ボッシュは、「MEC-View」研究プロジェクトの成果として、市街地の自動運転において、車両とインフラを連携させることに成功した、と発表した。
ボッシュは、このプロジェクトのコンソーシアムリーダーとして、パートナーのメルセデスベンツ、ノキア、オスラム、TomTom、IT Designers、デュースブルク＝エッセン大学、ウルム大学と協力しながら、自動運転の研究を進めてきた。
このプロジェクトでは、交差点の街灯にビデオセンサーやライダー（LiDAR）センサーを組み込み、見えにくい障害物をいち早く検知することを目指した。高度なモバイル通信技術を利用して、重要な情報をリアルタイムで車両に提供し、他の車両、自転車、歩行者といった障害物を迅速かつ確実に検知することを狙った。
街灯の高さは、最高で路上から6m。そのため、交通量の多い交差点を、上空から鳥のように正確に見通すことが可能だ。カメラ、レーダー、LiDARセンサーなどで構成される車載センサーシステムは、360度の正確な視界を提供する。車両には曲がり角や壁の向こうを見通す能力がないため、街灯にセンサーを組み込むことで車載センサーの視野を拡大することができるという。
プロジェクトのパートナーが、この目的に対応するハードウェアとソフトウェアを開発した。このシステムで、インフラのセンサーから取得した画像と信号を処理し、高解像度デジタルマップ（HDマップ）と組み合わせて無線で車両に伝送する。さらに、伝送されたこのデータを車載センサーの情報と統合し、関連するすべての道路利用者を含めた精度の高い周辺画像を生成する。
MEC-Viewプロジェクトでは、設定を最適化した新しい5G通信規格のLTEモバイル通信技術を採用し、リアルタイムのデータ伝送を基本とした。遅延時間を最適化したモバイル通信の主な目的は、無線を介した事実上瞬時のデータ伝送だけではなく、そのデータの処理をできる限りソースに近づけることにあるという。
この目的を達成するのが、モバイルエッジコンピューティングサーバーとして知られる特殊なコンピュータで、移動通信網に直接組み込まれた。このサーバーが、街灯のセンサーのデータと車両のサラウンドセンサーのデータ、高精度なデジタルマップを統合する。このようにして、現在の交通状況に関して可能な限りの情報を含む周囲状況のモデルを生成し、無線を介してそれを各車両で利用できるようにした。
ボッシュは、将来的に都市交通管制センターなどの施設にこのようなサーバーを導入すれば、メーカーに関係なくすべての車両、さらには他の道路利用者ともデータを共有できるようになる、としている。
