2020年代に自動運転を目指して、AI(人工知能)との関係

AI技術紹介 各業界のAI活用 業務自動化

ー 自動車メーカーよりUberやLyftなどオンデマンド運転企業の方が自動運転有利説 ー

ここ数年の流れとしてプレゼンスを増しているのが
言わずと知れたUberや
トラックなど物流系の運送をアプリで提供するLyftなど
欲しいときだけ自動車の運転を提供するオンデマンド型企業だ。

テスラモーターズやUberのみならず
シリコンバレーでは自動運転のスタートアップが多数存在するらしいが
Zooxもその一つでその企業だ。

Zooxによると
自動車メーカーなどの「個人所有型」よりも
業務利用の方が自動運転のエンジニアリングには優位だという。[1]

それはもちろん機能やコストで
個人に向けてカスタマイズしなければならないのに対して
オンデマンドであれば一斉に同じ車両を大量生産すればいいのに加えて
責任論も個人なのかメーカーなのかといったことも一元管理できる上
何より、自動運転が難しい環境ではサービスを提供しないという選択肢も生まれる。

個人的には決まったルートの運転なら
完全自動化はすぐにもできそうに感じているし(あくまで感じているだけだが)
初期段階では環境を一定で管理することは技術の進歩に必要だ。

ー 自動運転技術の根本はSLAM技術 ー

(Simultaneous Localization and Mapping)
少し技術的な話しに触れていくと
自動運転の基礎技術はSLAMと呼ばれるもので
自分がどこにいるのか、ということと、周りの地図がどうなっているのか
作りながら進んでいく。

この自己位置推定に部分的にAI(≒機械学習)が使われていたりする。
また、AIらしいAI技術が発揮するのはやはり
未来予測や危険予知などルールベースのプログラミングで
事前に行動を決めておくことが難しい部分に対してである。

ー 運転のシミュレーションによって現実の事故を減らせる ー

テスラやUberが自動運転を導入して事故を起こすと
すぐニュースになるが
1件の事故で技術を全否定するのはかなりおかしい話しだと思う。

合理的に考えても人が運転しても事故を起こすのだから
それより1件でも事故が減るのなら
すぐ自動運転に切り替えるべきであるはずだし
「機械が運転しているから危ない」というのは差別に過ぎない。

とはいっても特に人命に関わる事故は取り返しがつかないので
避けるに越したことはない。
こういったことは事前に仮想空間でシミュレーションを行うことで
自動運転の精度を安全に高めることができる
ことは明らかである。

トヨタが自動運転シミュレーションのスタートアップに
投資するなどすでに動きも見せている。[2]

自動車のみならずロボット全般に言えることだが
とにかく、実世界で動くものはデータを集めるのが大変で時間もかかる。
特に台風の日や限られた天候や状況下の
レアケースのデータは収集がより難しくなるので
そういった場合にこそ仮想空間でデータを作り出すことが大切だろう。

参考文献:

[1]https://forbesjapan.com/

[2]https://techcrunch.com/

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