年内に投入されるクルーズの自律走行EVの勝算

要点

クルーズは自律走行EVの開発のため、シミュレーションにより開発を拡張し、機械学習アクセラレーション用チップの自社開発を進めている。米中の競合企業が着々と実装を続ける中、クルーズも年内投入の準備を整えている。

11月、クルーズの上級職のエンジニアは、エンジニアの採用のための技術説明会を行った。その中で、クルーズはシミュレーションを利用して、安全性を証明するだけでなく、新しい都市で何百万マイルものテストを行うことなく、開発のスケールアップを図っていることを説明した。

クルーズは参入する都市の高精度3次元地図データ（HDマップ）を作成する必要があるものの、車線変更や道路閉鎖など、必然的に起こる環境の変化を追跡するために、その都度、HDマップを作り直す必要はない。なぜなら、クルーズが新しい都市に行くときは「WorldGen」と呼ばれる技術を採用するからだ。この技術は、都市全体を正確かつ大規模に生成することができ、「その独特なレイアウトから細部に至るまで」、エンジニアが新しい運用設計領域をテストすることができると、クルーズのシミュレーション技術戦略リーダーであるシド・ガンジーは述べた。

説明について詳述したTech Chrunchの記事によると、クルーズは、最適な世界を構築するために、24種類の異なる時間帯の照明や天候などを考慮し、さらにサンフランシスコのさまざまな街灯の光を体系的に測定しているという。

また、ガンジーは「Road to Sim」の技術を紹介した。これは、道路上で自律走行車が収集した現実の出来事を、編集可能なシミュレーションシナリオに変換するもの。これにより、すでに見たことのあるシナリオと比較してテストすることで、自律走行車のモデルをより多面的に学習させることができる。

「Road to Simは、知覚から得られた情報と、何百万マイルもの実走行から得られたヒューリスティックな情報を組み合わせ、道路データから完全なシミュレーション環境を再現する。シミュレーションができたら、実際にイベントの順列を作り、車両や歩行者のタイプなどの属性を変更することができる。これは、AVの開発を加速させるテストスイートを構築するための、非常に簡単で非常に強力な方法だ」。

クルーズが実際の道路状況で収集できなかった特定のシナリオについては、Morpheusがあります。モーフィアスは、地図上の特定の場所に基づいてシミュレーションを生成できるシステムです。機械学習を利用して、必要なだけパラメータを自動入力し、何千もの興味深い稀なシナリオを生成して、それに対して自律走行車をテストする。