ギークな外科医のブログ

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Mobileyeの自動運転がすごい その②

モービルアイ(Mobileye)の自動運転の話 その②です。

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前回はこちら

 

techdr.hatenablog.com

 

 

 

前回はREM (Road Exnperience Management: 道路情報を圧縮してクラウドサーバーの集積させて処理し、リアルタイム更新するシステム)

の話をしました。

前回少ししそびれてしまったのですが、REMの活用方法は自動運転だけではありません。

たとえば、災害情報の迅速な収集に活用できそうです。それ以外だと、天候データの収集、気温や降水の有無だけでなく、雲の画像情報を集められるので、天気予報制度がさらにあがりそうな気がします。

headlines.yahoo.co.jp

こちらの記事では以下のように記載されています。

 REMは、EyeQを搭載した車両のカメラが収集したさまざまな情報をもとに、各車両で処理された必要なデータを随時センターに送ることで自動的にHDマップの高精度化を図る仕組みで、すでに日本の高速道路はほぼ網羅できているという。BMWが約1年前から開始しているほか、フォルクスワーゲンも対応済みで、今後さらに多くのメーカーがデータ収集に乗り出すことが予定されている。

 EyeQを搭載した車両から送られるデータは1日あたり200万kmにも及ぶというが、車両側(エッジ側)で処理されたデータは1kmあたり10KB程度にまで軽くされる。これまで約3億km分のデータを収集しており、2020年の第1四半期には欧州全土をカバーできる見込みというから驚く。

 さらに、REMによりリアルタイムで更新される路上のデータと、すでにある各種インフラ等のデータを統合して活用する取り組みも進められており、イギリスをはじめ、シンガポール、香港、ドバイなどでも同様の計画がある。標識や路面の状況などだけでなく、どの地点には何曜日の何時にどれぐらいの歩行者がいるかというデータまでもかなり正確に把握できるという。

 

などなど、Mobileyeのサービスはさらなる付加価値を生み出すことは間違いなさそうです。

 

そんなMobileyeのすごいところ第②弾いきます。

それは自動運転に必要な事故回避や責任判断を数理モデルで構築したことです。

 

その数理モデルによって危険を予知し、Mobileyeを搭載した自動車が事故に責任のある事故を起こす可能性を限りなく0に近づけることが可能です。

具体的なイメージで言うと

・自分が隣のレーンに割り込むとき

・他車が自分の前に割り込んでくるとき

・信号のない交差点での出会い頭

・フラフラしている歩行者や自転車

こういったものに出くわしたとき、我々は自然に予測して、一瞬一瞬で変化するリスクを判断しながら譲ったり、譲られたことを理解して進んだりするわけです。

 

たとえば、歩行者が近づいたらすべての場合で車両が完全停止したり、車間距離が100m異常ないと割り込めずに止まってしまうような車では、逆に交通を乱して事故を誘発してしまいますから、人間らしい判断・運転とは何かというものをコンピューターに理解させるのは非常に重要です。その数理モデルを開発しているということです。

 

具体的には下のような写真を見て下さい。

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歩行者も周囲の車両が全て見えています。

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歩行者を避けつつ進むルートをきちんと探索できています。

 

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これなんかはバスが右折ではいってくることを認知して、少し左に寄って進むルートを探索していますね。

 

非常に人間らしい運転と言えます。

それでいて人間と違って360°を死角なく監視できる上にミリ波レーダーやLiDARなどのセンサーをfusionすることまでできるわけです。

 

素晴らしい技術ですね。

 

おそらくこういうソフトウェアはEyeQ4チップ搭載以降のMobileyeのシステムではバックグラウンドで常時走っています。

そして、これはTeslaも取っている手法ですが、ソフトウェアの企図した運転と、実際のドライバーの運転の違いをAIに学習させることで、さらにDNNを進化させることが出来ます。

 

やはりクラウドと通信し、ソフトウェアを更新することができるシステム無しには自動運転の発展は無さそうです。

一体どこが自動運転の覇権をとるのか、楽しみでしかたありません。