Wayve氏は、自動運転車にはセンサーは必要ないと言う。専門家はそれほど確信を持っていません。

必要がないのに、なぜ多くのセンサー、HD マップ、機器を備えた自動運転車の重量を圧迫するのでしょうか?

それがイギリスのスタートアップの哲学ですウェイブ。カメラ、GPSトラッカー、強力なコンピューターさえあれば、どこでも自律走行できると同社は主張している。

しかし、光ベースのLiDARやレーダーなどのセンシング技術を専門とする専門家らは、このアイデアはほとんどばかげている、または少なくとも短絡的であると思われると述べています。

ほとんどの自動運転車は、道にある瓦礫、歩道の歩行者、遠くに沈み始めた太陽などの情報を収集しながら、道路を走行する方法をその場で決定します。 Wayve はカメラからそれほど多くのデータを取得できないため、それほど多くのデータを解釈しようとはしません。代わりに、すでにシステムに組み込まれているトレーニングデータと過去の運転経験からの情報、および人間のドライバーからの道路に関するあらゆる情報である「強化」データに依存します。

でブログ投稿人間主導の方法について、同社は先週、自社のシステムが異なる、より遅いアプローチを採用していることを認識していると述べ、「安全ドライバーが介入するたびに、当社のシステムは規模に合わせて調整するのではなく、学習して改善していく。最初の展開に到達しましたが、根本的に異なる曲線に乗っています。」

しかし、Mashable が話を聞いた専門家たちは、それが素晴らしいアイデアだとは考えていませんでした。

「それは狂気の沙汰だ」とベロダイン・ライダーの最高執行責任者（COO）リック・テウェル氏は語った。「AI は、データが少ない場合よりも、データが多い場合のパフォーマンスが大幅に向上します。」

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自動運転車は最終的に、安全性を高めるために信頼できる強力なデータソースを必要とします。確かにコストは問題ですが、センシング機器の製造量が増えるほどコストは下がります。 LiDAR システムは、ほんの数年前までは数千ドルでした。すでに1000ドル以下まで下がっています。レーダー技術はさらに安価です。

マッシュ可能な光の速度

コストの観点から見ると、Wayve はセンサーとコンピューティングのコストが「従来のアプローチ」の 10% であると述べています。しかし、自動運転車や潤沢な資金を持つ新興企業に舵を切ろうとしている自動車メーカーにとって、簡素化されたシステムのために資金を節約することは優先事項ではない。

LiDAR センサーがこの自動運転車を誘導します。クレジット: 旅行

RoboSense の研究開発担当副社長であるレイレイシノハラ氏は、センサーが提供するすべてのものを望まない理由が理解できません。同氏は中国からの電話で、「センサーは人間の目には到達できない詳細を取得できる」と語った。

安全上の冗長性として LiDAR センサーしか搭載していない場合でも、それを車両に搭載したいと考えます。Uber や Tesla Autopilot による致命的な衝突事故がまた発生するのを防ぐ必要があります。「レーダーが故障したり不完全な場合、特定の状況ではLiDARを5パーセントしか使用できません」が、それでもそのような場合にはLiDARが必要になると同氏は説明した。塗装トラックが自動運転車に塗料をこぼすようなランダムなシナリオが発生した場合、カメラと LiDAR センサーはブロックされる可能性がありますが、電波を感知するレーダーシステムが引き継ぎます。

Luminar Technologiesの技術戦略担当ディレクター、マット・ウィード氏が月曜の電話会見で語ったように、すべては安全に尽きる。たとえ起こりそうもない「エッジ」ケースであっても、自動運転車は真にドライバーレスであり、そのような瞬間に対処できる必要があります。

「自動運転車の本質は、人間のドライバーよりも安全であることだ」と同氏は語った。安全へのインプットを最大化するテクノロジーを排除する理由は、「世界についてできるだけ多くの良い情報を入手できるようにしたいから」という理由ではありません。

取り入れるべきことがたくさんあります。クレジット: Luminar

レーダーセンサー会社Vayyar ImagingのCEO兼共同創設者であるRaviv Melamed氏は月曜日のイスラエルからの電話で、たとえカメラ、LiDAR、レーダーパッケージの組み合わせであっても、センシングおよび認識システムは多ければ多いほど良い、と語った。

自動運転車について「安全性を確保するには堅牢性が必要であることは人々に理解されている」と同氏は述べた。

Wayve の単純化された自動運転の見通しと衝突するのは、その望ましい堅牢性です。 Wayve のメソッドは、ハンドルを握った経験のない 10 代の新人ドライバーと、改善してよりスキルを高めようとしている熟練ドライバーを比較したものであるとほぼ想像できます。どちらの方法でも、最終的にはコンピューター駆動の自動車が実現する可能性がありますが、一方の方法の方が問題を軽減できる可能性が高いと思われます。懐疑的な大衆、自動運転技術に警戒している。

更新: 2019 年 4 月 12 日午前 9 時 31 分 (太平洋夏時間)Wayve の共同創設者 Alex Kendall は、Wayve の手法とコンピュータビジョン。

同氏は、同社の機械学習システムはどのセンサーセットでも動作できる、あるいはまったく動作しないこともある、と説明した。「最も重要なのは、意思決定と車の運転にエンドツーエンドの機械学習を使用していることだ」と同氏は電子メールで書いた。

彼にとって重要なのは、「すべてのデータが等しいわけではない」ため、量ではなく質の高いデータを取得することです。