テスラは長年、サモン機能の開発を進めてまいりました。当初は「サモン」として導入され、その後「スマートサモン」、さらに最近では「実際にスマートなサモン」と名称を変更しています。機能は大幅に向上したものの、ユーザーに約束された「目視不要の完全自動運転機能」にはまだ至っておりません。しかしながら、テスラの他のあらゆる技術と同様に、さらなる改良が予定されております。
現在でも非常に有用な機能ではありますが、注意深く監視する必要がある点が課題です。さらに、その機能は主に2つの要因によって制限されています。それは通信範囲と、単層の駐車面でのみ動作する点です。
今回、テスラはこれらの制限の1つに対処するため、スマートサモンに多層式駐車場をナビゲートする能力を付与しようとしているようです。
テスラは以前、FSD V13.2.Xリリースノートの新機能セクションにおいて、目的地駐車オプション（駐車場を含む）を記載していました。
これはFSD V14および低速操作に関する初報であると同時に、スマートサモンの存在を初めて知らされた情報でもあります。
課題への挑戦
この制限についてX上で議論された際、イーロン氏の回答は簡潔ながら、FSD V14で実現される機能への期待を高める素晴らしい予告となりました。
イーロン氏はいつもの簡潔なスタイルで回答されましたが、このコメントはテスラが複数階建て駐車場がもたらす技術的課題の解決に積極的に取り組んでいることを示唆しています。こうした構造物はGPSが正確に機能せず、衛星信号の喪失により従来の位置追跡が無効となる環境です。
SLAMによる駐車場攻略
では、テスラは気圧センサーを使用せずに、どのようにGPSの不正確さを克服し、駐車場の階層を特定するのでしょうか？自律走行を実現するためには、テスラ車はほぼ完全にカメラに依存してナビゲーションを行う必要があります。これは「SLAM（Simultaneous Localization and Mapping：自己位置推定と環境地図作成）」と呼ばれる複雑なプロセスを用いて、周囲のリアルタイムマップを構築するものです。SLAMという言葉を耳にしたことがある方もいらっしゃるかもしれませんが、これは狭く制限された小規模エリアのマッピングに用いられる技術と同じものです。ご家庭のロボット掃除機が実行しているプロセスと同一です。ただし、SLAMのこの応用においては、掃除機のように車が壁にぶつかることを想定していないため、はるかに高い精度と厳密さが求められます。
車両は周囲のリアルタイムマップを作成し、その構造を理解した上で、許可された方向への旋回や出口の位置を特定する必要があります。さらに、ランプによる垂直移動、急カーブ、障害となる柱、予測不可能な歩行者の動きといった要素も考慮しなければなりません。
イーロン氏の自信は、おそらくテスラがFSD V12、V13、そして今後のV14を通じて神経ネットワークで得た進歩に由来するでしょう。旧バージョンのFSDで必要だった複雑なコード化された指示とは異なり、これらの統合されたエンドツーエンドの神経ネットワークこそが、駐車場のようなGPSが利用できない環境を制する上でまさに必要なものです。
サモン機能をご利用の方にとって、これは同機能にとって最大のアップグレードの一つとなる可能性があります。現在のサモン特有の問題点を解決するために必要な主要機能を数多く統合しているからです。車両を呼び出すのに最も便利な場所は、空港、ショッピングモール、大規模オフィスビルなど、ほぼ例外なく多層式駐車場によって提供されています。
今週リリース予定のFSD V14では、この多層駐車場への新たな対応を含め、多くの機能が期待されます。
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