自動運転車が“ゆずりあう”技術を開発--KDDI総合研究所と北海道大学

　KDDI総合研究所は10月2日、北海道大学 大学院 情報科学研究科 調和系工学研究室と、「ゆずりあうクルマ」を実現する人工知能（AI）技術の開発に成功したと発表した。

　この技術により、現在実用化が進められている自動運転技術では難しいとされている合流シーンなどでも、他車両の行動を察知。人間のあうんの呼吸のようなゆずりあいにより、スムーズな自動運転が可能になるという。

　自動運転技術を取り入れた完全自動運転車は、2020年ごろから普及が始まると言われている。自律的な運転が実現できることを主眼に開発が進められている一方、合流や追い越しといった、他車両との協調が不得意であり、これを解決するため深層学習を使ったAIによる制御が注目されている。しかし、このような他車を配慮した制御が必要な運転シーンへと対応させる学習方式の確立が課題になっているという。

　たとえば、合流シーンの運転制御は、減速、停止、周辺を確認しながらの発進、合流先の車両への追随などの制御要素によって実現しているが、このような一連の制御要素をAIに学習させようとした場合、合流先車両への追随を改良すると、減速・停止の動作が劣化するといった過学習の現象が起こりえるという。

　これは、AIが学習すべき運転シーンが体系的に整理されていないことが原因。そこで、このような複雑な運転シーンにおける学習効率を高めるため、対象とする運転シーンの抽出と、他車との協調を含めた理想的な運転制御の要件定義を行うとともに、行動の部品化（モジュール化）、モジュールごとの深層学習機能、並びにこれらのモジュールをつなぎ合わせるようなAI技術を開発したという。

　なお、対象とする運転シーンの抽出と他車との協調を含めた理想的な運転制御の要件定義はKDDI総合研究所が、モジュールごとの深層学習機能とそれらのモジュールをつなぎ合わせるようなAI技術を北海道大学が開発。それらを実車の約12分の1のラジオコントロールカーに搭載し、合流時の複雑な動きを学習させることによって、このAI技術の有効性を確認した。

　合流以外にも、自動運転が不得意とする運転シーンは多く存在しているが、今回の成果を応用することにより、今後は狭い道路でのすれ違い、直進優先の交差点での右折など、さまざまな運転シーンにおいて、ゆずりあう運転が実現できるという。

　KDDI総合研究所は今後、多数の車両から自動運転に必要なデータを選択的かつ効率的に収集する方法や、モジュール化により容易にアップデートが可能となったAIを、次世代のモバイル通信方式である5Gにより素早くアップデートする技術の研究開発を進める。

　北海道大学は、多数の車両から収集したデータを用いて行われる自動運転車両群を対象とした運転制御の学習手法の開発を進めると共に、安全で効率的な移動を実現するための車載AI間で取るべきコミュニケーションに関する研究を進めるという。