現代は「世界初」の機械学習ベースのクルーズコントロール技術を開発

現代は、「世界初の機械学習ベースのスマートクルーズコントロール」システムを開発したと述べています。機械学習は人工知能の一種です。

自動車メーカーによると、SCC-MLテクノロジーはドライバーのパターンを自動運転の動作に組み込み、ドライバーにカスタムエクスペリエンスを提供します。

このテクノロジーは業界初であり、先進運転支援システム（ADAS）機能に人工知能を組み込んでいます。このシステムは、将来の現代自動車グループの車両に実装される予定です。

現代のVPであるWoongjunJang氏は、次のように述べています。「新しいSCC-MLは、以前のADASテクノロジーのインテリジェンスを改善して、半自律機能の実用性を劇的に向上させます。

「現代自動車グループは、自動運転の分野で業界をリードする革新的なAI技術の開発努力を継続します。」

スマートクルーズコントロールは、ADASに不可欠な自動運転機能とコアテクノロジーを実現します。つまり、ドライバーが選択した速度で走行しながら、前方の車両からの距離を維持します。

SCC-MLは、AIとSCCを組み合わせて、ドライバーのパターンと習慣を独自に学習するシステムにします。機械学習により、SmartCruiseControlはドライバーと同じパターンで自律的に運転します。

以前のスマートクルーズコントロールを操作するために、ドライバーは前の車両からの距離や加速などの運転パターンを手動で調整しました。

機械学習テクノロジーがなければ、ドライバーの個々の好みに合わせて設定を細心の注意を払って微調整することは不可能でした。

たとえば、同じドライバーでも、状況に応じて高速、中速、低速の環境で加速が異なる場合がありますが、詳細な微調整はできませんでした。

そのため、スマートクルーズコントロールが作動し、車両の動作が好みと異なる場合、ドライバーはその違いを感じ、不安や不安定さを感じさせたため、テクノロジーの使用に抵抗を感じました。

仕組み

まず、フロントカメラやレーダーなどのセンサーが常に運転情報を取得して中央のコンピューターに送信します。

次に、コンピューターは収集された情報から関連する詳細を抽出して、ドライバーのパターンを識別します。このプロセスでは、機械学習アルゴリズムと呼ばれる人工知能技術が適用されます。

運転パターンは3つの部分に分類できます：

• 先行車からの距離;
• 加速–加速の速さ。および
• 応答性–運転状況にどれだけ迅速に応答するか。

さらに、運転条件と速度も考慮されます。

たとえば、低速の市街地走行中は前の車両から短い距離を維持し、高速車線を運転しているときはさらに離れた距離を維持します。

これらのさまざまな条件を考慮して、SCC-MLは1万を超えるパターンを区別するための分析を行い、あらゆるドライバーのパターンに適応できる柔軟なスマートクルーズコントロールテクノロジーを開発します。

運転パターン情報は、ドライバーの最新の運転スタイルを反映して、センサーで定期的に更新されます。さらに、SCC-MLは、安全でない運転パターンの学習を回避し、その信頼性と安全性を高めるように特別にプログラムされています。

自動車線変更アシストを備えた今後の高速道路運転アシストシステムにより、SCC-MLはレベル2.5の自動運転を実現します。