ボッシュ、サンノゼの自動運転車パイロット プログラムからレッスンを受講

自動運転車を世界中の道路に導入しようと競争している企業は、 現実の確認 2010 年代に入りましたが、自動車業界とテクノロジー業界全体で数百万ドル規模の開発努力が継続中です。 ドイツのサプライヤーであるボッシュは、無人自動車の実現に向けて全力で取り組んでいることが注目に値します。 ボッシュの自動運転担当シニアバイスプレジデント、ケイ・ステッパー氏がデジタル・トレンドと対談し、自動運転の現状について語った。 2020 年の自動運転、そしてそのプロトタイプを動かす人工知能テクノロジーの次なる未来 テスト中。

ボッシュは自動車を作ったことがないため、自動車メーカーとのパートナーシップを通じてそのイノベーションを市場に提供しています。 自動運転技術のテストにメルセデス・ベンツの親会社ダイムラーを選んだ ライドシェアリングのパイロットプログラムを通じて現実世界の状況で カリフォルニア州サンノゼにある、同社の研究センターの近くにあります。 ステッパー氏は、エンジニアはソフトウェアベースのシミュレーションから多くのことを学びますが、現場でのテストは依然として重要であると説明しました。

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「私たちは(プログラムから)テストと検証の目的で改良と調整を続ける必要があるユースケースのいくつかを学ぼうとしています」とステッパー氏は語った。 たとえば、自動運転車は、トレーラーを備えた伐採トラックを認識するのが困難です。 アクスルはフロントに、アクスルはリアに 1 つ、間には金属が存在しないため、中央には木材のみが使用されています。 終わります。 サンノゼは確かにアメリカの伐採産業の中心地ではありませんが、自動運転技術を都市中心部の外に持ち込むためにはクリアする必要があるハードルです。 歩行者、ニワトリ、バイク、その他事前の予告なしに道路を横切る可能性のあるものを追跡することも困難です。

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社会学は自動運転技術の開発にも役割を果たします。 モンタナ州ビリングス在住のマイケルは、東京のハルトやフランスのジャン・ピエールと同じ運転習慣を持っていないため、自動運転車が環境に適応する必要があるのは当然です。 そこで人工知能が役に立ちます。

「目的は、車、自転車、スクーターなど、交通参加者の次の行動を正確に予測することです」とステッパー氏は説明しました。 地元の交通状況に適応することには限界があります。たとえ地元の人が何も考えずにそうするとしても、技術者は車にスピードを出したり、赤信号を無視したりするようにプログラムすることはありません。

高価な取り組み

この複雑な格子構造をナビゲートするには、現在では使用されていない膨大な量のハードウェアとソフトウェアが必要です。 これは、自動運転車の製造には非常に高価であることを意味します。 ボッシュは今後数年間でコスト削減に取り組んでいます。 社内で LIDAR の形式を開発することにより. このユニットは、サンノゼのパイロットプログラムに参加しているプロトタイプに現在取り付けられているレーダー、センサー、カメラを補完するものになります。

「私たちにとって、レベル 4 は LIDAR なしでは実現しません。 おそらく将来的には他のセンシング ソリューションが見つかるでしょうが、現時点では 4 つすべてが必要です」とステッパー氏は説明しました。 ほとんどの自動車メーカーはこれに同意しています。 テスラのように、ライダーをバイパスしている企業もある。

レベル 4 は、上で 2 番目に高いレベルです。 自動運転スケール 自動車技術者協会 (SAE) によって作成されました。 適切な条件が満たされた場合、人間の操作なしで自動車が自動運転するシステムに相当します。 次の最後のレベル 5 は、天候や走行している道路などに関係なく、常に自律的に動作する自動車を示します。 ステッパーは、より単純なスケールを使用します。数字の代わりに、彼はさまざまなレベルを「足を離し、手を離し、目を離し、心を離し、人間を離す」と巧みに表現します。

段階的なプロセス

Sクラスセダン サンノゼのパイロット プログラムに参加している私たちは、レベル 4 のテクノロジーを実行しています (つまり、ステッパーの言葉を気にしないでください) が、何か問題が発生した場合に備えてエンジニアが常に運転席に座っています。 これらはプロトタイプでもあります。 購入したり、リースしたり、試してみたりすることはできません。 このプログラムは、目的に合わせて設計されたアプリを介してボッシュとダイムラーの従業員のみに提供されているため、町を越えて旅行する人を呼ぶことさえできない可能性があります。 パートナーはできるだけ早くこのプログラムをより多くの視聴者に提供し、車の運転方法を教えながら得た経験は交通機関の境界をはるかに超えて響くでしょう。

「私たちは人工知能をすべての人にとって、そして人間の日常生活にとって有益なものにする必要があります。」

「私たちは人工知能をすべての人にとって、そして日常の人間の生活にとって有益なものにする必要があります。 たとえば、家庭用ヘルスケア製品。 病状を診断したり、危険信号を検出したりできるように訓練することができます。 または、 SoundSee ロボット 現在、私たちの上空400マイルにある国際宇宙ステーションの周りに浮かんでいます。 ほとんどの人間にとっては遠い話のように思えるかもしれませんが、この研究は私たち全員に影響を与えます」とステッパー氏は語った。

その間、彼は自動運転技術が今後 5 年間で徐々にアメリカの都市に浸透し、全米の州間高速道路にゆっくりと広がるだろうと予測しました。 「私たちは他の都市にも自動運転タクシーを導入し、その技術を商用車などの他の交通手段に応用する予定です」と同氏は結論づけた。

言い換えれば、次の車も自動運転車ではありませんし、それに代わる車も自動運転車ではありませんが、自動運転トラックの荷台に乗って工場からあなたの町まで移動する可能性があります。 ラウンジのような無人タクシーを呼びましょう 取りに行くことに。

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