自動運転の認知・判断を支えるセンシング技術とは何か

人はどのようにクルマを運転するのか。もしコンピューターに運転させるなら、一体どんなシステムを設計すべきなのか。自動運転システムを開発するエンジニア達は、そのロジックをじっくりと考えている。

人間の行動メカニズムをクルマに置き換えると

一般的に考えられている人の行動メカニズムの基本ロジックは、「認知・判断・行動(操作)」というアルゴリズムで構築されている。そのサイクルをゆっくりとまわすか、1秒間に数十回まわすかは、その行動や人のスキルによって異なる。

ハイスピードで走るカーレースの場合、私の経験では、1秒間に10回以上の「認知・判断」を繰り返している。時速200キロで走るクルマは1秒間に55メートルも移動する。0.1秒でクルマは5.5メートルも移動してしまうから、認知・判断のスピードも高める必要があるわけだ。人間の手足の動きは限界があるから、0.1秒ずつ操作するのも大変だ。

このように人間の行動には認知と判断が必要なので、自動運転になぞらえると「カメラやレーダーによる周辺認識(認知)」と「コンピューターによる行動の決定(判断)」が不可欠となる。人間では認知は目に相当し、判断は脳に相当する。

自動運転車の認知機能を担うセンサー類

クルマで考えると、人間の目に相当するセンサーとしては、カメラ、ミリ波レーダー、レーザー・スキャナーなどが使われている。駐車する時、壁にぶつからないように音で警報してくれるのは、音波を使うソナーがあるからだ。

人間は200メートル先の物体を認識できるので、クルマはカメラやレーダーを組み合わせて遠いところの物体を認識する。だが、認識と言ってもミリ波はぼんやりと金属反応する程度の検知しかできないから、その用途が限られてしまう。高速道路で前を走るクルマを追従するのにはミリ波レーダーは都合が良いが、ミリ波を反射しにくい人間などの生き物を捕捉するのは難しい。そこでカメラ認識が注目されている。

だが、ミリ波でもカメラでも自動運転には十分ではない。そこで注目されるセンサーがライダー(LiDAR)だ。このセンサーは光をパルスで利用するセンシング技術であり、クルマの周囲の物体を正確に認識できる。このように様々なセンサーを組み合わせて認識する技術が自動運転の鍵を握っている。

人間の行動メカニズムは自動運転に適用可能?

しかし、人間の認知はそう単純ではない。見たモノの意味を理解することが必要なので、人間は「見る＝検知」し、次にそれが何かを「認識」し、モノを意味づけている。

例えばスバルのアイサイトでは、カメラで「歩行者」を検知し、ぶつかってはいけない歩行者だと意味づけているが、もっとリアルに言うと、検知したものが、うずくまっているお年寄りなのか、ゴミ箱なのかを判定することが必要になってくる。人間の場合は学習することで、人間とゴミ箱の違いを瞬時に判定するので、見たモノの意味を知っている。

運転支援システムは人間の運転能力の足りない部分を補うことを目的とするので、「認知・判断・操作」という基本的なロジックで十分だった。しかし、このロジックはあまりにも単純すぎて、自動運転にはなじまないかもしれない。特に、判断の部分を担うコンピューターについては、従来とは別の思考パターンが求められるし、人間のように学習する必要も出てくる。この辺りについては次稿で見ていきたい。

著者略歴 清水和夫(しみず・かずお) 1954年、東京都生まれ。武蔵工業大学電子通信工学科卒業。1972年のラリーデビュー以来、国内外の耐久レースで活躍する一方、モータージャーナリストとして活動を始める。自動車の運動理論や安全性能を専門とするが、環境問題、都市交通問題についても精通。著書は日本放送出版協会『クルマ安全学のすすめ』『ＩＴＳの思想』『燃料電池とは何か』、ダイヤモンド社『ディーゼルこそが地球を救う』など多数。内閣府SIP自動走行推進委員の構成員でもある