自動運転について（その２）　

From：関谷はやと

前回のメルマガで、
自動運転車がどのような仕組みを使って
自動運転を可能にしているのか？
というお話しでしたが・・

ハンドルから手を離していても進路変更や
ブレーキやアクセルのコントロールまで、
すべて自動でやってくれる、いわゆる
『完全自動運転』を実現させるためには、、

まず自分の車が、
どこをどの方向に向いて走っているのかを知り、
その上で周囲の状況変化に合わせながら走る、
というのを自動で行う必要がありますよね。

具体的な方法の一つして、
ＧＰＳで自車の位置情報と、
高精細な地図とを照合させた上で、
いま自分が、
どこをどっちに向いて走っているのかを知り、

カメラやレーダーを使って、
実際に走りながらの状態で車間を維持したり、
障害物を回避しながら自動運転をさせるのが、
『ジオメトリー方式』と呼ばれていて、

言ってみれば、
高性能・高機能化させたカーナビに
車の運転操作を連動させて走るイメージで、
ほとんどの自動車メーカーが、
このジオメトリー方式を採用しています。

ただ、そのためには膨大な量の
高精細な地図データを備える必要があるうえ、
日々変化している道路や建物の状況や、
滅多に車が走らないような道路にまで
対応するには限界があるため、

電波が届かないエリアがある携帯電話と同様、
場所によっては地図データが無くて、
自動運転できない・・
というケースが起こります。

一方で、カメラやレーダー、
コンピューターによって車そのものに
人間の目や脳と同じ機能を備えることで、
位置情報や地図データに頼らなくても、
目の前の状況を車自身が判断しながら、
自動運転する『ビジョン方式』というもあり、

あのテスラが採用しているシステムです。

ところが、
ビジョン方式にも課題があって、
それはカメラやレーダーから得られた情報を
瞬時に正確に処理・判断して、
運転操作に反映させることを可能にする、
技術力が必要なことです。

そこで実際にテスラがどんな方法で、
この課題を解決してるのかというと・・

すでにテスラのＥＶに乗っている
ユーザーの車に搭載されたカメラから、
走行中の画像データを提供してもらい、
それを情報処理速度においては、
世界５位を誇るともいわれる
自社開発のスーパーコンピューターに
組み込まれたＡＩ（人工知能）を使って、

対象物（画像）が果たして車なのか？
もしそれが車ならどんな車種なのか？とか、
目の前の表示が道路標識なのか、
それともお店の看板なのか？とか、

建物、人物や動物なのかといった情報を
膨大な画像データの中から分類し積み重ねて、

それを自動運転車に反映させることで、
実際の人間の目や脳と同じように
状況を瞬時に判断して運転操作することを
可能にしたそうです。

多くの自動車メーカーが採用している
ジオメトリー方式と、
現在はテスラ１社のみともいわれる
ビジョン方式とで将来どちらの方式が、
完全自動運転の主流になるのか？

その試みはまだ始まったばかりです。

関谷はやと

 
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