完全自動運転に立ちはだかる壁

ドライバーは楽なのに気を抜けない。人間よりも事故を起こさないという証明も

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遠隔制御する管制塔方式も模索


 自動運転車を遠隔制御する管制塔方式も模索されている。経済産業省とデンソーなどが沖縄県久米島で進める「久米島ロボットモビリティプロジェクト」は、自動運転車を管制センターから監視する。産総研知能システム研究部門の加藤晋フィールドロボティクス研究グループ長は「既存技術で完全自動運転は実現可能だ。あとはビジネスが成立するかどうか」という。
 
 管制塔のオペレーターが1人で複数台を監視できれば、コストメリットは大きい。ただ緊急事態の車両を操縦するように急に指示されても、状況を把握するのに時間がかかる。常に路面の滑りや周囲の車の動きに気を配っていないと即座に対応できない。前方カメラだけでは足りず、全周囲映像や加減速の感覚も伝える必要があるかもしれない。

 同プロジェクトの有識者委員を務める稲垣教授は「遠隔自動運転は安さを競うビジネスにはならないだろう」という。有人タクシーは買い物代行や介護など付加価値の高いサービスが可能だ。どんな価値を示せるか注目される。
 

既存車のビックデータで安全性を評価


 既存の車から得られるビッグデータ(大量データ)で運転AIの安全性を評価する研究も始まった。走行データはAIの学習と評価の両方に使える。トヨタと名古屋大学は運転AIと運転インターフェースを別々に設計。インターフェースで自動化率を調整するため、レベル2から4の車を一つの運転AIで実現できる。

 名大の青木宏文特任教授は「先進安全車が普及すれば急ブレーキやレーザーレーダーなどの記録から危険な状況のデータを集められる」と説明する。レベル2の車両でデータを収集し、危険な場面と、問題のない場面をAIに学習させる。このデータは予測精度も評価できる。

 より大量のデータを用意できるのがドライブレコーダーだ。すでに普及しているため、クラウドソーシングで数億キロメートルの走行データを集めることは不可能ではない。日本自動車研究所の永井正夫所長と東京農工大学の毛利宏教授らはドライブレコーダーの画像やGPSデータをAIに学習させ、危険な場面の自動検出や先読み技術を研究する。評価用データに整えれば走行試験の代わりになりえる。

 HMIと安全性の問題は完全自動運転の実現には避けて通れない。レベル4を見据えたレベル2を設計できるか戦略が問われる。
(文=小寺貴之)

COMMENT

明豊
執行役員デジタルメディア事業担当 DX統括

自動運転もAIも同じであるが、生活の中に入ってくると、既存の法制度で今まで定性的に人間が納得していたものに、定量的にパラメーター設定されていくことが考えられる。完全まではいかない自動運転のパラメーターは誰が決めるのか。そこでは人間の根本的な倫理に立ち返らないといけないだろう。

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