トヨタ自動車(7203.T)傘下のウーブンプラネット（https://www.woven-planet.global/jp）は、LiDAR（Light Detection And Ranging：光による検知と測距）などの高価なセンサーを使わずに自動運転技術を進化させようと、テスラ社(TSLA.O)と共同で開発に取り組んでいます。
ウォーブンプラネットはロイターに対し、低コストのカメラを使ってデータを収集し、自動運転システムを効果的に訓練することが可能で、コスト削減と技術のスケールアップに役立つと期待する「ブレークスルー」であると語りました。
堅牢で安全な自動運転車システムを開発するためには、大量の車を使って多様な走行データを収集することが重要になりますが、高価なセンサーを使って自律走行車をテストするのはコストがかかり、拡張性もない、と同社は述べています。
テスラは自動運転技術の開発のため、走行中の100万台以上の車両からデータを収集するカメラに賭け、アルファベット(GOOGL.O)のウェイモや他の自動運転車企業は少数の車両にライダーなどの高価なセンサーを搭載してデータ収集を行っています。
「大量のデータが必要なのです。そして、非常に高価なセンサーが付いた小数台の自律走行車から収集できるデータだけでは不十分なのです」と、ウーブンプラネットのエンジニアリング担当副社長、マイケル・ベニッシュ氏はロイターとのインタビューで述べています。
トヨタが昨年買収したリフト社（LYFT.O）の自動運転部門でエンジニアリングディレクターを務めていたベニッシュ氏は、「むしろ、トヨタや大手自動車メーカーが持つであろう利点、つまり、もっと節操なく膨大なデータの資源にアクセスできるということを実証しようとしています」と語っています。
ウーブンプラネットは、以前使用していたセンサーよりも90％も安価なカメラを使用しており、乗用車のフリートに簡単に取り付けることができます。
低コストのカメラからのデータを多く使用することで、システムの性能は、高コストのセンサーデータのみで学習させた場合と同レベルに向上したということです。
しかし、トヨタは、LiDARやレーダーなど複数のセンサーを使用して、ロボタクシーやその他の自律走行車を路上に展開することに変わりはないということです。
「しかし、何年も何年も経てば、カメラオンリータイプの技術が追いつき、より高度なセンサーのいくつかを追い越すことは十分にあり得ることです。
問題は、安全性と信頼性が一定のレベルに達するまで、どれくらいの時間がかかるかということかもしれません。それはまだ明確ではないと思います。」
テスラのイーロン・マスクCEOは、以前設定した目標を何度も反故にしていますが、今年中にカメラによる完全自動運転を達成できると述べています。
この記事はこのサイトを引用・翻訳・抜粋・編集して作成しています。
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