Michigan大学の研究者達は、自律運転車をこれまでよりはるかに短い期間で充分にテストするための新しいプロセスを開発したようだ。彼らによれば、自律運転車テスト時間の約99%は削減できるという。

自律運転車は現実のものになりつつあるが、それがいつ頃になるかは法的整備や開発、テストの進み具合による。自律性あるいは半自律性を備えたイノベーションが形となり、市場に出て行くうえで、テストは最も時間がかかるステップである。

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法的整備を行う行政の怠慢は別問題として、自律運転車のテストは時間を要するものだ。Googleは初期からの自律運転技術における革新者だが、彼らが何年にも渡る集中的なテスト期間の間に記録した走行距離は300万マイルにのぼる。そんなGoogleの自律運転車プロジェクトは去年、Waymoと名前が改められた。

この300万マイルにわたるテストには、Waymoが2016年だけで既に10億マイル以上の距離を記録している仮想シミュレータによるテストは含まれていない。

これは誰から見ても相当な量のテストだ。しかし十分なテストをしないで悲惨な結果を招きかねない自律運転技術において、このテストを省くという選択肢は存在しない。

 

新しいテストプロセス

Michigan大学が発行しているMcity白書で、これまでよりはるかに効率的な自律運転車のテスト方法を開発したと発表された。

彼らのアプローチによるテストでは、必要なテスト量が1/300〜1/10万にまで削減されるという。つまり自律運転車がこのテスト環境を1000マイル走ることは、現実の道路を30万〜1億マイル走行するのに等しいということになる。

現在行われている自律運転車のテストは実際の路上で行われており、変わったことがあまり起きないため、自動車がクリティカルな場面に出くわすのは10万マイルに1回程度であるという。この調査より得られるデータの観点からいえば、相当な距離の浪費になる。

かたや提唱される新しいプロセスでは、管理された環境のもとで、もっと頻繁に自動車にアクシデントが起こるような最悪のシナリオ下に置くことができる。実際の運転で起こる複雑なシナリオを、テストやシミュレーションを繰り返しテストできるようコンポーネントにまで落とし込むことで、彼ら研究者は取り組みが必要なさまざまな分野の問題について、よりよい発見をすることができるようになる。

繰り返し可能なモジュールをつくりあげることで、これまで有効なデータを得るのに10万マイルの走行距離が必要だったが、1000マイルで得られるようになると彼らチームは考えている。

 

ほとんど人間に近いレベルが求められている

白書の著者は自律運転車がほかの車も行き交う道で受け入れられるために、少なくとも平均的なドライバーの90%程度の安全性を実現できなければならないという。そのためには膨大な研究とテストが必要となる。よってこのレベルを満たすためには、これまでのペースだと110億マイル以上のテストが必要となるが、おそらく10年以上かかることとなるだろう。

実際の路上でこれまで2500万マイルの走行から集められたデータを検証することで、彼ら研究者はテストに必要となる時間を99%ほどの削減が考えられる一連のモジュールテストをまとめあげた。

車でゆったりとNetflixを観ながら移動できるのを待ち望んでいる人々にとって、これはいいニュースだろう。

RYAN MATTHEW PIERSON
[原文4]