自動運転車は 3D マップなしで移動できるようになりました

• 新しい自動運転車テクノロジーは、3D マップを使用せずに農村地域を移動できます。 
• ローカル システムとオープン ストリート マップを組み合わせて、個々の道路セグメントをナビゲートします。  
• マップレス運転フレームワークは、LiDAR センサーを使用して道路の境界を確実に追跡します。

既存の自動運転車のナビゲーションには 3D マップが必要です。自動運転車が実際にあらゆる場所で自動運転できるわけではないのはこのためです。 実際、米国の道路の 1/3 以上は未舗装で、65% には信頼できる車線区分がありません。

これらの車両は、事前に設計された地図を使用して、自分がどこにいるのか、どのルートをたどればよいのか、障害物を見つけた場合はどうすればよいのかを把握します。田舎の道路のほとんどは交通が整備されていないため、自動運転は非常に困難です。

これに対処するために、MIT のエンジニアは（トヨタ研究所と協力して）これらの 3D マップを使用せずにナビゲーションできる高度なシステム、マップレス運転フレームワークを開発しました。これにより、自動運転車は人通りの少ない道路を走行できるようになります。

仕組みは?

このフレームワークは、ローカル認識システムと、個々の道路セグメントをナビゲートするためのオープンストリートマップという 2 つの主要コンポーネントを統合します。これらにより、適度な量の必要なプリロード情報 [オープンストリートマップ] を使用して、広いエリアにわたるグローバル ナビゲーションが可能になります。

画像クレジット:MIT CSAIL

GPS データはトポロジカルな位置特定を可能にするのに十分な精度を備えているため、オープンな道路地図には各道路セグメントに関連付けられたすべての指示が詰め込まれているため、完全自律ナビゲーション システムの問題に取り組むためにローカルの認識を強化することができます。

このシステムは、LiDAR センサーを使用して道路の境界を確実に追跡します。道路標識がない場合でも、道路の表面の端を測定し、道路の形状を推定します。

車載センサーで動作できるこのようなフレームワークは、自動運転車の真の可能性を示しています。実際には、巨大テクノロジー企業 (Google など) がマッピングした数を超える道路を処理できます。

出典:MIT |トヨタ

テスト

開発者によると、センサーが膨大な量のデータを収集するという事実にもかかわらず、彼らの技術は信頼性が高く効率的です (現在の道路境界推定値は次の測定ステップで使用されます)。

確率論的なフレームワークでは、道路境界の検出が車両のオドメトリと融合されます。開発者は、田舎で完全自動運転のトヨタ プリウスでフレームワークをテストしました。また、テスト サイトから収集したデータセットを使用してアルゴリズムをオフラインで評価しました。

完全な認識フレームワークは、標準的なコンピューター上で 5 ヘルツで実行され、最大 35 メートルの道路を検出できます。つまり、このシステムで実行される自動運転車は時速 107 マイル（または時速 107 キロメートル）の速度で走行できることになります。フレームワークを GPU に (並行して) 実装すると、速度を向上させることができます。

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このようなテクノロジーにより、自動運転車への道がさらに開かれる可能性がありますが、その道のりはまだ長いです。システムにはいくつかの制限があります。たとえば、フレームワークは標高の突然の変化を考慮していません。

現在、開発者はこの車両がさまざまな道路に対応できるように取り組んでいます。最終的な目標は、不慣れな道路でも人間と同じように車両の信頼性を高めることです。