AI:Oxford(オックスフォード)のスピンアウトOxbotica

オックスフォード大学の企業内ベンチャーというか大学内ベンチャー、Oxboticaという会社があるそうです。MIT Technology Reviewによると、このベンチャー企業がどんな車でも自律走行車に変えてしまう、もの凄いソフトウェアを開発したみたいです。

まぁ、もちろん各種センサーやカメラ等の取り付けは必要になるはずなので、ソフトウェアだけで普通の車を自動運転車に変えることは、まず不可能なのではないでしょうか。よく分かりませんが、今乗っている車がautonomous carに早変わりするらしいです。人工知能の深層学習を使ったソフトウェアテクノロジーの一形態のようです。

この企業のウェブページによると、”A spin-out from Oxford University’s internationally acclaimed Mobile Robotics Group , Oxbotica’s portfolio of technology solutions enable mobile autonomy in a wide variety of deployments. ”「オックスフォード大学の国際的に高い評価を受けているMobile Robotics Group(モバイルロボティクスグループ)からスピンアウトしたOxboticaのテクノロジーソリューションの製品群が、デプロイの多岐にわたる分野で自律可動を可能にします。」

ソフトウェアを使って、さまざまな分野で、今流行の自律移動ロボットを可能にするみたいな感じですかね。

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自律走行を可能にするソフトウェア

Oxbotica’s New Autonomous Vehicle Software Learns As It Goes

The system, called Selenium, can ingest data from visual cameras, laser scanners, or radar systems. It then uses a series of algorithms to establish where the “it” is, what surrounds it, and how to move. “It takes any vehicle and makes it into an autonomous vehicle,” explains Paul Newman, a professor at the University of Oxford and cofounder of Oxbotica. That sounds ambitious, but he’s being serious: the team plans for the software to be used to control not just autonomous cars, but warehouse robots, forklifts, and self-driving public transport vehicles.

「セレニウムと呼ばれるシステムが、視覚カメラ、レーザースキャナー、あるいは、レーダーシステムからデータを取り込む事ができます。その後、itがどこにあり、何がitの周囲にあり、どう動いたらいいかを確証するために、一連のアルゴリズムを使います。”セレニウムはどんな車にでも使え、その車を自律走行車にします”とオックスフォード大学教授でOxboticaの共同創立者のポール・ニューマンは説明しています。そのような事は大袈裟に聞こえますが、彼は真剣で、チームは、自律走行車だけではなく、倉庫ロボット、フォークリフト、自動運転公共輸送機関を制御するために使われるソフトウェアを考えています。」

セレニウムと言うソフトウェアが、自動運転を可能にするみたいですが、当然普通の車に視覚カメラ、センサー、スキャナー、レーダーの類を装備しなければならないので、改造費は結構な額になりそうです。ぶっちゃけ自律走行車を買った方が安上がりなような気もしますし、安全性を考えたら、普通の車を自律走行車にする必要性がありません。

factory preset(工場出荷時設定)

Most systems being developed by other manufacturers rely on building a system that is robust enough to handle driving from the moment they are first switched on. Tesla’s Autopilot, for example, makes use of onboard cameras and image analysis to control the car on highways. But its reliability has come into question after a series of recent crashes.

「他の製造業者によって開発されているほとんどのシステムが、最初に電源オンにされた瞬間から自動運転できるほど堅牢なシステムを構築することを当てにしています。例えば、テスラのオートパイロットは、幹線道路上で車を制御するために、オンボードカメラと画像解析を使用しています。しかし、それの信頼性が、最近の一連の事故後に疑わしくなっています。」

セレニウム以外のほとんどの自律走行用のシステムは、工場出荷時設定に頼っているようなのですが、全ての場面でそれに適した運転をプリセットするとか相当大変そうな作業です。

テスラの問題はただ単に、オートパイロット技術がまだ実用段階ではない事を示唆しているようにも思えるし、あるいは、事故件数から考えた場合、むしろオートパイロットの信頼性が高いことを示唆しているようにも思えます。何れにしても、自動運転が今後の主流になっていく事は間違いないので、ひたすら技術革新あるのみのような気がします。

一緒に運転しながら学習させる

Oxbotica’s software gradually acquires data about the routes along which a vehicle is driven and learns how to react by analyzing the way its human driver acts. “When you buy your autonomous car and drive off the (lot), it will know nothing,” says Ingmar Posner, an associate professor at Oxford and another of Oxbotica’s cofounders. “But at some point it will decide that it knows where it is, that its perception system has been trained by the way you’ve been driving, and it can then offer autonomy.”

Oxboticaのソフトウェアは、車が運転されているルート沿いのデータを徐々に得ていき、ドライバーの反応の仕方を分析する事で、反応の仕方を学んで行きます。”自律走行車を買って敷地から走り去る時、その車は何も知りません。”とオックスフォード大学教授でもう一人の共同創業者のイングマー・ポスナーは語った。”しかし、ある時期に、その車は、知覚システムがあなたが運転している間に訓練され、自分がどこにいるかを認識、判断して、その後自動運転を提供できるようになります。”

セレニウム搭載車は工場出荷時(改造後)はただの車ですが、運転手の運転を学習(深層学習)しながら、運転する自信が出たらドライバーに代わって自動運転するみたいな感じで、通勤、通学、行き慣れた場所以外の運転は不可能っぽいです。

実際今回の旅行中で、例えば山道は工事中、トラックに積まれた○✗信号機だったり、人形が紅白の旗を出してたり、おっさんが手動でサインを出してたりと、こんなんは自動運転不可能だろうし、ゲリラ豪雨中なんて前が見えないし、道路は川だし、こういう状況下では自動運転は返って命取りになるような気がします。

完全自動運転なんて所詮は夢物語でしかありません。ロボットが人間のようにありとあらゆる状況下で瞬時に判断して適切な反応をするとか無理ゲーです。特に日本のような道路が異常に狭くて変な交通標識が多く、信号機にもいろんな種類があって、人間でも認識不能な訳の分からない交通環境が多々有るので、100%無理です。あくまでも人間の補助的役割として使う以外には使い道はないでしょう。

そう考えるとこのセレニウムの考え方が最も自動運転思想にふさわしいような気がします。ドライバーが通い慣れた道なら車も学習しやすいだろうし、通勤用に1台あれば非常に便利かもしれません。自動運転中に髭をそったり、朝食食べたり、新聞読んだり、色々できそうです。長時間の通勤時間も苦にならなくなります。

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