自動運転の仕組みとは？概要説明から事例まで徹底解説！

社会を劇的に変える技術と言われている自動運転。
世界中の企業がしのぎを削って日々研究が進められています。
自動運転が実用化すれば、定期的に報道される悲惨な自動車事故をなくしていけますし、人々の生活もより快適で暮らしやすいものになります。
ただ、自動運転という言葉は知っているものの曖昧なイメージしか持っていないという人も多いのではないでしょうか？
この記事では

• 自動運転ってどんな仕組みなの？
• 自動運転の技術は今どこまで進んでいる？
• 自動運転の技術を学ぶにはどうしたらいい？
  という疑問を解決していきます。
  自動運転についての知識をかなり深めていくことができます。
  ぜひご一読ください。

自動運転とは

自動運転と聞いて多くの人がイメージするのは、人間がハンドルを握ることなしに自動で道路を走っている姿のことでしょう。
実は自動運転には段階的にレベルが設定されているんです。
人間の介在を必要とせず、システムがすべて制御する運転はレベル6の「完全自動運転」と呼ばれています。
日本では米国運輸省NHTSAの案を参考にして、自動運転のレベルを定義づけています。

レベル0 運転自動化なし

レベル0はシステムが使われることなく、ドライバーが自分の判断ですべての運転タスクを実行します。
いわゆる普通の運転です。

レベル1 運転支援

アクセル・ブレーキのような前後の車両制御や左右のハンドル操作のいずれかの車両制御をシステムが行う状態がレベル1に該当します。

• 前方に障害物があってぶつかりそうになったら自動で制御してくれる自動ブレーキ
• 前方を走っている車との車間距離を一定に保って走行できるACC（アダプティブ・クルーズ・コントロール）システム
• 運転中に車線をはみ出さないようにステアリング操作をするLCAS（車線維持支援システム）などが運転支援システムとして各メーカーの新車には採用されています。

レベル2 部分運転自動化

アクセル、ブレーキの前後の車両制御と左右のハンドル操作の車両制御が連携してドライバーをサポートするシステムの状態がレベル2に該当します。
レベル1で紹介したACCやLCASを連携することで、車線を維持したまま前方の車を追従して走ることができます。
高速道路という条件下では、運転中に遅い車を自動で追い越したり、高速道路の分合流を自動で行うことのできるシステムもレベル2の範疇です。
レベル1と2は「自動運転」ではなくあくまで「運転支援」システム。
運転の責任は常にドライバーで、安全運転に対する監視は常に行う必要があります。

レベル3 条件付運転自動化

いわゆる「自動運転」と呼ばれるのはレベル3からになります。
高速道路などある一定の条件のもと、運転の主体は「人間」から「システム」に移行します。
すべての運転タスクは基本的にはシステムが行いますが、緊急時には人間が変わりに運転を行わなければなりません。
ドイツではアウディが先陣をきってレベル3の市販車をリリースしましたが日本ではまだレベル3の車は法整備の関係もあり販売されていません。

レベル4 高度運転自動化

レベル3と同じく高速道路など一定の条件のもとで運転が自動化されます。
レベル4の大きな特徴は緊急時でも人間が対応するのではなくシステムに操作を委ねることになります。
過疎地や空港施設内など、交通量の少ないエリアで実証実験が行われています。

レベル5 完全運転自動化

レベル5はあらゆる状況のもとで、場所に関係なく運転が自動化される状態のことです。
世界中の企業は自動運転がこのレベルに到達することを目指して日々切磋琢磨し開発にいそしんでいます。
完全運転自動化が実現すれば、車の概念が変わります。
まるでリビングでくつろぐような空間にいながらにして安全に移動ができてしまう。
そんな驚きの未来が待っています。

自動運転の技術

社会の仕組みを変えるものとして注目されている自動運転。
その自動運転を支える技術が人工知能です。
日経などのニュースでも日々取り上げられています。
自動運転には、人工知能の中でも強化学習という分野の技術が使われています。

強化学習について

強化学習とは、機械学習のアルゴリズムの一種。
試行錯誤を繰り返していくことで、うまくいく方法をだんだん習得していく方法のことです。
例えば、子供が初めて乗る自転車の運転。
何度も転んだりぶつかったりを繰り返して徐々にバランスが取れるようになり上手に乗れるようになります。
それをコンピュータができるようになったのが強化学習です。
強化学習アルゴリズムを搭載した自動車は少しの訓練で運転を習得させることができます。
人工知能は車の運転をする上で欠かせない技術です。
運転中突然サッカーボールが転がってきたりしたら、子供が近くにいることを疑い自然とスピードも落として走行するはず。
こういったことが自動運転でできるようになるには強化学習を始めとした人工知能の技術が必要不可欠なんです。

強化学習とは？強化学習の概要から実例を徹底解説

自動運転の実例

それでは自動運転の実例をご紹介していこうと思います。
実際どのような企業が自動運転を取り入れているのでしょうか。

コマツのAI搭載の油圧ショベル

自動運転の事例としてよく挙がるのは建機大手のコマツです。
コマツは自動運転にとても力を入れている企業の1つです。
コマツの野路國夫会長自身も「AIとIoTがを使いこなせない企業は衰退する」とおっしゃっており、
会社全体が積極的に自動運転技術を取り入れていく方針となっている数少ない企業です。
コマツが開発したAI搭載の油圧ショベルは人工知能による画像分析や地形の計測技術を搭載。
ドライバーが乗ることなしに土砂の掘削や積み込みなどができるようになります。
ショベルを運転できる技術者の人材不足を解決するために開発されました。
コマツは今後も人工知能やIoTの分野に巨額の投資をしていくことを発表しており注目を集めています。

Googleの自動運転カー

あの大手企業Googleも自動運転を実際に採用しており、アメリカではGoogleの自動運転カーが動いています。
しかしGoogleが開発したその自動運転カーは2016年に路線バスと衝突事故を起こしています。
それからGoogleの自動運転カーでの事故は報告されていないものの、まだやはり制御が必要である技術と言えますね。

日本の自動運転の事例

日本の自動運転は世界に比べてかなり遅れが出ています。
遅れる理由としては、法律の整備が世界に比べて甘いことです。
そんな日本の自動運転の事例で一番優れているのはトヨタです。
しかしまだ実際に事例として扱えるような商品は出ておらず、日本はレベル2の運転支援で止まっています。

自動運転の技術を学ぶには

自動運転の技術を学ぶには、まず本で学ぶ人が多いでしょう。
ですが自動運転の分野は専門性が強く、興味はあるけどあまり知識がないという人が挑戦すると挫折しがちです。
自動運転について知識を得たいと思う方は、まずセミナーに参加して理解を深めたほうが継続して学習を進められます。
AI研究所の強化学習セミナーは自動運転のコアとなる強化学習の基本的な仕組みや機械学習ライブラリを使ってプログラムを実装するスキルを身につけることができます。
AI技術者やAIに興味のある人にはぜひとも参加して欲しいセミナーです。

自動運転とは まとめ

国土交通省は、2020年に限定地域での無人自動運転を、2025年に高速道路の完全自動運転の実現を目標としています。様々な先進技術が組み合わさっている自動運転技術ですが、核となるのは人工知能です。
人工知能を理解することでさらに自動運転の知識を掘り下げていくことができます。
どんどん自動運転技術が広まって、人々の生活を一変させる未来が近づいています。
ぜひこの自動運転の波に乗ってさらなるビジネスチャンスをつかんでいきましょう。

タグ：AI 自動運転

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