最近、シリコンバレーとサンフランシスコを結ぶハイウェイ101号線をドライブしていると、隣の車線にGoogleの自動運転車が走っているのを目にするかもしれません。これらの車は、自動運転技術に関する研究がますます進んでいることを示す、最も目に見える兆候の一つです。
グーグルの共同創業者であり、自動運転車を研究しているグーグルX部門の責任者であるセルゲイ・ブリン氏のような人々にとって、自動運転技術は都市中心部を変革し、駐車場に割り当てられる土地の面積を減らし、事故を減らす可能性を秘めている。
マーティン・ウィリアムズブリン氏は昨年9月、車は職場で快適な緑地で人を降ろし、そこから遠くの駐車場まで自動運転で移動し、コンパクトなスペースに効率的に駐車できるようになるだろうと述べた。彼は、自動運転車の普及は早ければ2018年にも実現する可能性があると予測した。
日産、フォード、BMWの車にはすでに駐車支援機能が搭載されており、ドライバーのわずかな手助けだけで駐車スペースにスムーズに入ることができます。また昨年、日産はドライバーが車内にいなくても、自動的に駐車スペースを見つけて駐車できるプロトタイプカーを発表しました。
マーティン・ウィリアムズ最終的な目標は、完全自動運転の高速道路です。コンピューター制御により、車は現在よりもはるかに密集した長い車列をなして走行するようになります。これにより渋滞が緩和され、頻繁な加速と減速が減るため燃料消費も削減されます。ドライバーは、車で職場まで送ってもらいながら、新聞を読んだりメールをチェックしたりする時間を持つことができます。
「通常の高速道路では、車が占めるスペースはごくわずかです」とブリン氏は述べた。「ほとんどは、前方の車との間、つまり両脇の空気です。自動運転車は、複数の車が連携して高速道路をはるかに効率的に利用できるようになります。」
この夢は魅力的だが、ブリン氏が示唆するよりも実現は遠い未来の話かもしれない。現在の自動運転車は、各車両向けに事前にマッピングされた道路に限られており、必要なセンサー技術は車両価格の数倍のコストがかかる。
自律への推進力
今日の米国における自動運転研究の起源は、2004年のDARPAグランドチャレンジに遡ります。米国国防総省の研究機関である国防高等研究計画局（DARPA）が主催したこのイベントでは、各チームが自動運転車を設計し、モハーベ砂漠の240キロメートル（149マイル）のコースでレースを競いました。
レースとしては失敗に終わりました。どの車も最長距離は12キロメートル弱でした。しかし、開発と革新のきっかけとしては大成功でした。
レース経験を活かしたチームの一つに、デビッド・ホールとブルース・ホールがいました。2004年、彼らはナビゲーションに立体視カメラシステムを使用し、改造したトヨタのピックアップトラックで10kmを走行し、3位を獲得しました。しかし、このシステムは後にプロトタイプのレーザー画像システムに切り替えました。
このシステムは、車のルーフに取り付けられた回転ドラムにレーザーを多数配置し、周囲のほとんどの物体に光を反射させることができました。航空レーダーと同様に、反射ビームの強度と遅延を測定することで、コンピューターは周囲の正確な3Dマップを作成することができました。
LIDAR（光検出測距）センサーは、ステアリング制御ボードの故障によりレースが中止されるまで、車両を40キロメートル走行させました。チームは23人の決勝進出者のうち11位に終わり、このセンサーは大きな注目を集めました。
マーティン・ウィリアムズ「3回目の挑戦までに、誰もがそれを望んだ」と、シリコンバレーの南、モーガンヒルにある彼の会社ベロダイン本社でのインタビューでデビッド・ホールは語った。
1年後、ベロダイン社が64レーザーLIDARユニットのよりコンパクトなバージョンを提供すると、すぐに他のDARPAグランドチャレンジチームから注文を受けるようになりました。翌年の2007年には、完走した6チームのうち、1位と2位の車両を含む5チームがベロダインLIDARを使用していました。
初期の LIDAR プロトタイプの 1 つは現在、スミソニアン国立アメリカ歴史博物館に展示されており、Velodyne 社はその後も商業利用向けに数百台の LIDAR ユニットを生産してきました。
おそらく最も目を引くのは、Googleの自動運転車でしょう。北カリフォルニアの道路では常に12台ほどの自動運転車が走っています。そのほとんどは改造されたレクサスRX450Hで、トヨタ・プリウスも数台走行しています。各車には、Velodyne社製の8万ドル相当のLIDARセンサーが搭載されています。
安全第一
Googleは、運転をより安全、より楽しく、より効率的にすることが主な目標だと述べている。
「世界中で毎年120万人以上が交通事故で亡くなっていますが、自動運転技術はその数を大幅に減らすのに役立つと考えています」と同社は電子メールで述べた。
マーティン・ウィリアムズカリフォルニアの道路では自動運転車が徐々に普及しつつあるものの、まだ開発の初期段階にあります。自動運転車が公道に出るまでにどれだけの準備が必要なのかを見れば、このことがよく分かります。
ルーフに搭載されたLIDARセンサーは、毎秒数千点のデータを取得し、車両周囲の正確な3Dモデルを作成しますが、それだけでは車両が確実に自動運転するには不十分です。自動運転を実現するには、まず人間が運転するGoogle Carが路上を走行し、周囲の状況をマッピングする必要があります。
マーティン・ウィリアムズ「車線や交通標識などをマッピングすることで、車載ソフトウェアは周囲の環境とその特徴を事前に把握します」とGoogleは述べています。「その後、運転支援なしでルートを走行する際、これらのカメラ、レーザーセンサー、レーダーが他の車の位置と速度を判断するのに役立ちます。ソフトウェアが加速と減速を制御し、搭載されたカメラが信号機などの標識を読み取り、解釈します。」
開発を促進するため、カリフォルニア州は最近、自動運転車を法的に認めた数少ない米国の州の一つとなった。他の州はネバダ州、テキサス州、フロリダ州である。
「今日、私たちはSFが明日の現実になるのを目の当たりにしています」と、カリフォルニア州知事ジェリー・ブラウン氏は、自動運転車を認める新法に署名した際に述べた。以前は、自動運転車は法律で言及されておらず、禁止も正式な規制もされておらず、法的にグレーゾーンにあった。
この法律は、マウンテンビューにあるGoogle本社で行われた式典で署名されました。同社はこの法律の成立に向けて懸命にロビー活動を行っていたため、この法律の成立はGoogleにとってある種の勝利と言えるでしょう。
州の自動車局は現在、州道における自動運転車の認可と試験に関する規制の策定を任されています。また、責任問題にも取り組むことが期待されています。自動運転車が事故を起こした場合、誰が責任を負うのでしょうか？自動車メーカー、ソフトウェア開発者、それともハンドルを握っていた人間（ただし、おそらく車両を操作していたのは誰か？）でしょうか？
意外かもしれないが、ベロダインのホール氏は完全自動運転車の見通しについては冷淡な態度だ。
「（この技術を）完成させるのは簡単ではありません」と彼は言った。「あらゆるシナリオを想定してプログラムしなければなりません。」
彼の言うことはもっともだ。エンジニアは歩行者を避けたり、タイヤがパンクしたら安全に減速したり、ブラックアイスバーンでスリップしないように車をプログラムできるが、ドライバーが常に直面する数々の予測不可能な事故についてはどうだろうか？ 緊急事態においては、人間が車を制御して状況を判断し、安全に対応するにはおそらく時間が足りないと彼は主張する。
「人間がループに戻れるという考えは非現実的だ」と彼は語った。
代わりに、ホール氏は、LIDAR テスト車両から開発された技術が段階的に量産車両に適用されると考えています。
それはすでに起こりつつあります。自動車メーカーはここ数年、ハイテク安全システムの開発に注力してきました。例えば、日本の日産は数年前に車線維持システムを導入し、一部の車は前方の道路に障害物を感知すると自動的にブレーキをかけるようになりました。しかし、どちらのシステムも依然として人間による運転操作が必要です。
日産は最近、シリコンバレーに研究センターを開設し、地元のハイテク企業との連携強化を目指しています。日産は、米国自動車産業の伝統的な拠点であるデトロイトにエンジニアや優秀な人材を誘致するのではなく、この地域の新興企業やハイテクリーダーの間で拠点を設立することを決定した数社の自動車メーカーの一つです。他には、アウディ、ゼネラルモーターズ、フォードなどが挙げられます。
これらすべての研究開発センターからそう遠くない、スタンフォード大学の緑豊かで広々とした敷地内では、さらに高度な研究が行われています。
スタンフォード大学のこの分野における取り組みは、ベロダイン社と同様に、DARPAグランドチャレンジにおける初期の成功にまで遡ります。現在、フォルクスワーゲンがスポンサーとなっているオートモーティブ・イノベーション・ラボでは、学生たちが、万が一のトラブル発生時に運転席に誰も座る必要がない車の開発に取り組んでいます。
最も有名なのは、自動制御用に改造されたアウディTTS「シェリー」です。
フロントグリルにはLIDARセンサーが隠され、ルーフにはアンテナがびっしりと並んでいる。この車はGPSを使って、サクラメント近郊のサンダーヒル・レースウェイにあるテストコース上で、数センチ単位の精度で自分の位置を特定し、コンピューター制御だけでレースウェイを疾走する。
マーティン・ウィリアムズ「車がコースに差し掛かると、私が開発したアルゴリズムがコースをできるだけ速く走れるようにレーシングラインを最適化します」と、Shelleyの開発チームの一員であるポール・セオドシス氏は語る。このソフトウェアはGoogleの類似ソフトウェアと類似しており、障害物を迂回する経路を計算し、状況に応じて最適なパフォーマンスを発揮できるよう軌道を微調整する。
「私たちの研究では、安全性を第一の目標としており、それをサーキットで研究しています」と彼は述べた。「もし車に限界まで連続的に走らせることを教えることができれば、その技術は将来、道路上で事故に遭った際に役立つ量産システムに活用される可能性があります。」
この車はすでに約2分半でトラックを一周できる。立派なタイムだが、記録ではない。
「いつかプロのドライバーをサーキットで倒せるまで、我々は車をプッシュし続けたい」と彼は語った。
