ソシオネクストが深層学習を用いたSLAM処理を大幅に高速化、画像認識による自律制御がエッジ機器でも可能に

ソシオネクストが深層学習を用いたSLAM処理を大幅に高速化、画像認識による自律制御がエッジ機器でも可能に

SoC(システム・オン・チップ)の設計開発を行うソシオネクストは10月12日、自動運転車やロボットなど自律制御を行う装置に欠かせないSLAM(自己位置推定と環境地図作成を同時に行う)処理に必要な時間を、従来技術の約1/60に短縮できる手法を開発したことを発表した。これは、東北大学大学院情報科学研究科システム情報科学専攻、岡谷貴之教授の研究ブループとの共同研究によるもの。

SLAMは、自動車などではLiDAR(ライダー:レーザーで画像検出と測距を行うシステム)を用いたものと、カメラ映像で行うVisual SLAMとに大別される。Visual SLAMは、安価なカメラで行えることと、画像処理技術が発達したことから応用が広がっている。さらに深層学習を使った画像認識技術の発展もこれを手伝っている。

しかし、深層学習による画像処理では、画像から抽出された3次元点群と観測データをすり合わせて画像の正確な3次元復元を行うバンドル調整(BA。Bundle Adjustment)という、膨大な計算処理が必要となる。そのため、エッジ機器のようなCPU処理能力に制約のある環境では、Visual SLAMは難しかった。

そこでソシオネクストの研究チームは、「グラフネットワーク(Graph Network。GN)を用いた推論による近似計算手法」を提案。これにより従来方式(g2o)と比較して「計算量を抑えた推論処理」が可能となり、処理時間は1/60となった。

ソシオネクストが深層学習を用いたSLAM処理を大幅に高速化、画像認識による自律制御がエッジ機器でも可能に

計算量が減ったことで、CPUの負担や、それにともなうシステムの消費電力も抑えられる。そのため小さなエッジ機器でも高度なVisual SLAM処理が可能となり、応用の範囲が大きく広がる。ソシオネクストでは、この新しい推論手法による処理効率の向上を、画像認識以外の新しい顧客アプリケーションへの応用も検討すると話している。

慶應が通信エラーフリーのプラスチック光ファイバー開発、データセンター通信の次世代標準PAM4伝送を誤り訂正なしで成功

慶應が通信エラーフリーのプラスチック光ファイバー開発、データセンター通信の次世代標準PAM4による通信に誤り訂正なしで成功

慶応義塾大学の慶応フォトニクス・リサーチ・インスティテュート(KPRI)小池康博教授らの研究グループは、通信エラーをほとんど発現しないプラスチック光ファイバー(エラーフリーPOF)を開発したことを発表した。100m以内の短距離通信において、データセンター通信の次世代標準となるPAM4(4値パルス振幅変調)方式による毎秒53ギガビットの信号の伝送を、誤り修正機能を使うことなくエラーフリーで実現した。

光ファイバーは、通信速度が上がるにつれ、光の拡散やノイズの影響が大きくなり、誤データを補正する誤り訂正機能や波形成型回路が必要となることから、それによる消費電力の増大や通信の遅延が問題になっている。大量の高速通信が求められるデータセンターなどでは、電線に比べて格段に低損失なガラス光ファイバーが使われているのだが、光ファイバーには光伝送固有のノイズや問題が存在し、PAM4導入のネックになっている。通常、デジタル通信は0と1の2値で行われるが、PAM4では0、1、10、11の4値で行うため、通信速度が格段に高くなる代わりにノイズの影響を受けやすくなるのだ。

光ファイバーにはガラスとプラスチックの2種類がある。プラスチック光ファイバーは、安価で柔軟性が高く、信号強度がガラス光ファイバーよりも高いという利点がある一方で、光通信で問題となる光の散乱はガラスのほうが低く、特に長距離通信ではガラスが優れている。しかしKPRIでは、かねてより「屈折率分布型プラスチック光ファイバー」を提案しており、それをさらに進めて「内部にミクロ不均一構造を形成し、前方光散乱を介して効果的なモード結合を誘起する」ことによりノイズや歪みを大幅に低減した。そうして、高速性と低雑音性を兼ね備えたエラーフリーPOFが誕生した。

エラーフリーPOFは、通信の遅延、発熱、コスト上昇の原因となる補正回路がいらなくなるばかりか、データセンターの省電力化、自動運転車や作業用医療用ロボット、さらには8Kなどの大容量映像データ伝送に欠かせないリアルタイム通信が実現し、「次世代情報産業を支えるコアテクノロジーになる」とKPRIは話している。
慶應が通信エラーフリーのプラスチック光ファイバー開発、データセンター通信の次世代標準PAM4による通信に誤り訂正なしで成功

米政府が公道上で実施されている自動運転車試験を知るためのツールを試験公開

米国時間9月2日に米政府は、いま全国のどこで誰が自動運転車のテストをしているかがわかるオンラインのツールの実用展開を開始した。

このオンラインツールの公式名は、Automated Vehicle Transparency and Engagement for Safe Testing Initiative tracking tool(安全な試験計画のための自動運転車の透明性および社会性追跡ツール)で難解なお役人言葉で呼ばれる。しかし幸運にも、その仕組みは単純明快だ。このオンラインツールでユーザーは、全米17の都市で行われている自動運転車の公道上のテストに関する情報を見つけることができる。すなわち公衆は、企業の公道上のテストと安全性能に関する情報や、その車隊の台数、自動運転車関連の法制、各州のポリシーを見られる。

この自動運転車追跡ツールは、上述のAutomated Vehicle Transparency and Engagement for Safe Testing Initiativeの一環だが、短縮してAV TESTと呼ばれて6月に発表された。このAV TEST事業は、National Highway Traffic Safety Administration(国家幹線道路交通安全局、NHTSA)が管轄している。

このオンラインツールはまだそれほど多機能ではないが、拡張は進められている。現状では、以下の17の都市のデータを見られる。NHTSAによると、データにはテスト活動とその日付、頻度、車両数、ルートなどが含まれる。

  • オースチン
  • コロンバス(オハイオ州)
  • ダラス
  • デンバー
  • ジャクソンビル
  • オーランド
  • フェニックス
  • ピッツバーグ
  • ソルトレイクシティ
  • サンフランシスコ
  • ワシントンD.C.

対話的なウェブページに載っている情報は、各社が自発的に提供したものだ。言い換えると、自動運転技術をテストしている企業が連邦政府にデータを提供する義務はない。

しかし最近ではAV企業の創業者や技術者の多くが、各社の技術を商用展開するためには公衆の教育と受け入れが必要であることを理解している。すでに10社の企業と9つの州が、この、自由意思によるウェブ上のパイロット事業への参加を登録している。現状では、Beep、Cruise、EasyMile、FCA、LM Industries、Navya、Nuro、Toyota、Waymo、そしてUber Advanced Technologies Groupなどが該当する。このオンラインツールには、Aurora、Ike、Kodiak、Lyft、TuSimple、およびZooxなどがボランティアで提出した安全性報告書もある。

本日の朝のブリーフィングでNHTSAのチーフ安全性サイエンティストであるJoseph M. Kolly(ジョセフ・M・コリー)博士が「このパイロット期間中はデータを提出する企業の数を限定している」と述べた。

NHTSAの副局長James Owens(ジェームス・オーエンス)氏は「自動運転システムの公道上試験に関して公衆がより多くの情報を知れば知るほど、この将来性ある技術開発を理解できるようになる。自動化運転システムはまだ一般に市販されているものではないが、我々のAV TEST事業は、この開発途上技術の可能性と限界に関する正しい理解を広めるだろう」と述べている。

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(翻訳:iwatani、a.k.a. hiwa

テスラ車は最新のソフトウェアで赤信号や一時停止の標識を認識して止まる

適合する装備が施されたテスラ車は、ソフトウェアアップデートによって、信号機と一時停止の標識を認識して対応できるようになった。このアップデートは、先週末からオーナーに向けた配信が開始されている。

画像クレジット:Tesla

最初のうち、今回のソフトウェアアップデートは、ごく一部のテスラのオーナーにしか行き渡っていなかった。その際にも、それを手に入れた人が、新機能のビデオを投稿していた。現在では、テスラはソフトウェアのアップデート(2020.12.6)を、より多くのオーナーに向けて配信している。

この機能は、現在市場に出回っているすべてのテスラ車で利用できるわけではない。車両には最新の「Hardware 3」パッケージと、同社が「完全自動運転」と称して販売している「オートパイロット」オプションをフル装備している必要がある。

「Traffic Light」と「Stop Sign Control」と呼ばれる機能により、車は信号機と一時停止の標識を認識して対応できるようになる。

誤解のないようにいっておくと、テスラの車は完全な自動運転車ではないので、これらの機能には限界がある。この機能は、適合した装備のテスラ車で「交通認識クルーズコントロール」あるいは「Autosteer」を有効にしている場合、車を減速して停止させるものだ。ソフトウェアのリリースノートによると緑、黄色の点滅、すべて消灯している場合を含み、信号機を検出するととりあえず減速するという。

車が交差点に近づくと、減速するつもりであることが通知される。その後、車は実際に減速し始め、中央のタッチスクリーンのドライブモニターに表示されている赤い線に合わせて停止する。

DragTimesは、この機能のベータ版をテストした、以下のようなビデオを共有している。

オーナーはオートパイロットのノブをいったん引くか、自らアクセルペダルを踏んで、停止線を通過する必要がある。テスラによればこの機能は当初、安全を重視したものとして設計してあるという。オーナーは、車がしょちゅう減速したり、交差点で曲がって行こうとしない場面に遭遇することになる。「そのうち多くの車の動きから学習して、この機能もより自然に動作するものとなるでしょう」と、リリースノートには書かれている。

またリリースノートは「他のオートパイロットの機能と同様、ドライバーは常に注意を怠らずブレーキなど、すぐに緊急の行動が取れるよう準備している必要があります。この機能では、あらゆる信号機や標識を認識して止まるとは限りません」と警告している。

今回のソフトウェアのアップデートによって、車内のタッチスクリーンの表示も改善されている。ストップライト、一時停止標識、あらかじめ選択した道路上のマーキングなどといったオブジェクトもディスプレイに表示されるようになった。一時停止の標識やストップライトの表示は、注意深いドライバーの代わりになるものではなく、それによって車を止めることはない、とテスラはリリースノートで述べている。

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(翻訳:Fumihiko Shibata)

Uberがカリフォルニア州で自動運転車の路上テスト許可を取得

Uberのアドバンストテクノロジー(ATG)グループは、米国カリフォルニア州の公道で自動運転車をテストするための許可を再取得した。アリゾナ州で歩行者を死亡させた致死事故の後テストプログラムを縮小してから2年近くすぎてからのことだ。

Uberは、従来テストしていたサンフランシスコの公道に今すぐ自社の自動運転車を走らせる予定はない。テストを再開する前には地域、州、国の有力関係者に通知すると同社は説明している。

「サンフランシスコは、その複雑で変化を続ける環境ゆえに自動運転技術の重要な課題を学習するのに最適な都市だ。自動運転テストを再開する正確な時期は未定だが、今般カリフォルニア州DMV(陸運局)からテスト許可を得たことは、Uberの生まれ故郷でのテスト実施に向けた重要な一歩だ」とUber広報担当者はメールで語った。

カリフォルニア州陸運局が発行した許可証は、Uberの自動運転部門にとって、わずか1年半前に終了の運命にあると見られていたプログラムを再開するための重要な鍵だ。

Uber ATGグループは、アリゾナ州フェニックスのテンペ郊外で歩行者のElaine Herzberg(エレイン・ヘルツバーグ)さんを死亡させた衝突事故を起こして以来、すべての公道におけるテストを中止した。Uber ATGは自動運転車の試験をフェニックス、トロント、ピッツバーグ、サンフランシスコの各都市で実施していた。当時同社は、 ピッツバーグとサンフランシスコで100人の自動運転操作員をレイオフし、自動運転部門を売却したがっているという噂が広まった。

Uber ATGは2018年12月に、ペンシルベニア州運輸局が同社の公道での自動運転車試験を許可したことを受け、ピッツバーグで自動運転車の路上テストを再開した。

Uberは、ワシントンDCでも今年自動運転車のテストを開始する計画に先立ち、マッピングを開始した。まず3台のUber車両が現地のマッピングを行うと広報担当者は語った。マッピング車両は人間が運転し、訓練をうけた社員2名が同乗して車両屋上のセンサーウィングに設置されたカメラ、回転式ライダー(光検出測距装置)などのセンサーデータを収集する。データは高解像度マップの作成に使用されるほか、Uberのバーチャルシミュレーションやテストトラックテストのシナリオ作成にも使われる。

Uberは2020年末までにワシントンDCで自動運転車を走らせる予定。

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(翻訳:Nob Takahashi / facebook

自動運転車のWaymoが小荷物配送でUPSと提携

Waymo(ウェイモ)は、自動運転ミニバンのクライスラー・パシフィカを使用して、米国アリゾナ州フェニックスでUPSの小荷物配達を開始する。これは、配送流通会社のUPSと結んでいる幅広い提携の一環だ。

米国時間1月29日に両社は、フェニックス中心部で自動運転車による集荷のパイロットテストを行うことを発表した。すでにWaymoが自動運転車を運用しているのと同じ地域だ。自動運転ミニバンはUPSの営業所から地域の配送センターに荷物を移動する。このパイロットテストでは消費者への配達は行わない。

これはパイロットだが、目標は「2社が連携していくための長期計画」を協力してつくっていくことだ」と両社ともに語った。Waymoの最高執行責任者であるTekedra Mawakana(テケドラ・マワカナ)氏は、この提携によってWaymoドライバーによる集荷の支援方法の開発を続けることができる」と付け加えた。なお「Waymoドライバー」とは、自社の自動運転車とソフトウェアシステムを指す同社による略称だ。

現在Waymoは600台を超える自動運転車を運行しており、その大部分がアリゾナ州で行われている。Wyamoはパシフィカ・ミニバンの何台かの後部座席を取り外して荷物配送用に改造した。

アリゾナのパイロットでは、Waymoで教育を受けた人間ドライバーが乗車して運行を監視する。

WaymoはUPSが提携した最初の自動運転テクノロジー企業ではない。自動運転トラック会社のTuSimpleは、フェニックスとエルパソの両都市間を毎日2回UPSのために往復している。昨年UPSは、TuSimpleの少数株を取得したことを発表した。両社がアリゾナ州で自動運転トラックのテストを開始してからわずか数カ月後のことだった。

出資はUPSのベンチャーキャピタル子会社であるUPS Venturesが行った。金額は公表されていない。

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(翻訳:Nob Takahashi / facebook

GMとホンダが協業開発した配車サービス用電動無人運転車が登場

Cruise(クルーズ)は米国時間1月21日の夕方に、「量産準備が整った」無人運転車「Origin」を発表した。これは親会社のGMと投資家としてのホンダが、配車サービスに向けて何年もかけて協業してきた製品だ。

Cruiseのトレードマークであるオレンジ色と黒色で彩られた、シャトルのような形状の車両には、ハンドルやペダルがなく、高速道路を走行可能な速度で巡航できるように設計されている。インテリアは、旅行者たちが列車の中で見ることができるような、広々とした対面シートになっている。CTOで共同創業者のKyle Vogt(カイル・ヴォート)氏は、プレゼンテーションの中で、各座席には個人のニーズに応えるために専用USBポートが搭載されていると述べた。またおそらく旅行者に乗車情報を提供するために、頭上にディスプレイが備えられている。

ドアは蝶番で外向きに開くわけではないとヴォート氏は付け加えた。「ドアはスライド式なので、自転車に乗る人にとってより安全なのです」と彼は語った。

派手な外見はさておきこのOriginは、Cruiseが持つ、大規模な自動配車サービスを展開する力と意図を示すことを目的としている。重要な問いかけである、何が、いつ、そしてどのようにそれが行われるのかに対しては、まだ答えは示されていない。

cruiseの内観

CEOのDan Ammann(ダン・アンマン)氏は、この車両はコンセプトではなく、同社が配車サービスに使用することを意図している量産可能車両であることを強調した。

とはいえ、Originがすぐに公道に出ることを期待することはできない。無人運転車両は、FMVSSとして知られる米国の連邦規制を満たしていないからだ(FMVSSは、自動車の設計、構造、性能、そして耐久性の要件を規定したもの)。

現在のところOriginは、ミシガン州のGMの施設内や米国外のホンダの事業所内などの、プライベートな閉鎖環境で使用されることになるとアンマン氏はプレゼンテーション後のインタビューで語った。

Cruise Origin

Cruiseは配車サービス用に設計された無人運転シャトルであるOriginを1月21日に発表

また、アンマン氏は車両のコストの低さも強調し、100万マイル(約160万km)運行可能なように設計されていると付け加えた。

「私たちは、Originでの体験が可能な限り安価に提供できるように、最大限の努力を続けてきました」とアンマン氏はステージ上で語った。 「なぜなら、もし私たちが生活と都市を真剣に良くしようと考えているのなら、本当に多くの人たちにCruise Originを使っていただく必要があるからなのです。そしてもし私たちが単純明快な提案とより良い体験を、現在よりも安価に提供できなかったとしたら、そうした目標を達成することができないからです」。

この車両を製造するのはGMだが、どこで製造されるかに関してはアンマン氏は「数日中には発表する」と言った以上の詳細な情報を提供することはなかった。また彼は「現在提供されている従来型の電動SUVの約半分のコストで」車両は生産されるとも述べた。

この発表は、Cruiseのハードウェア開発に関するより多くの手がかりを提供した。同社の開発は過去18カ月にわたって、ハードウェア担当副社長であるCarl Jenkins(カート・ジェンキンス)氏と、自律型ハードウェアシステムのディレクターであるBrendan Hermalyn(ブレンダン・ハーマリン)氏のリーダーシップの下で成長を続けている

車両の外部には、ヴォート氏が「owl」(フクロウ)と呼ぶハイブリッドセンサーが装着されているが、これはおそらくカメラとレーダーを組み合わせたものだ。「owl」の開発担当チームもイベントに参加しており、プレゼンテーションが終了し、ほとんどの聴衆が立ち去ったあとでも長く写真のためのポーズをとっていた。

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(翻訳:sako)

BMWは自動運転車をラウンジに変える

CESでBMWは米国時間1月7日、今後の車に関する多くの新技術を発表した。それに加え、自動運転が普及する際に、それに見合った快適な乗車体験を創造するための仕事についても紹介している。それはつまるところ、(ロボットの)運転手が高速道路を飛ばしている間、あなたは「豪華なZeroG Lounger」でくつろいでください、というもの。そして、あなたの車のインテリアは、ほとんど「ブティックホテルのリラックスした雰囲気」そのものです、ということになる。

すべてのプロトタイプと同様、BMWはそのコンセプトについて、かなり真剣に考えている。同社が求めているのは正しいものであり、過去数年間にわたって熟考してきたところだ。自分の車が自分のために運転してくれるようになれば、結局のところ、乗客としての体験をゼロから考え直すしかない。

ラウンジャーシートは、後ろに最大60度まで傾くので、景色(あるいは本や映画)を楽しみながらリラックスできる

ただし、ここでの本当のハイライトは、BMW i3 Urban Suiteだ。基本的には、標準的なi3電気自動車に、モダンなホテルのロビーの見た目と雰囲気を持ち込んだもの。ラウンジャーシートを備え、隣にはランプとテーブル、前方には折り畳み式のスクリーンを設置している。それなりのスペースが必要なので、助手席はない。快適な後部座席だけのラウンジャーなのだ。車の世界では、今でも本革素材を使うことで、豪華さを演出することが多い。BMWはそれを廃止し、代わりにファブリックと木材を使っている。また、洋服ハンガー、充電ポート、さらに飲み物を温めたり、逆に冷やしたりもできる温度調整機能付きのカップホルダーも備える。可能なことは何でも実現する精神だ。

ああ、それから、車内の画面だが、これはAmazonが担当し、Fire TVプラットフォームを搭載している。

実は私自身は、こうした考え方にはやや懐疑的だった。しかし、昨日実際に改造された車に乗せてもらったところ、非常に快適だった。ふんぞり返って足を投げ出し、誰かにラスベガスの街を運転してもらうのは、かなり愉快な体験だとわかった。フットレストを動かすコントロールは、横にある木製テーブルに組み込まれている。夜にランプを灯せば、なんとも言えない雰囲気が味わえる。実は私自身は、慣れないスクリーンを見ていたら、ちょっと気持ち悪くなった。それでも、これでテレビや映画を見たいという人がいるのも理解できる。いずれにしても、これはちょっとやみつきになりそうなものではある。

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(翻訳:Fumihiko Shibata)

クアルコムは全レベルの自動運転車に対応するSnapdragon Rideを発表

画像クレジット:Frederic Lardinois

Qualcomm(クアルコム)は、米国時間1月6日、Snapdragon Rideと呼ばれる新しい自動車用プラットフォームを発表した。このプラットフォームは、あらゆるレベルの自動運転車に対応するように設計されたものだ。現在の乗用車のアクティブセーフティシステムから、やがて街中を定期運行することになるはずのロボタクシーまで対応できる。

このプラットフォームは拡張性があり、Snapdragon Ride SOC(システム・オン・チップ)、アクセラレーター、自動運転用スタックによって構成されている。

Qualcommは、おそらく携帯電話用のチップメーカーとして最もよく知られているが、クルマ向けのテレマティクスシステム用半導体を含む、自動車用製品のファミリーも持っている。Snapdragon Rideは、すでに競合の多いADAS(先進的運転補助システム)や自動運転車の業界で、より多くの市場シェアを獲得するための、最新かつおそらくこれまでで最も注目すべき取り組みと言える。また、この結果Qualcommは、再びNVIDIA(エヌビディア)や、Intelの子会社、Mobileye(モービルアイ)などと競合することになる。

Snapdragon Rideプラットフォームは、自動運転に関する上位3つの業界セグメントをサポートするように設計されていると、Qualcommの製品管理担当上級副社長であるNakul Duggal(ナクル・ドゥッガル)氏は、最近のTechCruchによるインタビューで語っている。このプラットフォームは、現在の乗用車に搭載されるような、アクティブセーフティを実現する先進的な運転補助システムのハードウェアの要求を満たすことが可能。例えば車線維持、交通標識認識、自動緊急ブレーキなどにも対応できる可能としている。ドゥッガル氏によれば、高速道路の自動運転や自動駐車など、いわゆるレベル2+システムをサポートするための、より厳しいハードウェア要件にも対応可能という。さらに、ロボタクシーなどを実現する、都市部での自動運転機能として指定されるレベル4にも対応できるとしている。

このプラットフォームは、モジュラー型のマルチコアCPU、消費電力の少ないAIおよびコンピュータービジョンエンジンそしてGPUによって構成される、と同社は述べている。発熱も少なく、低レベルのアクティブセーフティシステム用には、30テラオペレーション/秒(TOPS)、自動運転用なら、最大700TOPS以上を、130Wの消費電力で実現できる。これは、水冷システムなどを追加しなくても、さまざまなレベルに対応して動作できることを意味している。ドゥッガル氏によれば、コストを下げつつ信頼性を向上させることが可能で、とりわけ電気自動車には最適だという。

Snapdragon Rideは、2020年の前半には開発の前段階用として、各自動車メーカーと一次部品メーカーに対して供給されるものと予想される。2023年には、Snapdragon Rideを搭載したクルマも生産されることになるだろう。

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(翻訳:Fumihiko Shibata)

Agilityが業務用二足歩行ロボットDigitを市場投入、最初の顧客はフォード

Agility Robotics(アジリティー・ロボティクス)は、40ポンド(約18kg)の荷物を持ち運べる二足歩行ロボットDigit(ディジット)を市場に投入した。最初の顧客はフォード・モーターだ。

生産ラインで製造された最初の2台を手に入れることになっているフォードがCES 2020に先立って1月5日の日曜夜にラスベガスでの語った内容によれば、同社は2019年からこのロボティクスのスタートアップとの共同研究開発に参加していたとのこと。フォードは、Digitと自動運転車をどのように使えば、同社CTOのKen Washington(ケン・ワシントン)氏がいう「ラスト50フィート問題」、つまり縁石から玄関までの運搬に対処できるかを研究してきた。

Digitの販売価格は、まだどちらの企業も決めていない。

フォードはスタートアップ、Agility Roboticsと提携して二足歩行ロボットDigitの研究とテストを行っている。

Digitの販売開始は、Agilityにとってひとつの節目となる。2015年末にオレゴン州立大学ダイナミック・ロボティクス研究所からスピンアウトして設立された同社は、二足歩行ロボットの商品化を目指してきた。Agilityは、2017年、ダチョウからヒントを得た二足歩行研究プラットフォームCassie(キャシー)を発表した。DigitはCassyに上半身と腕、センサーを取り付け、コンピューター能力を強化したモデルとして2019年の春に発表された。そこからAgilityは、片足でもバランスを取ることが可能になり、障害物を安全に回避できるように改良を加え、ナビゲーションのために周囲を知覚しマッピングを行う新しいセンサーも追加した。

「インターネットでの小売り業が成長を続ける中、ロボットが、あらゆる人のための配達の効率化と低コスト化を実現し、私たちの法人顧客のビジネスを強化するものと信じています」とワシントン氏は声明の中で述べている。「私たちはこの1年、Agilityと多くのことを学びました。これで私たちは、商用Digitロボットとともに探索的研究をさらに加速させることができます」

フォードは、Digitが自動運転車をサポートして商品を人々に配達する方法を模索しているが、このロボットには、倉庫や会社内での用途もあると、同社は話している。

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(翻訳:金井哲夫)

富士山麓にスマートシティー、トヨタが野心的プロジェクトを発表!

トヨタ自動車は世界中でロボティクス、新素材、人工知能、自動運転車、代替エネルギーの開発を続けてきたが、さらに野心的なプロジェクトを明らかにした。富士山麓に170万平方メートルにもおよぶ新テクノロジーの実証都市を建設するという。このスマートシティーの住民は、自動運転シャトルやロボットを含むトヨタが開発している最新のテクノロジーを利用して暮らすことになる。

ラスベガスにおけるCES 2020の開幕を控えて1月6日の月曜に開催されたプレスイベントに登壇した豊田章男社長は「都市の建設は2021年に開始される」と述べた。設計はデンマークの世界的建築家、Bjarke Ingels(ビャルケ・インゲルス)氏が率いるBIG(Bjnarke Ingels Group)だ。インゲルス・グループはニューヨークの2 ワールドトレードセンター(工事中断中)やデンマークのレゴハウス、Googleのマウンテンビューとロンドン本社などの著名なビルの設計を手がけている。

トヨタの幹部によれば、この実験都市は豊田章男社長が情熱を傾けているプロジェクトだというが、それはプレスイベントの壇上からも伝わってきた。

豊田社長は「これは私の『フィールド・オブ・ドリームズ』だ。『それを造れば人は来る』」と有名な映画に託して希望を語った。

「科学的に制御された現実に人が暮らす環境で、オートノミーやMaaS(モビリティ・アズ・ア・サービス)、ロボティクス、スマートホーム、人工知能など人々をつなげる最新テクノロジーを研究者やエンジニアが自由に開発し、テストできるところを想像して欲しい」と豊田社長は力説した。

つながる都市(Woven City)と呼ばれるこのスマートシティーは、窒素利用の燃料電池をエネルギー源とするという。

この都市の住居はインハウスのロボティクス、高度なセンサーを備えたAIデバイスが装備されて生活を助ける。住居の各種ニーズに応えるだけでなく、健康チェック機能も持つという。

この町ではカムリもプリウスも運転する必要がない。メインストリートの走行を許されるのはゼロ・エミッションの完全自動走行車だけだという。人や物資の輸送にはトヨタが開発中のe-Paletteが利用される。

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滑川海彦@Facebook

フォルクスワーゲンは自動運転の電動シャトルを2022年までにカタールに配備

VW(フォルクスワーゲン)グループとカタールは、自動運転シャトルとバスによる公共交通システムを開発し、2022年までに首都ドーハに配備することに合意した。

画像クレジット:VW

米国時間12月14日にVWグループとQIA(カタール投資庁)が署名した契約は、VWグループの4つのブランドを含む大きなプロジェクトとなっている。そのブランドとは、Volkswagen Commercial Vehicles(フォルクスワーゲン・コマーシャルビークルズ)、Scania、共有ライドサービスのMOIA、アウディの子会社のAID(Autonomous Intelligent Driving)のことだ。

このプロジェクトの目的は、自動運転の電動シャトルと同バス、法的枠組み、都市インフラ、そこで商用サービスを展開するために必要な配車用ソフトウェアを含む、輸送システム全体を開発することにある。自動運転車両は、既存の公共交通機関と併走することになる。

「都市を発展させるためには、イノベーションの新しい波が必要です」と、QIAのCEO、Mansoor Al Mahmoud氏は声明で述べた。「AIによって運行される排出物ゼロの輸送技術は、渋滞を緩和し、エネルギー効率を改善しながら、都市のモビリティを促進するのに役立ちます」。

ここで使われる車両群には、Volkswagen Commercial Vehiclesが供給する35台の自動運転電気自動車、ID. Buzzが含まれている。ドーハのジオフェンシングされたエリア内の半固定的な経路をシャトル運行して、最大4人の乗客を運ぶ。もっと大人数のグループなら、それとは別に用意される10台のScaniaバスが運ぶことになる。

シャトル車両とバスのプライベートなテストは、2020年に開始される予定となっている。実地テストが始まるのは2021年になりそうだ。VWとQIAによると、このプロジェクトは2022年末までには実用化される予定となっているという。

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(翻訳:Fumihiko Shibata)

障害物回避ロボットのRealtime Roboticsに三菱電やオムロンが12億円超を投資

ロボットテクノロジーの開発で最も困難な課題のひとつは、ダイナミックな環境で動作するロボットが人間や他の障害物に衝突するのを防止することだ。ロボットは予期せぬ障害物を検知し、それらを避けて移動する経路を発見しなければならない。

ボストンに本拠を置くスタートアップ、Realtime Roboticsはこの問題の解決に当てるためにシリーズAのラウンドで1170万ドル【約12億7200万円)の資金を調達したことを発表した。

SPARX Asset Managementがラウンドをリードし、三菱電機、現代自動車(ヒュンダイ)、オムロン・ベンチャーズなどの企業が戦略的投資を実施した。トヨタ自動車グループのToyota AI Venturesをはじめ、Scrum Ventures、Duke Angel Networkなどが既存投資家だ。米国時間10月15日には、今年に入ってから実施された数回の総投資額が1290万ドル(約14億円)と発表された。

Realtime RoboticsのCEOであるピーター・ハワード氏はTechchCrunchに対し、同社のソリューションは高度なロボティクス・テクノロジーを利用しているとして次のように述べた。

我々のソリューションは2016年にデューク大学でロボティックモーションプランニングと呼ばれるプロジェクトで開発されたテクノロジーをベースとしている。これは6ないし7自由度を持つロボットが障害物を避けながら空間を移動する方法を発見するテクノロジーだ。

それ自身としても難しい課題だが、人間の作業者や他のロボットなどが付近で動きまわるダイナミックな環境では解くのがことに困難となる。これは障害物いつどこに割り込んでくるか予測できず、従ってロボットがどのように行動すべきか事前に決定できないからだ。Realtime Roboticsはこれに対してRapidPlanとRapidSenseという2つのテクノロジーによる解決を図っている。同社ではこのダイナミックな衝突防止テクノロジーにより「複数のロボットを同一の作業区域内で協調動作させることが可能となる。これには高価なセーフティーシステムや時間のかかる複雑な事前のプログラミングを必要としない」という。このソリューションには同社独自のハードウェアとソフトウェアが用いられてロボットを安全に動作させる。

開発はまだ初期段階にあり、13社の顧客と共同でコンセプトの有効性を実証する作業が進められている。最終的には現在の顧客がOEMとして同社のプロダクトを製造販売できるようになることが最終目標だ。ハワードCEO氏によれば、有力ロボティクス企業と同時に自動運転車を開発している自動車メーカーとも協力しているという。自動運転の実現には有効な衝突回避テクノロジーが欠かせない。実際、トヨタが最初期からの投資家であり、今回のラウンドには韓国の現代自動車も加わっている。

「衝突回避テクノロジーは農業、食品製造、土木建設など他の産業分野でも有効だ。人間が自身の身体能力を使って仕事をしている分野ならどこでもわれわれのテクノロジーが利用できる。(この種のテクノロジーにとって市場への)参入の機はかなり熟している」とハワード氏はビジョンを述べた。

【Japan編集部追記】Realtime RoboticsはScrum Connect 2018に参加し、ハワードCEOが来日して講演、デモを行っている。TechCrunch Japanでも詳しいレポートを掲載している。

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(翻訳:滑川海彦@Facebook

砂嵐の中で行われたWaymo自動運転車のセンサーテスト

Alphabet(アルファベット)傘下の自動運転車会社であるWaymo(ウェイモ)は、ここ数年に渡ってフェニックス郊外でのテストを続けている。天気のいい大都市は、自動運転車の技術をテストするのに理想的で簡便な場所のように思えるかもしれない。しかし時には、砂漠があらゆるドライバーにとって危険な場所になることもある 。それが人間であろうとコンピューターであろうと。

この砂漠地域における2つの大きな安全上の懸念は、鉄砲水を引き起こす突然の土砂降りと、砂塵の壁が1500〜3000フィート(約457〜914m)の高さに達し、多いときには100平方マイル(約259平方km)の地域を覆う砂嵐である。2011年7月に起きた記録的な規模の砂嵐は、517平方マイル(約1339平方km)以上におよぶフェニックス渓谷全体を覆い尽くした。

8月23日にWaymoは、フェニックスの砂嵐やサンフランシスコの霧の中を進む自動運転車に搭載されたセンサーが、オブジェクトを検出および認識する方法を示す2つのビデオを含む、ブログ記事を投稿した。フェニックスの車両は手動運転されていたが、サンフランシスコの霧のビデオは自律運転モードで行われた。

Waymoが言うように、このビデオのポイントは、このような非常に視認性が低い瞬間に、車両が物体をどのように認識するのか、そもそも認識できるのかを示すことだ。そして彼らはそれを示した。砂嵐のビデオは、センサーがどのように作動して、ほとんどまたはまったく見ることができない、横断する歩行者を識別するのかを示している。

 

Waymoは、Lidar(ライダー)、radar(レーダー)、そしてカメラの組み合わせを使用してオブジェクトを検出し識別する。霧、雨、あるいは砂埃は、そうしたセンサーたちの可視性を制限してしまう可能性がある。

Waymoは、特定の気象現象の影響を受けたセンサーを切り離すわけではない。その代わりに、霧や砂塵の中であまりうまく機能してないとしても、すべてのセンサーからデータを取り込み続けて、その総合情報を利用して対象物をより適切に識別する。

 

Waymoの最高安全責任者であるDebbie Hersman(デビー・ハースマン)氏はブログ投稿の中で、これは、自動運転車にとっての視界(人間のパフォーマンス上の最大の限界の1つ)を改善する可能性があると書いている。Waymoやその他の自動運転車企業がこの技術で成功することができれば、衝突事故の主要な原因の1つを減らすことになるだろう。米国運輸省は、米国で1年に起きる衝突事故の21%が、天候による影響を受けていると推定している。

それでも、自動運転車でさえ手に余る道路状況が発生することもある。自動運転車の展開を計画している企業にとって、状況が悪化した場合に、その状況を特定するだけでなく、最も安全な措置を取ることができるシステムを持つことが重要なのだ。

ハースマン氏によれば、Waymoの車両は、人間もしくは自動運転車が安全に運転する能力に影響を与える可能性がある、吹雪などの突然の極端な天候の変化を自動的に検出するように設計されている。

問題は次にどうすべきかだ。人間なら、砂嵐の間道路の脇に停車し、車のエンジンを切るだろう。濃霧に遭遇した場合も同様だ。気象条件が悪化して、自動車の安全な運転に影響を及ぼすと同社が考えているレベルに達した場合には、Waymoの自動運転車も同じことをする、とハースマンは書いている。

このビデオとブログ投稿は、テストの方法と場所を紹介するための、Waymoによる最新の取り組みだ。同社は8月20日に、フロリダの豪雨を同社のセンサーが取り扱う方法のテストを始めたことを公表した。フロリダでのテスト実施はデータ収集とセンサーのテストに焦点を当てていて、車両は今のところマニュアルで運転されることになる。

また、Waymoは、カリフォルニア州マウンテンビュー、ミシガン州ノービ、ワシントン州カークランド、およびサンフランシスコでも、その技術をテストしている(してきた)。同社の活動の大部分は、フェニックス郊外と、マウンテンビュー周辺で行われている。

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(翻訳:sako)

ミシガン大学の巨大な自動運転車実験施設「Mcity」を見てきた

Mcity(エムシティ)は次世代自動運転テクノロジーを実験するために、ミシガン大学がアン・アーバーに設置した13万平方mにおよぶ大型実験場だ。TechCrunchのビデオチームはMcityを訪問し、アソシエート・ディレクターであるGreg McGuire(グレッグ・マクガイアー)氏に話を聞くことができた。われわれのインタビューに答えてマクガイアー氏はMcityの成り立ちやビジョンについて話してくれた。

Mcityは公的機関と企業が協調して運営する施設で、自動運転車やインターネット接続自動車などのテクノロジーを現実の町を模した施設で実験し、社会に成果を還元することを目的としている。ミシガン大学TRI(運輸研究所)、連邦運輸省、ミシガン州交通局などの公的組織と自動車メーカー、交通テクノロジーの研究機関が一体となって運営されている。この4年間で2700万ドルの運営資金を確保した。

さまざまな研究が行われており、中でも特に安全性の研究に力を入れているが、最近では車酔いの防止や適切な座席レイアウトなどの問題にも取り組んでいる。施設内の移動にも自動運転のミニシャトルバスが利用されている。シャトルは黄色の標識で示される専用ルートを走り、Shuttle Stopと表示された場所に停車する。

メンバーは60社にも上るためMcityは個別のテクノロジーではなくビジョンや運営方針に関して合意を得ようとしている。メンバー企業は実験から得られた膨大なデータをプールして共有している。「上げ潮になればすべての船が浮く」というたとえの通りだという。

【 Japan編集部追記】トヨタ自動車は自動車テクノロジーの研究で長年ミシガン大学と密接な関係を保ってきたが、同社の米国における研究開発拠点、Toyota Motor North America R&DはMctiyの西1.8kmに隣接している。

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(翻訳:滑川海彦@Facebook

カリフォルニア州がWaymoに自動運転タクシーによる乗客輸送を許可

Googleの社内ベンチャーとしてスタートしたWaymoだが、現在はAlphabet傘下の独立の企業に成長し、収益化を目指している。TechchCrunchは同社がこのほどカリフォルニア州当局から自動運転タクシーで実際に乗客を運ぶ許可を受けたというニュースをつかんだ。これはWaymoが商用サービスを実現する上で画期的な出来事だ。

米国時間7月2日にカリフォルニア州公共サービス委員会(CPUCは、州の実験的プログラムである自動運転車乗客サービスにWaymoが参加することを許可した。同社もこれを確認し、広報担当者はこの許可の意義と同社の目指すところについて次のようにコメントした。

CPUCの決定により、我々はこのパイロットプログラムに参加できることとなった。社員はサウスベイ地区内でWaymoの自動運転車によるタクシー業務を実施し、乗客を運ぶことができる。Waymoの自動運転テクノロジーへのアクセスをさらに多数のカリフォルニア住民に普及するという目標に向けての次のステップが実現した。当社はすでにアリゾナ州フェニックス地区でWaymo Oneによってこうしたサービスを提供している。

CPUCから得た許可は、すでにカリフォルニア州自動車局から受けている許可とは異なる。こちらは自動運転車を州内公道でテストすることを許可するもので、60社がこの許可を得ている。

今回得たのはWaymoが自社の自動運転車(現在はChrysler Pacificaハイブリッド、今後はJaguar I-PACE電動車)を用いて乗客を輸送する許可だ。ただしいくつかの制限が課せられる。料金を得ることはできないし、安全を確保するために人間のドライバーが運転席にいることを必要とする。また乗客を乗せて走行した距離や安全措置などの詳細をCPUCに報告しなければならない。

また安全ドライバーは自社の社員でなければならないという条項に関して、CPUCはWaymoが申請していた適用除外を承認した。これにより同社はサードパーティーに安全ドライバーの派遣を委託できる。この点についてWaymoは「安全ドライバーの一部は自社の正社員が加わるが、Waymoが計画しているような実験の規模の場合、非常に多数の安全ドライバーが必要となる。これは自動運転車の安全確保に専門化し高度なノウハウを持つサードパーティーと契約することによって効率的に実現できる」と申請書で述べている。

Waymoは安全ドライバーは全員が同社独自のトレーニングプログラムを受講すると述べた。

自動運転車によるタクシー業務の実験に参加する許可を得たのはWaymoが初めてではない。昨年12月にZooxが最初の許可を受けた後、Pony.ai、AutoXも参加が認められた。

Waymoはカリフォルニア州で長年自動運転車を実験してきた。ただしタクシー業務の実験を始めたのはアリゾナ州だった。これはカリフォルニアに比べて許可を受けなければらない規制の数が少なかったからだ。

Waymoは自動運転車に関する技術センターをアリゾナ州チャンドラーに設け、2016年以来テストを繰り返している。その後Waymoは自動運転タクシー業務の商用化に向けてテストを前進させ、2017年4月には実際に乗客を運ぶテストを開始した。これにより実験の幅が大きく広がった。

昨年12月にアリゾナ州フェニックス地区で開始されたWaymo Oneは商用タクシーサービスの実験で、乗客に料金を請求できる。ただし依然としてWaymoで訓練された安全ドライバーの乗務を必要とする。

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(翻訳:滑川海彦@Facebook

ドミノ・ピザがNuroの自動運転車を使ったピザ配達をテスト中

Domino’s Pizza(ドミノ・ピザ)は、「イノベーション」への取り組みを強く押し出している。たとえそれがマーケティング戦術の一環だとしても、グローバルなピザブランドは有言実行だ。米国テキサス州ヒューストンでNuroとの提携によって実施する自動運転ピザ配達のパイロットテストがその好例だ。

自動運転技術のNuro は、Googleの自動運転車プロジェクト(後にWaymoになった)出身のベテランであるDave Ferguson氏とJiajun Zhu氏が設立したスタートアップで、Waymo、Apple、Uber、GM、Teslaなどで経験を積んだ自動運転技術者も加わった。同社がスタートアップとしてこれほどの人材を集められたのは、ソフトバンクから10億ドル近い資金を調達したことが大きな理由だろう。あるいは、その逆かもしれない。

ドミノ・ピザはNuroの自動運転テスト車を使って、ヒューストンでアプリまたはウェブで注文した人にピザを配達する。配達にはNuroの第2世代自動運転テスト車であるR2が使用され、サービスは今年中に開始される予定。自動運転車の利用はオプトイン方式で、注文した人にはチェックアウト時に自動運転オプションが提示され、選択すると到着した車のドアを開けて美味しいピザを受け取るための暗証番号が渡される。

ドミノ・ピザが自動運転ピザ(奇妙な表現だ)のテストをするのはこれが初めてではない。2017年にはFord(フォード)と組んで、消費者がこの種のサービスに何を期待しているかを知るための限定的なテストを行った。

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(翻訳:Nob Takahashi / facebook

Cruiseの自動運転車は対向車を避けて1400回の左折に成功

対向車がある状況での左折(右側通行の場合)は、ロボットにとっても人間にとっても難しい。対向車の進路を横切る際の判断の基準が複雑なだけに、運転の中でも最も難度の高い行動と言える。もちろん自動運転車にとっても最大の課題の1つだ。人間は、対向車の運転者のしぐさなどを観察して、安全な左折のタイミングを計っているのだから、なおさらだ。

ゼネラルモーターズの自動運転車部門であるCruiseは、米国時間の5月23日、24時間で1400回の左折を成功させたというビデオを公開した。そのテストは、サンフランシスコの起伏に富んだ混雑した道路で実施された。ビデオを見ると、自動運転車が注意深く交差点に入り、対向車が通過するの待って左折する様子が捉えられている。場合によっては、車は強気の動きを見せ、間髪を入れずに左折することもある。公開されたビデオに写っているのは4つの例だけだが、Cruiseによれば1400すべての場面を撮影しているという。ビデオには、横断中の歩行者がいる場合の走行場面は写っていない。

「サンフランシスコのように、予測が非常に難しい交通環境では、左折の際の状況は毎回異なっています」と、Cruiseの社長兼CTO、Kyle Vogt氏は発表の文書で述べている。「普通に1400回も安全に左折できたので、エンジニアが分析して学習するための十分なデータを集めることができました。その結果は、他の難しい状況にも対応できるプログラムの開発に役立ちます」。

自動運転車を開発する会社は、実際の走行から収集されたデータを重視することが多い。成功例であっても、失敗例であっても、実際のデータの分析結果が既存のモデルに加味されて、その後の自動運転を改善するのに役立てられる。この場合も、短時間で1400の成功例が得られたことで、Cruiseのエンジニアの仕事は忙しくなるはずだ。

Cruiseは、180台のGeneration 3の車両をカリフォルニア州の公道でテストする認可を得ている。今回のテストを完了するのに、何台の車が必要だったのかは明らかにされていない。

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(翻訳:Fumihiko Shibata)

自動運転車と2足歩行ロボがタッグを組んで配達するフォードの近未来構想

自動運転車は、混み合った街の通りを走り抜け、食料品、ピザ、その他の荷物を、やがて人間が運転しなくても配達できるようになるかもしれない。しかし、それだけでは、フォード自動車のCTO、Ken Washington氏が言う「最後の50フィート(約15m)の問題」を解決できない。

フォードと、スタートアップのAgility Roboticsが共同で取り組む研究プロジェクトでは、2足歩行ロボットと自動運転車を連携させて、道路からドアまでの問題に対処する方法を検討する。このプロジェクに採用されたのは、頭の部分にライダー(Lidar)を取り付けた2足歩行ロボットであるAgilityのDigitだ。このロボットは、40ポンド(約18kg)までの荷物を持ち上げることができる。荷物と一緒に自動運転車に乗って移動し、配達先で車を降りて荷物を運ぶ。

「私たちは、利用する人の視点で自動運転車の可能性を検討しています。初期の実験で、最後の50フィートに課題があることはわかっていました」と、Washington氏はTechCrunchの最近のインタビューで語った。その解決策を見つけることは、2021年からの運用を計画しているフォードの商用ロボタクシーを差別化するための重要な要素となる。

Digitと、フォードの自動運転車の間のコミュニケーションが、おそらくこの研究プロジェクトの中でも最も感動的な部分だろう。下に示したGIFのように、車が目的地に到着すると、フォードのワゴン車、Transitのハッチが開く。Digitは手足を伸ばしてそこから降り、荷物を持ち上げてドアまで歩くのだ。

Digitはライダーとステレオカメラを装備している。基本的な動作には、それで十分だろう。

興味深い話はまだ続く。自動運転車も、各種の強力なセンサー類と複雑な意思決定能力を持ったコンピュータを備えている。そして、Digitが歩き出す前からデータの共有を始める。それによってDigitは、「目覚め」た時点ですでに今どこにいるのかを理解できている。そして、万一Digitが問題に遭遇したら待機中の自動運転車と通信して、より優れた知見に基付いた判断を仰ぐのだ。

これによって、AgilityのCEOであるDamion Shelton氏が「ロボットの古典的な弱点」としている問題を解決できる。つまり、スリープ状態から目覚めたときに、自分が今どこにいるのかわからないということがないようにする。

「もし、周囲を完全に見渡せるような状態で、走り回っている車に乗っていれば、起き上がって歩き始めるのもずっと簡単です」と、Shelton氏は説明する。「しかしそうはできないので、このデータ通信によってロボットが周囲を認識できるようにするのです。ロボットが目覚めて車から降りてから、最初の30秒間は混乱している、というようなことが起こることはありません」。

Washington氏によれば、車からドアまでの問題を解決するためにフォードが実験している手段は、AgilityのDigitだけではないという。しかし、2本足のロボットには、それなりのメリットがあることは、Washington氏も認めている。たとえば歩道の溝をまたいだり、階段を歩いて登る能力を持っていることだ。そのあたりは車輪式ロボットの弱点となりうる。

フォードとAgilityの合意は、今のところ研究プロジェクトに分類されるもの。フォードは、まだAgilityに株式出資をしていない。しかしWashington氏は、「しかるべき時に、そのような選択をしないというわけではない」と付け加えた。

Agilityにとって、このプロジェクトは新しいビジネスの転換点、というよりもむしろ、それを加速させるものだ。このロボット工学のスタートアップは、2015年後半にオレゴン州立大学からスピンアウトしてできた会社。同大学のDynamic Robotics Laboratoryによる2足歩行の研究成果を商業化することを目的としている。2017年には、ダチョウを模して設計されたCassieロボットを、2足歩行の研究プラットフォームとして発表した。Digitは、Cassieに上半身、腕、センサー類、そしてより強力なコンピュータを付加したもので2019年2月に発表した。

Agilityには20人の従業員がいて、そのうち約半数がロボットの製作に携わっている。同社は、シードラウンドとシリーズAラウンドによって、880万ドル(約9億7000万円)近くの資金を調達した。さらに今、この新たなパートナーシップを念頭に業務を拡張するため、新たなラウンドによる資金調達をもくろんでいる。

Agilityのオフィスは、米オレゴン州アルバニーとピッツバーグにある。同社は、これまでに第1世代のDigitロボットを2体作っている。夏までには第2世代のDigitを発表することを計画している。Shelton氏によれば、この2足歩行ロボットの最終型となる3世代目のDigitも、夏から秋にかけて登場する可能性があるという。

Agilityは、このDigitの最終バージョンを6体製作するつもりだ。そこからは、月に2体という安定したペースでDigitsを製造できるとShelton氏は見積もっている。最終的にAgilityは、2021年までに50体から100体を製造できるペースをつかむことになる。

これらの研究と実験は、すべて商用のロボタクシーサービスを立ち上げるというフォードの最終的な目標の一部だ。そして、例の最後の50フィートは、自動運転車を利益の生み出せる事業に育てるためにには、どうしても避けて通ることのできない課題なのだ。その目標を実現するための準備として、フォードでは2つの仕事を並行して走らせている。1つは、自動運転車の事業を運営する手法について、テストしながら磨きをかけること。もう1つは、それとは独立に、子会社のArgo AIを使って自動運転車の技術を開発することだ。

Argo AIは、ピッツバーグを拠点とする会社で、フォードは2017年に10億ドル(約1100億円)を投資した。フォードの自動運転車用に設計された仮想運転者システムと、高精度のマップを開発している。その一方で、フォードは地元の企業だけでなく、ウォルマートドミノ・ピザ、Postmatesといった大企業のパートナーを手を組んだパイロットプログラムによって、市場進出戦略を試行している。

フォードは、自動運転車のビジネスを構築することに専念したLLCに対して、2023年までに40億ドル(約4400億円)をつぎ込む覚悟だ。その40億ドルのうちの10億ドル(約1100億円)が、スタートアップArgo AIへの出資として計上されている。

フォードは、現在デトロイト、マイアミ、ピッツバーグ、およびワシントンDCでテストしていて、オースティンにも拡大する準備ができている。

画像クレジット:フォード提供/写真=Tim LaBarge 2019

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(翻訳:Fumihiko Shibata)

自動運転車が渋滞税の導入を加速する

自動運転車は、近い将来、町の通りのどこでも見られるものになるだろう。しかし、そうなる前に考えておかなければならない。自動運転車によって町中を素早く移動できるようになるのか、逆に渋滞がひどくなるのか?

自動運転だろうが、人が運転しようが、車は車だ。バス、路面電車、あるいは電車といった乗り物よりも、かなり多くのスペースを占有する。だから、そのコストが適切なものかどうか、はっきりさせておく必要がある。ライドシェアの普及のせいもあって、すでに多くの都市で交通量は増加の一途をたどっている。もしUberが自動運転車を本格的に導入すれば、より安く車を呼ぶことができるようになり、競争はさらに激しくなって、潜在的な道路の負荷は重くなる。

カリフォルニア大学サンタクルーズ校のAdam Millard-Ball教授がJournal of Transportation Policyに発表した研究では、自動運転車によって交通量が劇的に増えるという説得力のある主張が展開されている。Millard-Ball教授によれば、多くの人がハンドルから手を離して、ただ座っていればよくなることで、道路を走るの車の数は飛躍的に増加すると予測できるという。

さらに、使われていないときでも、自動運転車は必ずどこかに行く必要がある。これには3つの選択肢がある。家に帰るか、どこかに駐車するか、ぐるぐる回っているか、のどれかだ。ほとんどの場合、自動運転車は、料金を払って駐車するよりは、いつまでも通りを周回する方を選ぶだろう。

ライドシェアの普及が、渋滞税導入の検討を必然的なものにする。近い将来、多くの自動運転車が目的もなく町中を周回するようになる可能性を考えればなおさらだ。

画像提供:Getty Images

既存の渋滞税の徴収方法には、いろいろな考え方がある。最も一般的な方法は、都市の中心部、または町の中の特定の領域を指定して、その領域に入った車に対して定額、または変動性の料金を課すというもの。このシステムでは、ゲートに付いたカメラシステムによってナンバープレートを読み取り、車の通過を監視する。車両に取り付けた発信機を利用するタイプのものもある。いずれにせよ、渋滞税システムは、どれも道路の使用に対して料金を課すことになる。

特に、都市部全域での交通量を把握する変動性の価格設定は、自動運転車に対して、これまでとは異なった意思決定を促す可能性もある。乗客を拾うために、空車で通りを走り続けるのではなく、町の中心部せよ、郊外にせよ、駐車する方を選ぶようになるかもしれない。そうなれば、交通量を減らして渋滞を緩和する効果が生まれる。

変動性の価格設定では、交通量が増えるにつれて価格を高くする。それによって人間が運転する車も、将来の自動運転車も、できるだけ道路から追い出して、車の通行をよりスムーズにしようというわけだ。米国では、高速道路で変動性の料金徴収方法が採用されているのをよく目にするだろう。しかし、シンガポールやストックホルムで導入されている渋滞税システムでは、混雑する領域全体に対して変動性の料金を適用している。

画像提供:Getty Images

渋滞税を導入すれば、車両の使用量増加を抑える直接的な効果が期待できる。また自動運転車についても、それらが及ぼす影響に相応の金額を確実に徴収することができる。ニューヨーク市は2021年から、渋滞税を徴収する領域を導入することになっている。60番街から南のマンハッタンに入るすべての運転手が対象だ。最終的なシステムはまだ決定されていないが、専門家によれば、年間10億ドル(約1115億円)の徴収が見込まれ、公共交通機関の拡充に役立てられるという。

大西洋を挟んだロンドンでは、2003年以降、中心部の8平方マイル(約20平方キロメートル)の領域で、現在約15ドル(約1670円)の渋滞税を徴収する方針が採用されている。2002年と2014年の比較では、この中心部に入る自家用車は39%減少した。しかし、Uberや、他の企業によって導入されたライドシェアのせいで、車の数は急激に増え始め、混雑も再び増加傾向となっている。

ワシントンDCやロスアンジェルス地域の渋滞税としては、都市部の渋滞地域ではなく、高速道路を通行するドライバーに対して、渋滞しないレーンを通るための料金を徴収する制度が導入されている。一般のドライバーは、当然ながら無料だ。コストはスムーズな通行に見合ったものでなければならないからだ。ワシントンDC地域では、遠く離れた郊外からの通行料は、最大で40ドル(約4400円)ほどにもなる。しかし、それはスムーズな通行を確保するために必要なコストなのだ。

一方シンガポールでは、このロジックを市の中心部まで拡張し、独自の渋滞税のモデルとともに採用している。中心の商業地区内と、その周辺に50以上のチェックポイントを設け、そこを通過する際に、無料〜3ドル(約330円)の料金を課金するのだ。料金は時間帯や道路の混雑具合によって変動する。ストックホルムでも、シンガポールのシステムと同様のロジックを採用し、1日の上限を1台につき約11.3ドル(約1260円)として、料金を徴収している。

うまく設計された反応のよい公共政策は、市民の正しい選択を促すものだ。渋滞税は、市場原理に則った規制であり、道路上の車を常に適切な数に保つことを可能にする。実際には、ガソリン車と電気自動車の比率にもよるが、渋滞の緩和に加えて、こうしたシステムには大気の質と公衆衛生を改善するのに役立つという一面もある。もちろん、渋滞税から得られた財源が、交通網そのものの改善に役立つのも確かだ。

都市の指導者に、そこに住む人々はどのような都市を建設しようとしているのかと尋ねたとしよう。望ましい答えは、人々のための都市であって、車のための都市ではない。自動運転車が、誰にとってもより良い都市を築くのに役立つものになることを、確かなものにしようではないか。

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(翻訳:Fumihiko Shibata)