壊れても惜しくない？ 「ミニ自律走行車」で実験すれば、クルマはもっと賢く進化する
自律走行車の開発には膨大な費用がかかり、危険な走行実験はなかなかできない。そこで5分の1サイズのミニ自律走行車をつくり、悪路を走らせる実験を米大学の研究チームが始めた。しかもその仕様などを公開し、ほかの研究者たちも開発や実験に参加できるようにしている。こうした実験を通じて、研究者たちは何を得ようとしているのか。
TEXT BY JACK STEWART
TRANSLATION BY TAKU SATO/GALILEO
WIRED(US)
PHOTOGRAPH BY BRIAN GOLDFAIN
道路では何が起こるかわからない。ほかの運転手たちが予想外の行動をとるかもしれないし、路面が凍っている場合もある。砂利道も危ない。駐車中のクルマの陰から、子どもが飛び出してくることもあるだろう。水たまりに気づかず、ハンドルやブレーキの操作が利かなくなるハイドロプレーニング現象を起こすかもしれない。
こうした危険をかわすには、ペダルやハンドルでクルマを制御し続ける方法を習得しなければならない。自律走行車にとっては、なかなか厄介なことだ。そのうえ、このような状況に遭遇することはめったにないため、あらかじめ練習しておくことが難しい。しかし、練習ができなければ、備えておくことはできないのだ。
ジョージア工科大学のエンジニアたちは、自律走行車をトレーニングするにはシミュレーションだけでなく、実際にクルマを走らせることが欠かせないと考えている。だが、自律走行車のプロトタイプをつくるにはお金がかかる。必要なセンサーやコンピューター、それにコントロール機器を開発するのに、100万ドル（約1億1,300万円）かかることもあるのだ。
このため、プロトタイプは慎重に取り扱い、気をつけて運転しなければならない。限界を試すなど、もってほのかだ。もしクルマがどこかにぶつかったり、横転したり、道路脇に突っ込んだりしたら、人々に危害を及ぼすだけでなく、実験予算に赤信号がともる可能性がある。
自律走行車をサーキットに送り込んだり、山岳レース「パイクスピーク・インターナショナル・ヒルクライム」に挑んだりしている巨大企業なら、たいしたことではないかもしれない。だが、あり余るほどのお金がないチームにとっては、明らかに問題だ。
「研究者には、本物のクルマを走らせる機会もなければ、時間やお金、それに場所もありません」と話すのは、ジョージア工科大学でロボット工学を研究する博士課程の学生、ブライアン・ゴールドフェインである。
全長約90cm、約20kgの「ミニ自律走行車」
しかし、彼とチームメンバーが研究をあきらめることはなかった。「本物よりサイズの小さい自律走行車をつくることにしたのです」とゴールドフェインは話す。
こうして誕生した頑丈なミニチュア車は、本物の自律走行車を走らせる余裕のない研究者たちが、テストで利用するためのものだ。クルマの性能を限界まで試したいときには、とりわけ役に立つ。
「わたしたちの実験のほとんどは、オフロードレースでの走行を想定したものです」とゴールドフェインは説明する。テスト中にクルマがスリップしたり横転したりすることが日常的に起こるようなダート路面でも、クルマを走らせる。
ゴールドフェインのチームはサイズの小さな自律走行車をつくる方法をオンラインで公開し、ほかの研究者がどんな極限状況でも実験できるようにした。自律走行車の思い切った実験を可能にするこのオープンプラットフォームは、「AutoRally」という名前で公開されている。
彼らが開発したミニ自律走行車は実際の5分の1のスケールで、悪路に強いピックアップトラックのミニチュア版のような姿をしている。全長はおよそ3フィート（約90cm）で、重量は45ポンド（約20.4kg）だ。
最高時速は60マイル（約96.6km）と、このサイズのクルマにしては驚くほど速い。これは「怖いくらいの速さ」だが、「自分たちのアルゴリズムを使って、そんなスピードで走らせたことはまだありません」とゴールドフェインは述べる。
PHOTOGRAPH BY BRIAN GOLDFAIN
もしそのスピードで走らせたとしても、このクルマはおそらく大丈夫だろう。また、スピンや横転、あるいはスリップをしても、砂地であればクルマにダメージはない。このような状況で自律走行車の反応を研究すれば、道路に飛び出してきた子どもを避けながらコントロールを失わず、誰も怪我させることのないクルマの開発に役立つ可能性がある。
このミニチュア車は自律走行車だが、レーザー光を使ったセンシング技術「LiDAR（ライダー）」を活用した高価なセンサーは搭載していない。その代わりに、前面には厳重に保護された2基のカメラを、ルーフには無骨な2本のアンテナを取り付けた。研究者たちはこのアンテナで、実験の要件に従いながらリモコンシステムとやり取りさせたり、衛星からのGPS信号を取得したりしている。
オープンプラットフォームで設計や仕様の向上を狙う
これでは、LiDARセンサーをもつ実際の自律走行車の代用になるとは言えないかもしれない。それでも、ミニチュア車での成果は実際の自律走行車に活かせる、というのがゴールドフェインの考えだ。
経路計画においてテストを必要とするアルゴリズムの多くは、特定のセンサーが必要というわけではない。周囲の状況に関するデータはある程度必要になるが、そうしたデータはレーダー、LiDAR、V2V（車車間）通信システム、カメラのいずれからでも取得できる。トレーニングされる基本的なニューラルネットワークも、同じような構造になるだろう。
AutoRallyプラットフォームのおかげで、すでにさまざまな研究者が低価格のセンサーや低品質の入力データを使って自律走行車を走らせる研究を行い、その結果を公開している。ペンシルヴェニア州ピッツバーグで2018年6月26日から30日まで開催されたカンファレンス「Robotics: Science and Systems」でも、こうした研究の成果が発表された。
ゴールドフェインはAutoRallyの設計と仕様を公開することで、ほかの研究者たちに彼の実用的で実践的なアプローチをブラッシュアップしてもらいたいと期待している。ジョージア工科大学は、すでに6台のミニチュア自律走行車を製作しており、近いうちにすべてのクルマを同時に走らせてみる計画だという。
また将来的には、ほかの研究者を招待して彼らのクルマやソフトウェアと競争する機会をもてるかもしれない。ちょうど、ロボットコンテストの「バトルボット」のようにだ。
ただし、自律走行車の競技会は、互いのクルマをぶつけ合うようなものにはならないだろう。自律走行車が公道を走るようになったときに、その恩恵を誰もが受けられるようにすることが目的なのだ。
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