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自動運転車はどうやって現在地を把握してるのか? GPSだけじゃない(note)

今回は[email protected]モビリティ×AI『note』より川西発之 / 陳発暉さんの記事からご寄稿いただきました。

自動運転車はどうやって現在地を把握してるのか? GPSだけじゃない

自動運転車はどうやって現在地を把握してるのか? GPSだけじゃない(note)

自動運転のナカミ【状況判断編】

この記事の目的

事故や渋滞が無くなる!運送業が効率化する!時間が節約できる!…という明るい話から、事故の責任は誰が負うの?車がハッキングされたら?AIとかロボットに運転任せるの怖い…という心配になる話まで、色々な議論がされている自動運転技術。しかしそう言った自動運転が来る来ないという議論を盛んにしている一方、自動運転がどのようにして動いているのかなどと言った中身の深いところまで詳しい方は少ないのではないでしょうか。私はというと、数年前にこの技術を知って以来すぐに進路を変え自動運転研究室に入ったり、研究室入る前から有料オンライン講座*1 (計約30万円…汗)で学んだりと、この業界のキャッチアップに勤しんできました。そこでこの記事を通して自動運転技術の中身を噛み砕いて紹介することで、より一層深い議論ができたり、この産業に張るか張らないかを考えて頂けたらなと思います。

本記事では、前々回の【仕組み編】*2 で出て来た 2. 状況判断 の特に自己位置推定の技術についてもう少し掘り下げて行こうと思います。カメラ等で捉えた周辺状況から今自分が置かれている状況を判断するので、人間に例えると”脳”の役割ですね。

*1:「Become a Self-Driving Car Engineer」『UDACITY』
https://www.udacity.com/course/self-driving-car-engineer-nanodegree–nd013

*2:「自動運転は全部で3つの工程に分けられる ~認識、判断、制御~」2019年7月11日『note』
https://note.mu/deepracerno1/n/n2358ab55c8f0

1. 周辺認識
2. 状況判断 ← 今ココ
3. 車体制御

自車の現在地を推定

”推定”って単語を使っている通り、自己位置はあくまで確率で出します。「え、確実な数値じゃないの…? 確率とか怖っ…」と思われるかもしれませんが、この世に絶対的な精度を持ったセンサーなぞ存在せず、センサーには大なり小なり誤差がつきものなのでどこまでいっても確率で出すしかないのです。ルンバだって「自分が今家の中のどの辺りにいるのか」は確率で計算してます。

ロボットの位置を確率的に計算するイメージについてスーパーわかりやすい記事があるので、まずはそちらから読んでみるのもオススメです↓

「Localization (自己位置推定): 3 確率的自己位置推定法の概要」2013年1月4日『MyEnigma』
https://myenigma.hatenablog.com/entry/20130104/1357274943

現在自動運転で使用されている手法は主に3手法あります。

(1) デッドレコニング
(2) GNSSを使用
(3) 地図を使用
   ├── フィルタリング
   ├── マッチング
   └── [おまけ]SLAM

(1) デッドレコニング

いきなり聞いた事ない単語ですが、これは一瞬前の位置から今回どれくらい動いたかをどんどん足していって現在地を予想する事です。A地点から1m動いたから今は(A+1)m、更にそっからまた1m動いたから次は(A+1+1)=(A+2)m、ちょっと加速して2m走ったから今度は(A+1+1+2)=(A+4)m……みたいな感じで現在動いた量を逐一足して行けばそりゃ総走行距離、つまり現在地と同じ値になるはずだよねって考えです。しかしそれは理想論であって、実際は毎回毎回現在動いた量を正確に測る事はできないので、段々と誤差が溜まっていっちゃうという弱点があります。

例えば、家からコンビニに歩いて行く時を想像して下さい。コンビニは玄関を出て右に10m先にあります。家の玄関をスタート地点とし、右向いてから真っ直ぐ10m歩けばコンビニに着くはずですがここであなたは目が見えないとします。アイマスクか何かして玄関先に立ちます。そしてまずは右向いたと想像して下さい(もうこの時点で本当にちゃんと90° 右向けたか定かじゃありませんね汗)。そしてそのまま真っ直ぐ1m(と思われる)距離だけ前に歩いて一度止まって下さい。はい今あなたが立っているその位置が(玄関+1)mです、あと9m歩けば目的地のコンビニに着きます。

……と言われてもなんだか信憑性ないですよね?そもそもちゃんと90° 右向けたかもわからなければ(もしかしたら95° くらいだったのかもしれない)、本当に1m進んだかもわからない(もしかしたら0.9mしか進んでなかったのかもしれない)。正確に測れない状態でまた同じことを何回も繰り返していったら、毎回毎回の小さな誤差やズレが最終的にはとんでもない量になってしまって、到底コンビニに辿り着けそうにないということがわかりますよね。そこでこのデッドレコニング法だけに頼るのではなく、他の手法も一緒に用いることで誤差を少なくして行こうという算段です。

車の移動距離を計算

例えば後輪の回転数を測定して車の移動距離を計算

(2) GNSSを使用

GNSSとはいわゆるGPSです。衛星から地球を俯瞰して位置を測るというシステム全体をGNSSと言い、その中でアメリカがやっているGNSSの名前がGPSです。他にもロシアがGLONASSという名前でやってたりしますが、GPSの名前が有名になり過ぎてみんなそう呼んじゃってるってだけです(本当はコークって名前の飲み物なのに、コカコーラが有名過ぎてみんなコーラって呼んでるのと同じです)。位置特定に関しては万能に見えるGNSSも、実は数メートルという自動運転する上では許容できない誤差があります。これは市街地ではGNSSの電波がビル群等に当たって反射するせいで起きてしまう誤差です。更にトンネル内などそもそもGNSSの電波が届かない箇所もあります。なので、自動運転ではGNSSからの情報は参考程度にしか用いません。

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