織られた惑星は、自律走行車のライダーを置き換えるために安価なカメラを開発

ジャカルタ - トヨタ自動車の一部門であるWoven Planetは、Tesla Inc.と協力して、ライダーなどの高価なセンサーなしで自動運転技術を進歩させようと努力しています。

Woven Planetはロイターに対し、安価なカメラを使ってデータを収集し、自動運転システムを効果的に訓練できると語った。これは、コスト削減と技術力の向上に役立つと期待される「ブレークスルー」です。

堅牢な自動運転車システムを開発するには、大量の自動車を使用して多様な運転データを収集することが不可欠ですが、高価で効果がありません。

テスラは、自動運転技術を開発するために、道路上の100万台以上の車両からデータを収集し、製品カメラに賭けてきました。Alphabet Inc.のWaymoや他の自動運転車会社は、LIDARのような高価なセンサーを少数の車両に追加しています。

「私たちには大量のデータが必要です。そして、非常に高価な自動運転車の小さな艦隊から収集できる少量のデータを持っているだけでは不十分です」と、Woven Planetのエンジニアリング担当VPであるMichael Benischはロイターとのインタビューで語った。

「代わりに、トヨタと大手自動車メーカーが持っている利点、つまり非常に大きなデータセットへのアクセスをはるかに低い精度で解き放つことができることを示そうとしています」と、Lyftの自動運転部門の元エンジニアリングディレクターであるBenisch氏は述べています。トヨタが昨年買収したもの。

Woven Planetは、以前に使用されたセンサーよりも90%安価で、乗用車の艦隊に簡単に取り付けることができるカメラを使用しています。低コストのカメラからのデータのほとんどを使用することで、Woven は、システムが高コストのセンサーデータのみに基づいてトレーニングされていたときと同じレベルまで、システムのパフォーマンスを向上させました。

彼はまた、トヨタは、ロボットアクシスやその他の自律走行車にLIDARやレーダーなどのセンサーを引き続き使用し、ロボットアクシスを開発するための最善かつ最も安全なアプローチであるように思われると述べた。

「しかし、今後数年間で、カメラタイプの技術が追いつき、より洗練されたセンサーのいくつかを追い越す可能性が非常に高いです」と彼は言いました。

「問題はおそらく、そのレベルのセキュリティと信頼性に到達するのにいつ、どのくらいの時間がかかるかということです。私たちはまだそれを知らないと確信しています」と彼は言いました。

テスラのイーロンマスク最高経営責任者(CEO)も、以前の目標を何度か逃した後、今年は安価なカメラで完全な自律性を達成できると述べた。