東芝、自動走行に向け自車両と他車両の動きを予測するAIを開発 - 週刊BCN＋

　東芝は6月3日、自動車やドローンなどの安全性向上や自動走行・自律移動の実現に向けて、車載カメラと動きを検知する慣性センサー（加速度センサー、角速度センサー）を用いて、自車両の動きを高精度に推定する「自車両の動き推定AI」と、さまさざまな交通シーンで周辺車両の将来の動きを予測する「他車両の動き予測AI」を開発したと発表した。

他車両の位置予測で、4秒先の位置を予測した

　自車両の動き推定AIは、車載カメラ画像から周囲環境の3次元空間地図の生成と車両位置の推定を同時に行う技術（Simultaneous Localization and Mapping：SLAM）をベースに、加速度センサーや角速度センサーといった慣性センサー（Inertial Measurement Unit：IMU）を用いることで、さまざまな風景に対応できる。しかし、高速道路で車両の速度が一定でセンサーの値に変化がないといった場合など、センサーのノイズのほうが有効な信号より大きくなってしまい、推定精度に悪影響をおよぼす問題があった。

　今回、車両の動きに応じて画像（カメラ）、加速度センサー、角速度センサーごとのデータの有用性を各時刻で判定し、変化がある有効なセンサーだけを適宜組み合わせて車両の動きを推定する手法を開発した。このAIは、自動車のように加減速が比較的少ない動き方から、ドローンのような加減速の大きい動き方まで対応することが可能。公開されているデータセットを用いて検証したところ、カメラと慣性センサーから得られるデータをもとに推定する従来手法に比べて誤差を40％低減し、カメラのみを用いた場合との比較では誤差を82％低減して、真値の軌跡とほぼ一致する結果を確認した。

　他車両の動き予測AIは、さまざまな道路形状に有効な技術。道路形状などを一般化した幾何学的な特徴をディープラーニングで学習することで、実際の道路の形状に依存しないAIが実現でき、さまざまな交通シーンが想定される一般道などでも膨大な数の予測AIモデルの作成が不要となる。車線ごとの動きの予測と、将来走行する可能性の高い車線を予測する2段階構成となっており、多様な道路形状に対応して高精度な予測を実現する。公開されているデータセットを用いた実験では、他車両の将来位置予測（4秒先の位置の予測）で、従来手法と比較して誤差を40％以上削減し、世界最高精度を達成した。

　同社は今後、今回開発した技術を公道など実際の環境で評価を行い、23年度の実用化を目指す。

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June 04, 2020 at 02:13PM
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