心部で40%程度 農村部などでは最大50%短縮できると期待しています e-Callでは 車からPSAP/Public Service Answering Point(緊急通報センター)に 直接連絡され、緊急車両の出動が要請される予定ですが ドイツ人がフランスで事故をすれば、PSAPからフランス語で応答され 困ってしまいますし PSAPも緊急性のない事故に対しても対応しなければなりません BMW アシストは商用のACNですが BMW アシストセンター(コールセンター)を通すことでふるいにかけ その後、手動でPSAPに連絡されるので 日本のヘルプネット同様に 緊急車両の出動を抑制し、救助すべき人を救助することが可能で ドイツ人がフランスで事故をおこしても コールセンターがドイツ語で応答してくれるので安心です しかも 日本のヘルプネット自体にはないですが 国産車メーカーのG-BOOK等と同様の コンシェルジェ、メンテナンス、セキュリティ等の 個人的には不必要と思うサービスが利用可能です また 様々な自動車メーカーがACNを提供してくれていますが BMWのココが凄いかも・・・・・ を上げると 事故の発生や場所を伝えるだけのACNに対して 2007年頃以降のBMW アシストは AACN/Advanced Automatic Collision Notification(先進事故自動通報システム) になり、衝突方向やシートベルト着用有無なども伝え、乗員の傷害予測もし 乗員の傷害予測については 米国で交通事故における傷害予測アルゴリズム/URGENCYが1997年に提案され URGENCYは、米国の事故データベース (NASS CDS・ NASS/National Automotive Sampling System CDS/Crashworthiness Data System) の 分析結果に基づき 事故時のクラッシュタイプ、衝突時の速度変化(デルタV) シートベルト着用有無、乗員の年齢、性別などから傷害予測を行う回帰式になり URGENCYを導入することで、乗員の傷害予測を実現させていたと思います 以下の図は AACNのBMW アシストの表示例です 左側が事故情報と事故車両情報になり 1:事故日付、事故時間 2:事故車両位置(周辺地図) 3:事故車両の経度と緯度、住所 4:自動車メーカー、モデル、年式、VIN、色、ライセンス番号など 右側が コールセンターとの応答での情報と車両発信情報になり 応答での情報は 5:負傷の人数、出血の人数、意識不明の人数、年齢、性別 6:事故の詳細など 車両発信情報は 7:赤文字が、乗員の重傷リスクの判定結果 8:赤い棒は、クラッシュ箇所(前、後、右、左)を示し インパクト数が複数の場合は インパクト検出の順番(最大3)に番号付けしてあります 9:乗員数、インパクト数、クラッシュタイプ、エアバッグ展開有無 になり 上の図は、日本のヘルプネットの表示例ですがACNになるので BMW アシストの5、6、7、8、9にあたる表示は在りません 乗員の傷害予測まで可能だと 出動するレスキューの構成や医療器具の準備も的確に行うことができ 傷害予測まで可能なAACNは BMWの他にGMのOnStarしかなかったと思います・・・・・が 乗員が応答しない・・・・ それはとっても危険、最寄の警察・消防にフル装備での緊急車両出動要請 乗員の応答がある・・・・ 傷害予測するよりも聞いたほうが正確で速い・・・・・・と思うのは 私がレスキューやお医者じゃないからかな? BMW アシストについては お時間があれば t3109 BMW SOSコールとBMW アシスト http://plaza.rakuten.co.jp/t3109/diary/201308270000/ を閲覧して下さい にほんブログ村 BMW(車) AA-Schultz シュルツ ボディー剛性パーツが必要だと思うならBMW タワーバーは、を御覧下さい ボディのことなら ボディとフレームの違いを簡単に説明しています ボディ剛性と補強を簡単に説明しています タワーバーのことなら タワーバー効果について簡単に説明しています タワーバー取付について簡単に説明しています タワーバーの種類を紹介しています タワーバーの装着感想について話してます お気に入りの記事を「いいね!」で応援しよう
Last updated
May 29, 2015 09:41:43 PM
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