フォルクスワーゲンとアルゴ A.I. 自動運転シャトルの開発

プレビュー者 伝統に彩られた ID.Buzz コンセプト, フォルクスワーゲンの生まれ変わったバスは、いくつかのクールな技術トリックを備えて 2022 年に登場します。 それは完全に電気であり、次のようなEVですでに採用されているMEBアーキテクチャを採用します。 ID.3 そして ID.4、そしてそれは2025年に乗客の輸送を開始する予定の自動運転シャトルを生み出します。 アルゴA.I. は、フォルクスワーゲンがバスに自動運転方法を教えるのを支援しており、デジタル トレンドはプロジェクトの内部を調査しました。

フォルクスワーゲンが発表 最初の ID.Buzz ベースのプロトタイプ 2021年のミュンヘンモーターショーの傍らで。 最終的なデザインを隠すために完全に迷彩で覆われたこのバンには、周囲の世界のデジタル画像を描くセンサー、レーダー、カメラ、マイク、ライダーの艦隊が装備されています。 アルゴA.I. フォルクスワーゲンとフォードが共同で株式を所有している企業は、同社のテクノロジーは非常に先進的であると主張しており、そのライダーは検出し、 路面をスキャンすることでポットホールを回避し、たとえ暗いもの（黒いものなど）であっても、約400フィート離れた物体を確認できます。 車）。 このハードウェアを動作させるには、膨大なコンピューティング能力、複数のバックアップ システム、および膨大な量のデータが必要です。

アルゴA.I. 2つのテストトラックを運営しています。 1 つは同社の本拠地であるペンシルバニア州にあり、2 つ目はドイツのミュンヘン空港の近くにあります。 これらの閉鎖された私有地で、エンジニアは視界の悪い急なカーブや冠水した道路など、さまざまな条件下でプロトタイプを限界まで押し上げます。 偽の動物や歩行者が車の反応を確認するために車の進路に押し込まれる一方、霧発生装置はセンサーを混乱させるために最善を尽くします。 Argo の主な目標は安全です。 そのテクノロジーは、都市、田舎、夜間、荒天などで動作する必要があります。 次に、テストを通じて収集されたデータによってソフトウェアが改善されます。 遭遇する状況が多ければ多いほど、より良い運転が可能になります。

「私たちには明確なアイデアがあります。それは世界最大のデータセットを取得することではなく、世界のデータセットを取得することです。 システムに「フィード」するための最も完全なデータセット」、Argo A.I. 創業者兼最高経営責任者（CEO）のブライアン・サレスキー氏は講演でこう語った。 プレゼンテーション。

グローバル アプリケーション向けの自律テクノロジーを開発する際の興味深い点の 1 つは、ソフトウェアを特定の地域に合わせて調整する必要があることです。 たとえば、パリのドライバーはマイアミとは異なる運転習慣を持っており、車は周囲の環境に適応する必要があります。 その逆はなく、万能の解決策はありません。

「私たちの基本的なアルゴリズムは同じですが、それを各都市のドライバーの自然な運転行動に適応させます。 ワシントン D.C. にはラウンドアバウトがたくさんあり、そこにあると頭が良くなるということはすでに学んでいます。 ヨーロッパの都市に来たときから始まります」とArgoのエンジニアリング担当副社長、ラインハルト・シュトール氏は述べた。 あい。

とはいえ、フォルクスワーゲンの自動運転プロトタイプが、スピード違反、二重駐車、絶え間ないクラクションなどの各都市の悪い習慣を拾うという意味ではない。 ロードレイジは自動運転車の訓練には含まれていません。 彼らはクラクションを使うようにプログラムされておらず、急な運転を避け、良くも悪くも制限速度を正確に守って運転します。

「私たちは、ルールをすべて遵守する車両、特にスピード違反が（ドイツの）一般交通ではあまり好まれないことを知っています。 現時点では、最初の段階ではこれを行うことが必須です。 その後何が起こるかは、テクノロジーが成熟したと本当にわかったときにわかります。 おそらく例外もあり得るかもしれない」とストール氏は慎重に語った。

それまでは、Argo A.I. は、より多くのデータを収集するために、トラック上と道路上でテクノロジーのテストを継続します。 同社は現在、米国の6都市で自動車のテストを行っており、今後数カ月以内にミュンヘンの路上でプロトタイプの走行を開始する計画だ。 テスト段階が完了すると、フォルクスワーゲンと Argo A.I. は、2025 年からドイツのハンブルクで自動運転バンを利用できるようにするために協力します。 他の都市もおそらく 10 年以内にこれに続くだろう。

自動運転技術は依然として高価だが、自動運転シャトルに乗るほうが、ウーバーを呼ぶよりも安くなる可能性がある。

「当社のセンサーセットは印象的ですが、ビジネスの観点から見ると、ドライバーよりもはるかに安価です」とロバート氏は説明しました。 フォルクスワーゲン傘下のモイア（以下のようなモビリティ サービスを提供するために 2016 年に設立された部門）の CEO、ヘンリッヒ氏は次のように述べています。 ライドシェアリング）。 同氏は、自動運転シャトルは（充電中でない限り）休憩を取る必要がなく、必要に応じて24時間運行できると付け加えた。 「ドライバーを置き換えると、ビジネスケースは大幅に改善されます。人間のドライバーはそれに比べてかなり非効率です。 最終顧客にとって価格は大幅に下がると予想しています」と彼は付け加えた。

これはすべて有望に聞こえますが、自動運転シャトルが主流に溶け込むには、まだ多くのハードルをクリアする必要があります。 テクノロジーはまだ完成させる必要があり、インフラストラクチャの改善が必要であり、規制も必要です。 自動運転車が人間が運転する車両と道路を共有できる枠組みを導入する必要がある 場所。 テクノロジーに関して言えば、作業が必要なのは、自動車を自動運転させるためのハードウェアとソフトウェアだけではありません。 自動運転シャトルの導入を希望する企業は、乗車中に何が起こっているかを監視し、適切かつタイムリーに対応する方法を見つけ出す必要もあります。 ライダーが心臓発作を起こしたらどうなるでしょうか？

「私たちは室内カメラを設置し、室内監視を行い、人工知能に依存することになります。 乗車中、私たちは各乗客の行動を監視しており、緊急事態が発生した場合には、遠隔オペレーターがビデオ接続を介して車両に接続し、事態を解決します。 必要に応じて車両は停止します」とヘンリッヒ氏は述べた。 自動運転シャトルの利点の 1 つは、乗り物にヒッチハイクする際にプロファイルを作成する必要があることです。 個人情報 — サインアップする前に自分自身に関する基本情報を提供する必要があるのと同じように ウーバーの場合。 理論的には、これはライダーが礼儀正しくいることを保証するのに役立ちます。 応用分野では、問題ははるかに複雑であり、まだ取り組んでいる灰色の領域の 1 つです。

乗客を運ぶことは方程式の一部にすぎません。 自動運転車の分野、およびフォルクスワーゲンと Argo A.I. が開発したテクノロジー プラットフォームでは、スケールが非常に重要です。 意志を育んでいる 力も 荷物を配達する車両。 次期フォルクスワーゲン バスは、ハイテクなひねりを加えて、前モデルが中断したところから再開するようです。

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