3D数位地图(Digital Map)的制作

有关3D数位地图(Digital Map)的制作,已经将其列为内阁府推动的「战略性革新创新计划」中的「自动驾驶系统」 (Automated Driving System)相关的活动,开始拟定更新的计划。并于2016 年5 月成立企画公司「动态地图企画公司」 (Dynamic Map Planning) ,预定2017年起公司开始运作。3D量测的方式大致有二种。其中之一是「雷射量测」 (Laser Measurement),这是采用雷射扫描仪将雷射光照射在目标物上,量测反射光到目标物体间的距离。

自动驾驶有许多地方应用到3D量测

自动驾驶有许多地方应用到3D量测。首先是行驶道路的高精度3维(3D)数字地图( Digital Map )的制作及更新。其次则是判断行驶中的汽车在地图上何处汽车定位(Localization)。还有也应用在了解行驶中的汽车与周围物体(人、汽车、建筑物)问正确的位置关系、及距离的量测等。在实测应用到的自动驾驶汽车,都是将3D 测量装置「雷射扫描仪」(Laser Scanner) (又称为3D Lidar : Light Detection and Ranging )安装在车体的上端、及车体的四周,利用此装置计算行驶中自己汽车的位置及与周围物体间的位置关系。

在服务领域如握有主导权即能期待业务的扩展

在服务领域如握有主导权,即能期待业务的扩展。据推测运输服务市场规模达5兆4千亿美元,如迈入到全自动驾驶及无人运送的时代,则载客及物流事业极有可能居于首位。Daimler (戴姆勒)汽车公司的Dieter Zetsche董事长即表示「与其保守,最好还是略微变化」。各业者大概也都持有相同的想法。

推动自动驾驶相关技术标准化

预期推动自动驾驶相关技术标准化的美国非营利事业组织美国汽车工程师协会(SAE lnternational) 将于2018年制定无线供电的标准规格。初期的规格预期会设定停车或在停车场中进行充电的范围,但有部分的汽车厂商等视野已经迈入到将相同的技术应用在行驶中供电的领域。能否实现的关键,则在于要采用何种行驶中供电的无线供电技术、具体实用化的行程、及在道路上铺设系统所需的费用等。

汽车领域正迈入自动驾驶的革新风潮

汽车领域正迈入自动驾驶的革新风潮,有许多的创新技术。其中之一即是非接触式对电动汽车( Electric Vehicle : EV) 输电的「无线供电」 (Wireless Power Supply) 技术、及应用该技术的「行驶中供电」。即是能由道路供电给行驶中的电动汽车。行驶中供电如能实现,则电动汽车的利用将会全新的改观。不仅电动汽车的行驶距离将事无限制,蓄电池也能小型化、电动汽车也将大幅的轻量化及低价化。还有电动汽车将不需要充电的手续,也能带动自动驾驶的发展。

最新自动驾驶技术的基本车款将由VOLVO公司制造

另方面,VOLVO汽车公司也显现极高的投入意愿。该公司在下世代自动驾驶的开发,已经协议要与美国Uber Technologies (优步科技)公司合作。组合最新自动驾驶技术的基本车款将由VOLVO公司制造。2家公司将采用相同的基本车款,而各自组合自行开发的自动驾驶软件。如此的也可能会由于2家公司自动驾驶软件的不同,2家公司汽车的行驶性能也会不同。

自动驾驶软件的性能在恶劣的气候时更能凸显出其优缺点

自动驾驶软件的性能在恶劣的气候时更能凸显出其优缺点。在恶劣气候对应领先的则是福特汽车公司。该公司于2016年1 月其试作的自动驾驶汽车成功的在大雪纷飞的密执安州行驶。在雷中的自动驾驶难度极高,即使领先投入自动驾驶研发的Google 公司也还无法成功达成。在此成果的推升下,褔特汽车公司更于2016年8 月宣示将于2021 年导入全自动驾驶汽车。并预定也将应用在出租车与汽车共乘(Ride Sharing) 等的商用服务上。

为了减少交通事故 模拟方式的实证也极为重要

应用神经网络的自动驾驶软件即使能发挥成效,但由于几近于模块盒(Black Box) 的架构,如将安全交给该模块盒有些人可能会觉得不安。因此为了排除担忧,也应用规则辅助。Pratt执行长同时也指出「为了减少交通事故,模拟方式的实证也极为重要」。因此采用所开发的软件的汽车要在实际的测试场( Test Course )及公路上行驶确认其性能,同时也要实施计算机仿真。

结合机器学习与规则库

TOYOTA汽车公司即是积极投入包含有机器学习的自动驾驶软件开发的公司之一。并于2016年1月设立人工智能研究的子公司Toyota Research Institute(TRI:量田研究所) 。开始进行学习上必要的行驶数据的收集。TRl公司的Gill Pratt 执行长(CEO) 并提出了「将结合传统的规则库及人工智能」的方针。机器学习的方法之一,是利用计算机模仿人类大脑的神经网络(Neural Network : NN) 。

让计算机累积”经验”让自动驾驶软件更聪明

收集各种状况的数据,让计算机累积”经验”让自动驾驶软件更聪明。长期以来控制汽车软件的开发,都是由人类决定规则(Rule) 并提供。针对各种事项人类设定正确的处理方式,诸如这种状况、这样控制等。但汽车会遇到各种状况,人类几乎不可能过滤、制定所有的规则。因此乃应用机器学习,以超过人类无法突破的境界。