AV開発は継続、レベル5の自動運転が一般車に間もなく登場

2002年、米国政府の国防高等研究計画局（DARPA）は、世界初の無人運転車の長距離競争であるDARPAグランドチャレンジ^[1] を発表しました。2004年3月、モハーベ砂漠で最初のレースが開催されましたが、ゴールラインを越えられる車は1台もありませんでした。ほとんどの車はレース開始から最初の20マイル以内に故障したり障害物にぶつかったりした。

グランドチャレンジ第2回レース^[2] は2005年10月に開催されました。 今回は5台の車両が132マイルのコースを完走しました。優勝したのはスタンフォード大学レーシングチームの車「スタンレー」でした。当時、スタンリーは平均時速19マイルで132マイルの距離を完走するのにほぼ7時間を要した。

2021年10月には、インディアナポリス・モーター・スピードウェイで、もう一つの自動運転車レース、第1回INDYオートノマス・チャレンジが開催されます。^[3] 今回はレーストラックで競技が行われ、車両は時速200マイルを超える速度を記録することが期待されています。 現在、このチャレンジには11か国から24チームが参加しており、その中にはアローがスポンサーとなっている「MITドライバーレス」^[4] チームも含まれています。

自動運転車は10年以上前から存在していますが、大規模な導入にはまだ何年もかかります。

過去15年間にわたり、自動運転車 (AV) 技術への継続的な多額の投資が行われてきました。Uber、Waymo、Teslaなどの企業は、レベル5（完全無人運転）の自動運転車を開発し、AVの可能性と安全性を実証しました。2016年、GoogleのProject Chauffeur（現在のWaymo）は、米国で市街地、田舎道、州間高速道路で技術をテストし、すでに200万マイル近くの自動運転走行を積み重ねた。

しかし、消費者は、完全無人運転の交通手段が安全に使用できるとは確信していない。路上試験の初期段階で歩行者の死亡事故を含む数件の事故が発生し、自動運転車の全体的な安全性に疑問が生じている。

一方、AVは世界中の多くの都市でロボットタクシーや無人バスとして運行を開始している。2016年にはMITのスピンオフ企業Nutonomy^[5] がシンガポールで無人タクシーサービスの試験運用を開始し、2018年にはアリゾナ州フェニックスで初の完全自動運転車タクシーサービスであるWaymo One^[6] が開始された。

現在、AVや先進運転支援システム (ADAS) を開発・製造している組織は、イノベーション、教育、規制という3つの要素を組み合わせることで大量導入が実現するだろうという点で一致しています。

最近、CES 2021のインタビューで、モービルアイのCEOであるアムノン・シャシュア氏は、業界は「これらの機械が人間の判断に沿った決定を下すということを社会に納得させる必要がある」と主張した。^[7]

ほとんどの自動車メーカーはAVを未来と見なし、現在は快適性と安全性に重点を置いたADASに注力している。

自動車メーカーが自社の車両に取り入れている最も破壊的なイノベーションの1つがADASです。この新しいソフトウェア ベースのソリューションは、車線変更警告、交通および危険データ、ルート計画などの情報機能から、自動駐車、ハンズフリー巡航、自動ブレーキ、障害物回避などの半自動運転アクションまでをカバーします。

限定的な自動運転の一例としては、GMのスーパークルーズがあります。^[8] キャデラックのラインに搭載され、現在GMの一部の電気自動車にも搭載されているレベル2の部分的な自動運転は、リアルタイムのカメラ、センサー、GPS、LiDARの高精度マップデータを使用して、高速道路での自動運転を可能にします。このシステムはあらゆるカーブを検知し、車両が車線の中央に留まるよう設計されています。交通信号には反応しないので、運転者は常に道路に注意を払う必要があります。

ここ数年、テスラは自動運転の限界を押し広げてきた唯一の企業だ。ドライバーがいつでも車両を制御できることは依然として必要ですが、テスラの車は、特に高速道路の交通状況では、ほとんどの状況で自動運転が可能です。この自動車メーカーは数か月以内にレベル5の完全な自動運転を提供することを目指している。

実際、昨年7月、上海で開催された世界AI会議のビデオインタビューで、イーロン・マスク氏は、テスラが完全自動運転の提供に非常に近づいていると語った。同氏は視聴者にこう語った。「レベル5、つまり本質的に完全な自動運転が実現すると私は非常に自信を持っているし、非常に早く実現するだろうと思う。」… レベル5の自動運転の基本機能が今年中に完成すると私は確信しています。… 私は、これが現在のテスラに搭載されているハードウェアで実現できると確信しています。そして、ソフトウェアを改良するだけで、レベル5の自律性を実現できるのです。」^[9]

高度なセンサー、V2Xテクノロジー、AI、そして膨大なコンピューターパワーが完全自律の鍵となる

第1回DARPAグランド チャレンジに参加したチームは、加速、ブレーキ、ステアリングなどの重要な機能を制御するために車両にいくつかの改造を加えるなど、ほとんどの機器を即興で作らなければなりませんでした。さらに、レーザー距離計（LiDARの初期バージョン）、レーダー システム、ステレオ カメラ、単眼視覚システムも搭載されていました。グランドチャレンジの2番目の優勝者であるスタンリーは、情報処理と自動運転のために7台のPentium Mコンピューターを搭載していました。今日では、私たちはポケットの中に同じ10倍の計算能力を持ち歩いています。

もちろん、障害物が限られており、周囲に誰もいない砂漠で自動運転車を運転するのは一つの方法です。交通量の多い道路や市街地の道路で自動運転車を有効にすることはまったく別のことです。

過去数年間、自動運転への道のりにおけるもう一つの重要なマイルストーンは、機械学習アルゴリズムと画像処理の登場でした。AVには現在、強力なCPU、GPU、Tensorプロセッサが組み込まれており、360度カメラや赤外線センサーなど、さまざまなソースからのすべての情報を評価します。オンボード コンピューターはダッシュボードの下のわずかなスペースしか占有せず、すべての情報を処理して数ミリ秒で重要な決定を下します。

最新の5Gネットワークの登場により、車両とインフラストラクチャ (V2X) 間のシームレスな接続が可能になります。以前の世代のセルラー接続と比較して、5Gは超低遅延、信号の信頼性、大規模なIoTなどの重要な機能を提供します。

さらに、DSRC^[10] 規格を使用した短距離通信により、携帯電話基地局を使用せずに車両同士が通信（V2V）できるようになり、トラックの隊列走行や車線変更の調整などの追加機能が可能になります。

テクノロジー、政府の規制、人々の信頼が、AVが近い将来、私たちの道路を走るのに役立つかもしれない

専門家は、今後数年間、路上を走る自動運転車は、ロボットタクシーや無人バスなど、交通サービス専用のものになるだろうと同意している。

いくつかの自動車メーカーが自動運転機能を提供しており、おそらく近いうちにレベル5の自動運転も実現するだろうが、運転手が運転しないAVの個人使用にはまだ多くの作業が必要だ。

それは、イノベーション、教育、規制を通じて、この10年以内に実現するでしょう。メーカー、通信会社、インターネットプロバイダー、政府は協力して、自動運転車がより安全で信頼性が高く、持続可能で、命を救う機械であることを人々に納得させることができる統合エコシステムを構築する必要があります。