ペロトン

ロード バイクレースでは、プロトン（フランス語で「小隊」の意味）はライダーの主なグループまたは集団です。グループ内のライダーは、他のライダー（特に後ろ）の近くを走る（ドラフティングまたはスリップストリーム）ことでエネルギーを節約します。抵抗の減少は劇的で、よく発達したグループの真ん中を走ると、抵抗は95％も減少します。^[1]この潜在的なエネルギー節約を利用すると、レース戦術においてライダーとチームの間で複雑な協力的かつ競争的な相互作用が生まれます。この用語は、一般にプロのサイクリストのコミュニティを指すためにも使用されます。

より正式には、ペロトンは「2人以上のサイクリストが十分近い距離で走行し、2つの基本位置のいずれかに位置すること」と定義されています。(1) サイクリストの後ろの空気圧が低いゾーンで走行する「ドラフティング」、または(2) 空気圧が最も高い非ドラフティング位置。ドラフティングゾーンにいるサイクリストは、前方にいるサイクリストよりもエネルギーを消費しません。」^[2]ペロトンも同様に「ドラフティングの相互エネルギーの利点を通じて結びついたサイクリストのグループ。サイクリストは空気抵抗の少ないゾーンで他のサイクリストを追いかける。」と定義されています^[3]ペロトンは複雑なシステムであり、集団行動はサイクリストの相互作用の単純なルールから生まれます。^[3]

プロトンは、ドラフティングが許可されている自転車レースでよく見られますが、通勤時の自転車交通からもプロトンが形成されます。^{[4] [5]}プロトンは統合されたユニットとして移動し、各ライダーは隣接するライダーや前方のライダーの動きに応じて位置を調整します。先頭のライダーは風の抵抗に完全にさらされるため、ドラフティング位置のライダーよりも疲労負荷が高くなります。^[6]一定時間先頭を走った後、先頭のライダーは回復するためにプロトンのさらに後方のドラフティング位置に移動します。このように、ライダーが連続的に回転して後方から先端まで押し、その後離れていくため、プロトンは流動的な動きをしています。 鳥の群れのように、ドラフティングや同様の省エネメカニズムを含むプロトンのような行動は、さまざまな生物系で確認されています。^{[7] [8] [9] [10]}

集団の形や隊形は、複数の要因によって変化する。平坦な地形での高速走行、強い向かい風、または傾斜（丘）による比較的高い出力努力は、隊形を広げたり長くしたりしがちで、多くの場合一列になる。サイクリストの出力が低い遅いペースや強い追い風の場合は、密集した隊形になり、ライダーは並んで走り、道路の片側から反対側までいっぱいになることが多い。2つ以上のライダーのグループが集団のコントロールを争う理由がある場合、複数の隊列が形成され、それぞれが他のチームに衰弱させる疲労を与えようとする。疲労はすべてのレースの結果を左右する決定的な要因である。サイクリストの周辺視野の範囲は、集団の形成において重要な要素である。^[11]

したがって、これらのフォーメーションは、コンパクトな低速フォーメーションと、一列の高速フォーメーションという2つの主要な行動フェーズで構成されています。^[3]ペロトンフェーズは、数学的および計算的にモデル化できる集団出力のしきい値によって示されます。^{[3] [12]} Trenchardらによって特定されたフェーズ動作の原理は、エンジニアリング問題の最適化に適用されています。^[13]

同様に、ペロトン形成におけるこれらの閾値は、ペロトンの協力行動とフリーライディング行動の間の遷移を定義する。^[14]ペロトンにおける協力とフリーライディングは、ゲーム理論と社会的ジレンマとして研究されており、^{[15] [16] [17]}経済理論の側面との同等性の観点からも検討されている。^[18]

基本的な集団行動もロボットでモデル化されており^{[19] [20]}、集団行動の原理は集団ロボット行動の将来との関連でも検討されている^{[21] 。}

オールズの分析^[22]は、集団の逃げ集団と追走集団を対象としています。彼は逃げ集団が追走集団より先にゴールに到達する可能性を決定する要因を特定しました。彼は、レースの残り距離、逃げ集団の速度、逃げ集団と追走集団の両方のライダー数、ライダー同士のドラフトの近さ、コースの傾斜と荒さ、向かい風と横風 (「需要」要因と呼ばれる) などの重要な要因を特定しました。オールズは、代謝パワー生産や疲労困憊までの時間 (「供給」要因) などのライダーの生理学的変数を導入し、各グループの平均パワーと疲労困憊までの相対時間を決定し、追走者が逃げ集団に追いつくかどうかを決定する反復アルゴリズムを提示しています。

オールズ氏の主要な発見には、グループの平均速度はライダーが 5 人または 6 人になるまではグループの規模の関数として急速に増加し、その後も増加を続けるが、20 人程度までは徐々にしか増加しないこと、車輪間隔はドラフティングの利点によりグループの速度の重要な決定要因となること、平均速度は残り距離の関数として低下すること、逃げグループの人数が 10 人程度まで増加すると逃げグループに必要なリード タイムは急速に減少するが、逃げグループのライダー数が追走グループのライダー数に近づくと横ばいになることなどが含まれます。同様に、オールズ氏は、追走グループの規模が逃げグループよりも小さく、追走者間の車輪間隔が 3 メートルを超える場合、グループ間の他の要因が一定であると仮定すると、追走グループが先頭グループに追いつくことは決してないと観察しました。

エージェントベースのコンピュータモデルでは、割り当てられた属性を持つ任意の数の独立した「エージェント」が、プログラムされた行動規則に従って相互作用することができます。このようにして、シミュレートされたグローバルな行動が出現し、その特性を研究し、実際のシステムと比較することができます。^[23] Hoenigman ら^[24]は、サイクリストエージェントに対して、集団のサイクリスト間での異質な範囲にわたる個々の最大出力と、エージェントが最もコストのかかる先頭の位置を共有するか、集団内でより低コストのドラフティング位置を求めて脱走する個人およびチームの協力属性を割り当てました。どちらも、ある確率に従って行われます。Hoenigman らは、文献から非ドラフティング位置とドラフティング位置のパワー方程式、ドラフティングなしで単独で移動しているサイクリストの最大パワーのパーセンテージとしてのおおよその無酸素閾値、および疲労困憊までの時間のパラメータを導入しました。著者らはまた、脱走するライダーが脱走するか、前方のグループに追いつくために、より高い閾値まで速度を上げる「脱走」状態も導入しました。

著者らは、10人のライダーからなる15チームが参加する160キロメートル（99マイル）の平坦なロードレースをシミュレートし、上記のパラメータを変化させて実験を行った。協力者（最もコストのかかる前方の位置を取る意思のある者）は、前方で5分間過ごし、その後パックの最後尾に移動する。離反者は前方で1分間だけ過ごす。レースが終わりに近づくにつれて、各エージェントが残りのエネルギーに基づいて最大出力の100%まで出力を徐々に増やすように戦略が変化する。モデルの結果は、弱いライダーは離反したほうが得策である一方、強いライダーにとっては協力がよい戦略であることを示す。結果は現実世界の競争的なサイクリングと比較すると現実的であり、システム（この場合はペロトン）の行動の基本原理の正確な識別と分析を容易にするこの種のエージェントベースモデルの有効性を実証している。

2013年のエージェントベースのペロトンシミュレーションでは、エリック・ラタメロ^[25]は、3つの主要な動的パラメータ（整列、分離、凝集）を組み込んだウィレンスキーのエージェントベースの群集モデルを適用しました。 ^[26]ウィレンスキーのモデルは、速度の一致、衝突回避、群れの中心化として説明された同じパラメータを組み込んだクレイグ・レイノルズの群集モデルに由来しています。^[27]

次にラタマロは、佐山の凝集力と分離力のアルゴリズム^[28]を適用し、定義された視野内でのエージェントの比例間隔に基づいてエージェントの加速を調整しました。次にラタマロは、サイクリストのエネルギーパラメータを導入し、サイクリストのエネルギー消費に関するオールズの方程式^[29]と、ホーニグマンのサイクリストのパフォーマンス結果^{[24]およびカイルのドラフティング方程式[30]}の要素を採用しました。次にラタマロは、ホーニグマン^[31]から導かれた乳酸閾値をシミュレートするための閾値エネルギー量を導入しました。これにより、このレベルを超えてエネルギーを消費するサイクリストエージェントは疲労し、最終的にシミュレートされた集団内で元の位置に戻ります。このように、サイクリストエージェントは、その位置とドラフティング位置への近さに基づいて、集団内でエネルギーを差別的に消費します。

ラタメロのモデルは、サイクリストが前線に向かって進む整然としたラインに参加することで、より効率的にエネルギーを消費する傾向があることを示しています。たとえサイクリストが前線に向かって進むラインに参加したとしても、サイクリストは、継続的な位置調整によって最適なドラフティング位置にいる時間が短くなる可能性のある集団内のサイクリストよりも、前方の非ドラフティング位置にいる時間が長くなる可能性があります。ラタメロのモデルは、トレンチャードが集団行動のフェーズとして説明した自己組織化された対流のような行動を示しています。^[32]

2015年のエージェントベースのペロトンシミュレーション^[33]では、トレンチャードらはラタメロの動的モデルを適用したが、サイクリストエージェント間のエネルギー関係をモデル化する別の方法を導入した。ラタメロは、ドラフティング位置への近さに応じてエネルギーを差別的に失うすべてのサイクリストに一定の最大持続可能出力を適用したのに対し、トレンチャードらは、各サイクリストエージェントに異なる最大持続可能容量を導入し、その位置は、ペロトンの速度を設定する先頭のライダーの最大容量に対する割合によって決定される。このために、彼らは次の式を適用した。

PCR = [P_フロント- [P_フロント⋅ (1 - d)]] / MSO_フォロー

ここで、PCR は「集団収束率」であり、2 人のライダーが連結していることを表します。ドラフティングを行わない先頭のライダーがペースを設定し、後続のライダーは先頭のライダーと同じ速度で出力が低減されるドラフティングの利点を得ます。2 人のサイクリストの連結は、複数のライダーの相互作用に一般化されます。

「P_フロント」は、連結システム内で先頭ライダーがペースを設定する際の出力です。

「d」は、ドラフティングによる後続車のエネルギー節約を、前走車のパワー出力の割合（パーセンテージ）として表します。

「MSO_フォロー」は、フォロワーの最大持続可能電力出力です。

したがって、P _{front が}追従者の MSO を超えると、追従者はペースを設定している先頭のライダーの速度を維持できず、MSO の限界を表す速度以下の速度まで減速する必要があります。ドラフティング サイクリストは、MSO 以下で走行できます。サイクリストがドラフティング中に MSO にいるが、状況が変わった場合 (ライダーが先頭に対して最適なドラフティング位置から大きく遅れたり、大きく横に行ったりした場合など)、追従者は減速する必要があります。追従者がドラフティング中に MSO を下回っていても、一時的にドラフティング範囲外になった場合は、MSO を超えない限り、出力を上げて先頭のペースを維持できます。このアルゴリズムは、レースの過程で速度が変化するにつれて、コンパクトな集団と引き伸ばされた集団の間で振動する位相挙動をリアルにシミュレートします。Trenchard らは、自転車競技場 (トラック) レースに参加した 14 人のサイクリストの実際の MSO セットに対してこのモデルをテストしました。シミュレーションテストでは、位相振動とサイクリストの相対位置に関して実際のレースのリアルなシミュレーションが生成されました。

トレンチャードは、ペロトンの「プロトコーパシフィック」行動の理論的枠組みを提案しました。これは、人間の競争的、社会的、または経済的動機によって駆動されるものではなく、物理的な相互作用原理から自然に生じる協力形態です。このように、プロトコーパシフィック行動には、エネルギー節約メカニズムを含む多くの生物系に見られるとトレンチャードが仮説​​する普遍的な原理が含まれています。プロトコーパシフィック行動のパラメータには、1. ドラフティング ベネフィットによって結びついた 2 人以上のサイクリスト、2. サイクリストのパワー出力または速度、および 3. サイクリストの最大持続出力 (MSO) が含まれます。プロトコーパシフィック行動の主な特徴は、1. サイクリストが自然に追い越し、最もコストの高い先頭の位置を共有する比較的低速のフェーズ、および 2. サイクリストが前のサイクリストの速度を維持できるが追い越すことができないフリーライディング フェーズ (基本的には上記の 1 列フェーズ) です。これら 2 つのフェーズ間のしきい値はドラフティング係数 (d) に相当し、これより低いと協力行動が発生し、これより高いと連結されたサイクリストが分散する第 2 のしきい値までフリーライディング (一列) が発生します。PCR 方程式 (上記) を適用すると、フリーライディング フェーズでのサイクリストの MSO の範囲は、ドラフティングのエネルギー節約効果 (1-d) に相当します。最大速度まで運転されると、集団はサブグループに分類され、MSO 範囲がフリーライディング範囲 (1-d) に等しくなる傾向があります。

トレンチャードは次のような原則を導き出している。^[34]

1. 弱いサイクリストは、PCR = d から PCR = 1 (d < PCR < 1) の間で、フリーライダーとして最強のライダーのペースを維持できます。この PCR 範囲では、エネルギー節約 (1-d) に相当し、これらのサイクリストは追い越すことができず、最もコストのかかる前方の位置を共有します。ドラフティング位置の強いサイクリストは、常に前方の弱いサイクリストを追い越すことができます。
2. 最も強いライダーが設定した最大速度まで速度が上昇すると、MSO が PCR 範囲 (1-d) を下回るサイクリスト (ドラフティングによって節約されたエネルギーに相当) は集団から離れていきます (PCR ≥ 1)。
3. サイクリストは、PCR ≤ d の速度で MSO の組み合わせにより協力的な行動 (追い越しと最もコストのかかる前方位置の共有) を行うことができます。
4. これらの原則は、集団内のサイクリストがドラフティングのエネルギー節約量 (1-d) と同等以上の MSO 範囲を示した場合、集団速度が時間の経過とともに継続的に変動すると、集団はサブグループが 1-d と同等の範囲内に収まるように分割されることを意味します。

トレンチャードは、この選別行動こそが、エネルギー節約メカニズムと結びついた生物システムにおける普遍的な進化原理であると仮説を立てており、彼と共同研究者は絶滅した三葉虫や粘菌に関連してこれをさらに発展させている^{[8] [35]。}

プロト協調閾値は右の図に示されている。^[36]

最前列のライダーは最大の空気抵抗に遭遇しますが（横風が強い場合は風上側のライダーも同様です）、先頭数名のライダーの後ろの前方近くのライダーには決定的な利点があります。

先頭に近いということは、ライダーがライバルからの攻撃やポジションの変化をはるかに少ない労力で見て反応できることを意味します。集団に隙間ができることもありますが、先頭に近いと、クラッシュなどで集団が崩れた場合に後方のグループに巻き込まれるリスクが減ります。先頭に近いライダーは、クラッシュに巻き込まれて遅れる可能性がはるかに低くなります。

集団内で後方に落ちるほど、クラッシュに巻き込まれて遅れたり怪我をしたりするリスクが高まります。さらに、ライダーはアコーディオン効果の影響をますます受けます。アコーディオン効果とは、速度の変化が集団の後方まで伝わるにつれて増幅される現象です。集団が減速したときに衝突を避けるために、後続のライダーはそれを予測して早めにブレーキをかけなければなりません。一瞬でも車輪が接触すると通常はクラッシュにつながり、密集したライダーは倒れたライダーやバイクにぶつかることを避けられないため、連鎖反応でフィールド全体に広がります。クラッシュした集団の後ろの集団全体が停止することもあります。

強い横風の状況では、先頭に近い位置にいることも重要です。横風は、ライダーがエシュロンと呼ばれる移動グループを形成しない限り、全員に著しい疲労ペナルティをもたらします。エシュロンでは、ライダーが協力して、道路を斜めに横切るレーストラックパターンの「ペースライン」を形成し、先頭のライダーが道路の風上側になります。エシュロンなどのペースラインのライダーは、短い間隔で順番に位置を変えます。これにより、どのライダーも、最前線で最大の風の抵抗に直面して長時間過度の疲労を蓄積することがなくなります。エシュロンのサイズは、必然的に道路の幅によって制限されます。

大きな集団が狭い道路で強い横風にさらされると、集団はいくつかの小さな集団に分裂せざるを得なくなります。前方の風の状況を把握し、前方に移動できるほどの強さを持ち、集団走行に十分な経験を持つチームは、このような状況で重要な時間的アドバンテージを得ることができます。

レースで優勝を争うライダーにとって、集団の先頭近く（先頭ではない）に留まることは、特にブレーキングが必要な急カーブに差し掛かっているときに重要です。急カーブ（特に風上）の後にペースを再開すると、集団内で分裂が頻繁に発生します。いったん分裂が発生すると、賢明にも先頭に立ったライダーの意志と集団の力が後方のライダーよりも強ければ、集団間のギャップはレース終了まで維持（または拡大）されます。なぜなら、先頭グループに到達するために前進しようとする 1 人のライダーには、集団内で保護されたままのライダーと比較して、過剰な空気抵抗が課せられるためです。これは、平坦な道路を高速で走行しているときに特に当てはまります。

チームが集団の先頭に立つと、そのチームはレースのテンポを決定づける位置についたことになります。ライダーのチームは、チームの戦術に応じて、より速いテンポやより遅いテンポを好む場合があります。

集団の先頭近く、または先頭にいることは、逃げ切りを開始するときに重要です。

少数の強いライダーは常にメインの集団から抜け出そうとし、レース序盤で圧倒的なリードを築き、集団がゴール前に追いつけないようにします。 抜け出したライダーが強い場合、特に抜け出したライダーの中に危険な人物（総合優勝を争う人物）がいない場合、そして全員がチームとして団結している場合は、抜け出しが成功する可能性があります。 先頭にいて集団から抜け出すことに成功したライダー（またはライダーたち）は、テット・ド・ラ・コース（フランス語で「レースの先頭」を意味する）と呼ばれます。 集団は危険な人物がいる抜け出しが大きく先行することを許しません。 スプリンターを優勝争いに引き入れたい強いチームは集団の先頭に立ち、厳しいペースを指示してライバルに疲労を強います。一方、抜け出したライダー（集団のメンバーよりも個々に風にさらされる時間がはるかに長い）は順次疲労に屈し、通常は追いつかれてしまいます。そうでなければ成功していた逃げも、ゴール直前で混乱に陥ることが多く、ライダーが個人的な勝利の可能性を計算して不安定な逃げの連携を崩し、一方で集団が急速に追い上げてくる。

戦術的要素も適用される。^{[37] [38] [39] [40] [41] [42]}チーム戦術では、一般的に、メンバーを集団内に集めて集団への影響力を最大化する。例えば、チームメンバーが現在メイン集団の前にいる逃げ集団の中にいる場合、残りのチームメンバーは通常、逃げ集団のライダーの成功の可能性を最大化するために集団を加速させようとはしない。稀に、逃げ集団の先頭に移動し、重要な瞬間に集団の進行状況を積極的に確認しようとすることがある。この戦術は、狭い道路や急カーブがあり、1つのチームが道路の片側から反対側までを埋め尽くせる場合、最も成功する可能性が高い。

ゴールから数キロ以内の平坦な道でゴールするレースでは、強いチームが一列に並び、スプリント競技の主力選手が最後尾に並びます。各チームの先頭の選手は、持久力の限界に達するまで、自分が達成できる最高のペースで前進し、限界に達したら脇に寄って、列に並んでいる後続のチームメンバーが限界まで前進できるようにします。チームのスプリンターは、最後の 100 メートル程度までは、空気抵抗による疲労を最小限に抑えるために後方でスリップストリームを形成し、その瞬間に先頭の選手の後ろから飛び出して、可能な限り最高のスピードでゴールまで突進します。

• 自転車用語集
• ロードバイクレース
• オートバス（自転車）  – 先頭集団の後ろの自転車集団
• 自転車バス – ユーティリティサイクリストのグループ
• 小隊（自動車）  - 別々に走行しているが、別の車両の後を追う車両のグループ

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• Hochman, Paul (2006-06-01)。「Pack mentality」。Fortune。ニューヨーク市：Time Inc.。ISSN 0015-8259。2007-12-18 にオリジナルからアーカイブ。敵と取引をし、流動性を最大化し、ウェルシャーを罰し、その他の典型的な自転車レースの自由市場の教訓。
• ミラー、ジョン W. (2010-07-23)。「中間層が好調なとき」。ウォール ストリート ジャーナル。ニューヨーク市:ダウ ジョーンズ アンド カンパニー。ISSN 0099-9660  。ツール ド フランスでは、ペロトンがトップ ライダーを保護するが、それにはルールが伴う。「動くコミュニティ」
• Blocken, Bert (2018) 。「サイクリング集団の空気抵抗：CFDシミュレーションと風洞試験による新たな知見」。Journal of Wind Engineering & Industrial Aerodynamics。179：319–337。doi ：10.1016 /j.jweia.2018.06.011。