Waymoの自動運転AIは周囲の状況をどう捉えているか

　Waymoは近年、自動運転車開発の最先端を走ってきた。アリゾナ州では数年前から一般向けに無人運転のシャトルサービスを運行しており、サンフランシスコを含む米国各地にテストプログラムを拡大している。

提供：Waymo

　サンフランシスコをドライブしたことがない人のために断っておくが、この地域は車で走り回るのに楽しい場所ではない。狭い道が多く、交差点は分かりにくく、至る所に歩行者がいる。また、高低差があるため、見通しが利かない。要するに、「Waymo Driver」のような自動運転の人工知能（AI）の有効性をテストするには格好の場所ということだ。Waymoは米国時間8月19日のブログ記事で、サンフランシスコ市内を走行する際にWaymo Driverが周囲の状況をどう捉えているかを説明している。

　Waymoがテストプログラムを成功させてきた大きな理由は、現実世界とシミュレーションの両方で、膨大な距離を走行してきたことにある（公道での走行距離は2000万マイル［約3200万km］を超えている）。こうした取り組みを経てAIの学習を積み重ね、サンフランシスコのような場所でも、豊富なデータを利用して人の介入なく瞬時に状況を判断できるようになった。

　特に素晴らしいのは、車両の捉えた状況がカメラに写った現実の風景とそれほど大きく異なっていない点だ。カメラ、LiDAR、レーダーからデータを取得し、個々の車両や歩行者を認識できる情報に変換している。

Waymo Driverが捉えている映像は、人の目から見ても分かるものとなっている
提供：Waymo

一連のセンサーからのデータによって、さまざまな状況に対処できる
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