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ロータスの新型EV「Eletre」に搭載された技術に同社の自動運転への野望が見える

Lotus（ロータス）は米国時間3月29日、バッテリー駆動の「ハイパー」SUV「Eletre」（エレトレ）を発表した。これは、ロータスが今後4年間に発売を予定している3種類のEV（電気自動車）のうちの最初の1台だ。

どのようなものなのか？Eletreは（ハンガリー語で）「活気づく」という意味で、Lotus初の実用車であり、今後予想されるバッテリー駆動の高級SUVの需要増に対応するための重要なモデルだ。車両のデザインや豪華な内装は特筆すべきものだ。しかし、ロータスの未来を最もよく垣間見ることができるのは、必要に応じて飛び出す4つのLiDAR（ライダー）センサーを含む、いくつかの技術だ。

まずは基本的なことを。Geely Automotive（ギーリー・オートモーティブ、吉利汽車）とマレーシアのコングロマリットEtika Automotive（エチカ・オートモーティブ）が所有するLotusは、このEVに、パワーとトルク、そこそこのバッテリー走行距離を詰め込んでいる。

Eletreは、800ボルトの電気アーキテクチャを採用し、バッテリーを劣化させることなく急速充電を可能にした。各車軸に1つずつ搭載された2つの電気モーターは、最低でも600馬力を発生し、SUVを3秒以内に0〜60mph（時速0〜97キロ）まで加速することができるLotusによると、100キロワット時以上の蓄電能力を持つバッテリーパックは、フル充電でEletreが373マイル（約600キロメートル）走行する（欧州のWLTP燃費基準）ことを可能にするという。また350キロワットの充電器を使えば、20分で248マイル（約399キロメートル）分を充電することができる。

Eletreには4種のドライブモードが提供される。そのうちの1つであるオフロードモードでは、ステアリング、ダンパー設定、パワートレイン、アクセルペダルの反応が調整される。その他、オプションの23インチホイール、アクティブライドハイト、アクティブ後軸ステアリング、アクティブアンチロールバー、ブレーキによるトルクベクタリングなどのハードウェアや機能を追加することが可能だ。

この車両は、2022年後半に中国の武漢にあるロータスの新工場で生産が開始される予定だ。

画像クレジット：Lotus

Lotus Cars（ロータスカーズ）のマネージングディレクターのMatt Windle（マット・ウィンドル）氏は、Lotus初のSUVかつEVであるこの新型車について「私たちの歴史の中に重要な位置を占め、ビジネスを変革したい私たちの変わらない願望を明確に示すもの」だという。

もちろん、この歴史の中の重要な位置を、将来の大きな利益につなげることが目的だ。

LotusはEletreの価格情報を公開しなかったので、競合相手を特定することは難しい。価格次第では、Tesla（テスラ）Model Xや、Lamborghini（ランボルギーニ）からAston Martin（アストン・マーティン）に至る、高級ブランドのトップセラーとして認識される高級SUVと競合する可能性がある。

潜在的な競争相手は増え続けている。Maserati（マセラティ）は先週、中型SUV Levante（レヴァンテ）のバッテリー版と、新型コンパクトクロスオーバーGrecale（グレカーレ）の2種の完全電気SUVを発売する計画を発表した。Ferrari（フェラーリ）初のSUV、30万ドル（約3654万円）のPurosangue（プロサングエ）は2022年後半に登場予定だ。

Lotusの場合、先進運転支援システムの改善や機能追加を行うために、無線を使ったソフトウェアアップデートを行うことのできるセンサーやその他のハードウェアを搭載し、Eletreの「将来の拡張性」を保証している点が特徴だ。

一般に、自動運転車を安全に運用するための鍵として考えられている光検出・測距センサーLiDARは、Mercedes-Benz（メルセデス・ベンツ）、Volvo（ボルボ）、そして今回のLotusといった自動車メーカーで採用され始めている。こうした自動車メーカーは、LiDARを完全な自動運転機能ではなく、特定条件下の限定的な自動運転機能のための余裕を提供するために必要なセンサーとみなしている。少なくとも、今はまだそうだ。

画像クレジット：Lotus

LotusがEletreに搭載するLiDARは、このような使い方を想定しているようだ。Lotusは4つのLiDARセンサーを使用する予定で、必要なときに「展開」または「飛び出し」が行われるようになっている。Lotusによれば、LiDARセンサーは必要ないときは隠れていて「必要に応じてフロントガラスの上部、リアガラスの上部、フロントホイールアーチから現れるだけ」とされている。

このLiDARセンサーシステムによって、最終的にはスマートフォンのアプリで駐車場への入出庫ができるようになる予定だ。しかし、Lotus Technology （ロータステクノロジー）の副社長で、ドイツのLotus Tech Innovation Center（ロータステックイノベーションセンター）のマネージングディレクターであるMaximilian Szwaj（マクシミリアン・シュワイ）氏のコメントは、同社が駐車場以外のことも考えていることを示している。

彼は声明の中で「LiDARセンサーやカメラなどのADAS（先進的運転手支援システム）技術は、より自動的な時代に向けて新車に搭載されることが多くなるでしょう」と、現在のための技術はもちろん、未来のための技術も搭載していると述べている。

また、現在の米国の規制では禁止されているカメラを使ったミラーシステムも搭載される予定だ。3種類のカメラは、1つ目はバックミラー用、2つ目は駐車を助けるために上方から360度の視界を作り出すためのもの、そして3つ目は先進運転支援システムに使用される。Lotusは、カメラがLiDARシステムと連動して「自動運転機能」を実現すると述べている。

Lotusは、この「自動運転機能」が駐車以上の野望を意味するのか否かについて、これ以上の詳しい説明をしていない。Lotusが説明するハードウェアは最先端技術ではあるが、効率的で安全な自動運転機能をクルマに搭載するには、計算能力とソフトウェア、そして直感的なユーザーエクスペリエンスを備えたシステムを含め、克服すべき多くの課題がある。

しかし、4つのLiDARセンサーと3つのカメラは、同社の目標が限定的または条件付きの自動運転機能にも及んでいることを示唆している。

画像クレジット：Lotus

その他のイノベーションとしては、同社が多孔性（ポロシティ、porosity）と呼ぶものがある。これは空力特性、航続距離、効率を改善するために、上下、周囲だけでなく、車体の中に気流を通過させるものだ。Lotusは、ハイパーカーEvija（エヴァイヤ）やEmira（エミーラ）をデザインする際、多孔性に注力した。

今回Eletreに搭載されたことで、このデザインイノベーションは今後も続くと思われる。ロアーグリル、フロントフェンダー、テールランプ付近などに、このエアーチャンネルがわかりやすく配置されている。

特にグリルは興味深いもので、三角形の花びらが連結したネットワークを形成し、クルマが動いていないときや走行中の抵抗を減らす必要があるときは閉じられる。Lotusによれば、電気モーター、バッテリーパック、フロントブレーキの冷却が必要なときに、ラジエーターに空気を送り込むためにグリルが開き、Eletreが「呼吸」できるようにするのだという。

編集部注：Eletreは日本の公式輸入代理店のウェブページなどでは「エレトレ」と表記されているが、Lotus公式を含む現地/海外メディアのビデオなどでは「エレクトラ」と発音されている。

画像クレジット：Lotus

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（文：Jaclyn Trop、Kirsten Korosec、翻訳：sako）

ロボットアームを使った高層ビル窓ガラス掃除のSkylineが7.9億円調達

自動化する意義がある仕事のリストで、筆者は窓掃除をかなり上位に入れたい。実際、この仕事は汚くて危険なものだ。そして驚くことに、危険手当がそれほど支払われない。何百フィートもの高さで空中にぶら下がるような仕事には、当然支払われるべきものだと思うのだが。

Skyline（スカイライン）は2021年に、高層ビルの側面にある手の届きにくい場所を清掃する（ファサードメンテナンスと呼ばれる）ロボットシステムOzmo（オズモ）を納入して話題になった。このシステムでは、Kukaの産業用ロボットアーム2本が吊り下げられたプラットフォームに据えられている。

清掃するガラスの位置を確認するのにLiDARを使い、作業中はガラスを割らないよう力センサーに頼っている。また、アルゴリズムが組み込まれているため、風が強い状況でも安定したロボットハンドを実現し、最適な清掃経路を1分間に数百回再計算することが可能だという。

ニューヨークを拠点とするSkylineは3月23日「プレシリーズA」と称するラウンドで650万ドル（約7億9000万円）の調達を発表した（正直なところ、こうした資金調達ラウンドのラベルは、これまで持っていた意味を失いつつある）。Skyline Standard Holdingsがこのラウンドをリードし、Skylineの資金調達総額は900万ドル（約10億9000万円）に達した。

「このラウンドと初のOzmo展開の成功は、我々の製品とサービスに対する需要が目に見えて投資家に伝わっているだけでなく、Skylineの前に大きなビジネスチャンスがあることを示しています」とCEOのMichael Brown（マイケル・ブラウン）氏は話した。「私たちのチームの信念は、投資家のみなさんのものと一致しています」。

確かに、ニューヨーク市だけでも数千万枚の窓ガラスが清掃を必要としており、そこにはチャンスがたっぷりある。

画像クレジット：Skyline Robotics

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（文：Brian Heater、翻訳：Nariko Mizoguchi）

埼玉工業大学が世界で初めて水陸両用船の無人運転技術を開発、八ッ場あがつま湖で実証実験

八ッ場ダム無人運航船の入水シーン

埼玉工業大学は3月22日、群馬県八ッ場あがつま湖にて、群馬県長野原町が所有する水陸両用船「八ッ場にゃがてん号」を使った自動航行の実証実験（3月14日実施）に参加したと発表した。陸上から入水し、障害物を避けながら水上を航行、再び上陸する一連の自動運航を成功させた。水陸両用船の無人航行の実証は世界初となる。

無人運航の実証実験を行った水陸両用船「八ッ場にゃがてん号」（全長11.83m、総トン数11トン）

埼玉工業大学は、ITbookテクノロジーとの共同研究により、自動運転・自動運航が可能な水陸両用バスのためのソフトウェアとシステムを設計・開発。同実証実験は、長野原町所有の水陸両用船「八ッ場にゃがてん号」にその成果である自律航行システムを搭載して行われた。航行距離は約2km、所要時間は約30分だった。

入出水と水上航行での経路追従のための位置推定には、高精度GNSS（全球測位衛星システム）とジャイロを利用。自動運転には、自動運転システム用のオープンソースソフトウェア「Autoware」を使用し、そのモデル予測制御に船舶モデルを導入。水上と陸上の高精度な経路追従を実現した。障害物の自動検知と回避は、LiDAR、カメラ、ソナーとAutowareの深層学習アルゴリズムを組み合わせて行っている。車用と船用の制御装置を同時制御することで「船舶と車両の自動切り替えもスムーズに行えるシステム」を開発したとのことだ。

無人運航船の運転席

自動運転バスの研究を行っている埼玉工業大学は、すでに2台の自動運転バスを開発し、公道での営業運行を行っている。ITbookテクノロジーとの共同研究では、その経験を活かして水上の自動運航技術の開発に取り組んできた。2年間の共同研究の成果として、「離着水、離着桟における位置推定および自動運転技術」「水上障害物検知および回避のための技術」「ローカル5Gなどを用いた遠隔操作技術」をすでに構築している。

今回の実証実験は、日本財団が推進し、無人運航船の国際標準化の先導などを目指す無人運航船プロジェクト「METURI2040」の一環として行われた。このプロジェクトでは、国内で5つのコンソーシアムがそれぞれの取り組みを行っているが、これはその1つ「水陸両用無人運転技術の開発〜八ッ場スマートモビリティ〜」によるもの。現在は主に観光目的で利用されている水陸両用船だが、自動運航を実用化することで、将来的には災害時に役立つ技術転用や、「離島へのシームレスな物流インフラ」の構築を目指している。

画像クレジット：
日本財団

LiDARスタートアップLuminarがFreedom Photonics買収、高性能レーザーを手中に

自動運転車のためのビジョンベースのLiDAR（ライダー）と機械知覚技術を開発するLuminar（ルミナー）は3月21日、高性能レーザーメーカーのFreedom Photonics（フリーダムフォトニクス）を買収した。Luminarが自社の普通株式300万株（同日の株価で約4230万ドル［約51億円］）を発行した。規制当局への提出書類によると、すべて株式による取引だ。

この買収は、LiDARの中核部品を垂直統合し、より正確で低コストの製品を市場に投入するためのLuminarの最新の試みだ。

「取引は第2四半期に完了する見込みで、Freedom Photonicsの高出力レーザーとその関連フォトニック集積回路技術が、当社の将来のセンサーの性能を最適化するとともに、コストロードマップを前進させることができます」とLuminarの共同創業者で最高技術責任者のJason Eichenholz（ジェイソン・アイヘンホルツ）氏はTechCrunchに語った。

市街地であれ高速道路であれ、自動運転車システムが直面する大きな問題は、遠距離にある物を見て認識する能力だ。アイヘンホルツ氏によると、AVシステムが300メートル先の道路にタイヤや人が見えるかどうかを判断するのに必要な点密度と解像度を得るためには、高出力レーザーパルスと高品質ビームが重要だが、いずれもFreedom Photonicsが得意とする部分だという。

両社の数年にわたる協力関係に続く今回の取引は、LuminarのLiDARの品質を向上させるだけでなく、同社がサプライチェーンにおけるコストをしっかりとコントロールすることを可能にする。これは、レーザーそのものが特に入手しにくいからではなく「自律性を発揮し、自動車に適した環境で求められる積極的な安全性を確保するための適切な性能パラメータを持つレーザーの入手が、かなり難しいからです」とアイヘンホルツ氏は話した。

LiDARは、自動運転システムの中で最も高価な部分の1つだ。そのため、商業化と規模拡大が難しい。コスト削減は不可欠であり、Luminarは積極的に進めている。同社は、アイヘンホルツ氏が「3本の脚」と呼ぶ3つの重要なLiDARハードウェアコンポーネント（受信機、ASICまたは処理能力、レーザー）の材料費を100ドル（約1万2000円）以下にするという目標を掲げている（レーザーは現在、Freedom Photonicsから調達している）。

Luminarはすでに、残る2本の脚のために、技術とチームを獲得済みだ。カスタム信号処理チップメーカーのBlack Forest Engineersを2017年に買収し、Luminarは受信機のコストを数万ドル（数百万円）から3ドル（約360円）に下げることができた。また、2021年のOptogrationとその受信機チップの買収も、アイヘンホルツ氏によると、同社の能力と経済性における制限を取り払った。

「Luminarとの全面的な協力は、Freedom Photonicsにとって完璧な機会であり、私たちの世界クラスのレーザーチップ技術の大規模商業化への道を加速します」とFreedom PhotonicsのMilan Mashanovitch（ミラン・マシャノビッチ）CEOは声明で述べた。「Luminarの自動車産業におけるリーダーシップ推進に役立つだけでなく、他の産業分野の顧客を同時にサポートし、顧客を拡大するためのより大きな機会となります」。

Freedom PhotonicsのスタッフもLuminarに買収された。経営陣は買収完了後も引き続きLuminarでこれまでと同様に事業をリードする。

Luminarの株価は時間外で約2％下がった。

画像クレジット：Luminar

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（文：Rebecca Bellan、翻訳：Nariko Mizoguchi）

テラヘルツ波で人間も「透視」する画像センサー

赤外線とマイクロ波の間には、現在の電子機器や光学機器では扱うことができない目に見えない電磁波領域が広がっていいる。その領域であるテラヘルツ波がすごい点は、X線によく似ていることだ。テラヘルツ波を使えば、ある種の固体物質を透視することができるが、X線過剰照射時のような「あれあれ、死んじゃった」という副作用はない。Ruonan Han（ルオナン・ハン）准教授が率いるMITのテラヘルツ統合エレクトロニクスグループの研究者たちは、この領域を利用しようとしている。MITの研究室では、電子的に操縦可能なテラヘルツアンテナアレイが開発されたばかりだ。

このトランプサイズのテクノロジーを使うことで、研究者たちはその領域への扉を開けようとしている。この技術により、より高速な通信や、霧や埃の多い環境でも視野を確保できるシステムが実現できるかもしれない。研究者たちはこれを「リフレクトアレイ」と呼んでいて、コンピュータで反射方向を制御できる鏡のように動作すると説明している。

このリフレクトアレイは、1万本近いアンテナを小さなデバイスに集約し、テラヘルツのエネルギービームを微小領域に精密に集めることが可能だ。可動部がないため、正確かつ迅速に制御することができる。この装置が生成する画像は、LiDAR（ライダー）装置に匹敵するものだが、雨、霧、雪を透過することができる。研究者は、この種の商用デバイスで軍用レベルの解像度を実現できる初めてのソリューションだとしている。

「アンテナアレイは、各アンテナに与える時間遅延を変えるだけで、エネルギーを集める方向を変えることができ、しかも完全に電子化されているので、非常に興味深い存在なのです」と、最近MITの電気工学・コンピュータ科学科（EECS）で博士号を取得したNathan Monroe（ネイサン・モンロー）氏は語っている。「つまりモーターでぐるぐる回る空港の大きなレーダーアンテナの代わりとなるわけです。このアンテナアレイでも同じことができるのですが、コンピュータの中でビット少し変えるだけなので、可動部品は必要ないのです」。

イメージ検知装置として使用する場合には、照射角度1度のビームがセンサー前のシーンの各点上をジグザグに移動し、3次元の奥行きのある画像を作成する。他のテラヘルツアレイは、1枚の画像を作るのに何時間もあるいは何日もかかるのだが、この製品はリアルタイムに動作する。これまでは、1万本のアンテナを同時に制御するために十分なビットを計算 / 通信すると、リフレクトアレイの性能が大幅に低下していた。そこで研究者たちは、アンテナアレイをコンピューターチップに直接組み込むことで、これを回避した。フェーズシフターは、トランジスタがわずかに2個という非常にシンプルなもので、このためチップ上の約99％のスペースをメモリとして確保することができた。その結果、個々のアンテナは異なる位相のライブラリを保存することができる。さらに、2トランジスタのフェーズシフターは消費電力を半減させ、別電源が不要になるというメリットもある。

「この研究以前は、テラヘルツ技術と半導体チップ技術を組み合わせてビームフォーミングが行われることはありませんでした」とハン氏はいう。「今回の研究によって、独自の回路技術により、非常にコンパクトでありながら効率的な回路をチップ上に実現し、そこでの波の挙動を効果的に制御することができるようになったのです。集積回路技術を活用することで、過去にはまったく存在しなかった素子内メモリやデジタル動作が可能になりました」。

「このリフレクトアレイは、高速に動作し非常にコンパクトなので、自動運転車のための画像認識に有用です。特に、テラヘルツ波は悪天候でも見通すことができますので」とモンロー氏はいう。

モンロー氏と彼のチームは、とあるスタートアップを通じてこの技術を市場にライセンスしようとしているが、このデバイスは軽量で可動部品がないため、自律ドローンに適しているかもしれないと示唆している。さらにこの技術は、数分ではなく数秒で動作する非侵襲型のボディスキャナーを実現することで、セキュリティの現場にも応用できる可能性がある。

以下は、システムの仕組みを紹介した動画だ。

画像クレジット：MIT

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（文：Haje Jan Kamps、翻訳：sako）

世界初の可動部のない自動運転用ソリッドステートLiDAR開発、見たいところを必要なだけ見る人間の目のような視覚システム実現

世界初の可動部のない自動運転用ソリッドステートLiDAR開発、見たいところだけを詳しく見る人間の目のような視覚システム実現

新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）、LiDAR（ライダー）システムの開発・製造・販売を行うSteraVisionは2月21日、世界で初めて、可動部を一切なくし量産性を向上させたソリッドステートLiDARを開発したと発表した。光の干渉を利用した光コヒーレント技術を組み合わせることで、肉眼では見えない遠方や霧の先が見えるようになり、さらに自動運転車向け認識技術と連動させることで、「見たいところを必要なだけ見る」ことができる人間の目のような機能を持たせることが可能になった。

これは、NEDOの「戦略的省エネルギー技術革新プログラム」において、SteraVisionが2019年から進めてきた「長距離・広視野角・高解像度・車載用LiDARの開発」の取り組みによるもの。高性能LiDARによる省エネルギー化が大きな目標だが、今回開発されたソリッドステートLiDARを使用して、道路や交通状況を把握し早めに対処する「予知運転」が可能になれば、燃費向上による15.2％のエネルギー削減が実現するという。

LiDARは、レーザー光で測距や画像検出を行う光センサー。自動運転車の「目」となる重要な技術だ。これまでは、レーザー光で対象物をスキャンする際に、鏡を動かしてレーザー光を走査させる方式が一般的だったが、そのような可動部があることで、金属疲労による動作停止や、外部からの振動による不安定化、小型化が困難といった問題があった。そこでSteraVisionは、可動部を一切なくしたソリッドステートLiDARを開発した。

このLiDARの柱となる技術の1つが、ソリッドステートスキャナー「MultiPol」だ。液晶を使って光ビームを上下左右に高速でスイッチすることで、デジタルスキャンを可能にした。

ソリッド・ステートスキャナー「MultiPol」の動作原理

もう1つは、光方向性結合器やY分岐器といった光部品の多くを1チップに集積したフォトニックICだ。多くの光ビームのスキャンが行え、指先に乗るほどの小型化と低価格化が実現した。

開発したフォトニックIC

そして3つ目が、カメラ画像、パーセプションAI、LiDARの融合だ。LiDARによる物体検出とカメラ画像の自動運転車向け認識（パーセプションAI）を融合させ、カメラだけでは困難だった霧や煙の向こうにある物体の検出や追跡ができるようになった。さらに、アナログ式ではレーザー光を走査させて全体を計測した後にフレームをリフレッシュしていたが、デジタル方式では選択的に重要な部分だけを計測し、即座にリフレッシュができるため高速追跡が可能となり、「見たいところを好きなだけ詳しく見る」という人間の目と同じような効率的な視覚システムが実現する。

カメラ画像・パーセプションAIと、LiDARを融合した重みづけスキャンの例。LiDARによる物体検出（上図）を3Dカメラ画像（下図）と融合して、パーセプションAIにより認識（下図の赤枠部分）させている

SteraVisionでは、これから自動運転、FA、ロボティクス、セキュリティといった分野の顧客ニーズに合わせてチューニングを行い、2022年の7月ごろからサンプル出荷を開始する予定とのことだ。

Electric Sheepが、既製の芝刈り機をロボット化するシステムを発売

iRobot（アイロボット）がTerra（テラ）を発表したのは、3年前のちょうど今頃だった。2020年に発売を延期するという厳しい社内決定が下された後、このロボット芝刈り機は未だMIA（作戦行動中行方不明）だ。草がたくさん生えていて時間があまりない人のために、他にもロボット芝刈り機は業務用と消費者用の両方で、いくつか販売されている。

しかし、Electric Sheep Robotics（エレクトリック・シープ・ロボティクス）という、Philip K. Dick（フィリップ・K・ディック）の小説を思い出させる会社のこの分野に対するアプローチは、John Deer（ジョン・ディア）傘下のBear Flag Robotics（ベア・フラッグ・ロボティクス）がトラクターに対して行っているのと同様に、少々斬新だ。米国時間1月25日より一般販売が開始された「Dexter（デクスター）」は、既存の業務用芝刈り機に、自律走行機能を搭載することができる。

芝刈り機にこの機械を取り付けた後、ユーザーはシステムを訓練するために、通常の草刈りのルートを一度通る。その後はシステムがLiDARやカメラ、GPSなど、搭載されたさまざまなセンサーを使って、衝突を避けながらナビゲーションを行う。Dexterは現在、RaaS（サービスとしてのロボット）モデルとして造園業者に提供されている。つまり、これはシステムを購入するのではなく、実質的にレンタルするという形だ。

画像クレジット：Electric Sheep Robotics

CEOのNaganand Murty（ナガナンド・マーティー）氏は、この機会に「米国にはたくさんの芝生がある」ということを強調した。

芝生のために使われている土地と水は、小麦とトウモロコシの合計よりも多く、米国では4000万エーカー（約16万2000平方キロメートル）を超える土地に何らかの形で芝生が敷かれていて、芝生の刈り込みだけで年間200億ドル（約2兆3000億円）が費やされています。Electric Sheep社のDexterロボットのようなソリューションは、お客様の需要を満たし、すでに不足している労働力をより効率よく配分するのに役立ちます。

今回の一般販売開始に合わせて、同社は2150万ドル（約24億6000万円）という大規模なシリーズA資金調達を実施し、現在までに調達した資金の総額は2570万ドル（約29億4000万円）となったことを発表した。このラウンドは、Tiger Global（タイガー・グローバル）が主導し（他に誰がいるだろうか？）、このベイエリアに拠点を置く会社が400万ドル（約4億6000万円）を調達したシードラウンドを主導したFoundation Capital（ファウンデーション・キャピタル）も参加した。

画像クレジット：Electric Sheep Robotics

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（文：Brian Heater、翻訳：Hirokazu Kusakabe）

メルセデス・ベンツの未来の量産乗用車にはLuminarのLiDARが搭載される

Mercedes-Benz（メルセデス・ベンツ）は米国時間1月20日、Luminar（ルミナー）のLiDAR技術を将来の車両に採用する計画を発表した。この計画は、データ共有とMercedes-BenzによるLuminarへの出資を含む広範な契約の一部だ。

この取引の一環として、Mercedes-Benzは特定のデータやサービスと引き換えに、最大150万株のLuminarの株式を取得すると規制当局に報告している。このニュースを受けてLuminarの株価は急上昇し、現在17.7％以上の上昇を記録している。

Daimler North America Corporation（ダイムラー・ノース・アメリカ）との契約には、同社の次世代量産乗用車へのLuminarの技術の開発と統合、およびその他の定義された活動が含まれると、当該申告書には記されている。Daimlerは、開発車両および生産車両からの特定のデータをLuminarのLiDARと共有し、データは継続的な製品の改善と更新に使用される。

これと引き換えに、LuminarはDaimlerに対して、同社のクラスA普通株式150万株を発行することに合意した。

Luminarの創業者兼CEOであるAustin Russell（オースティン・ラッセル）氏は、今回の提携を業界における「歴史的瞬間」とし、「消費者向け車両に搭載される安全機能と自律走行機能の大幅な向上が、SFからメインストリームになることを証明するもの」と述べている。

両社は、LuminarのLiDARがいつMercedesの車両に搭載されるかについての情報提供は控えた。

LuminarはVolvo Cars（ボルボ・カーズ）とも提携しており、同社のLiDARのハードウェアとソフトウェアを統合した独自のパーセプションシステムは、Volvoが近々発表する電動フラッグシップSUVに標準搭載される予定だ。

今回の発表は、Daimlerの量産車に搭載する計画でLuminarのIris（アイリス）LiDAR技術を開発し、同社が特定の定義された作業に対して非経常的なエンジニアリングサービス料を受け取る契約とは別のものだ。

2020年10月、Daimlerのトラック部門は、人間の運転手がハンドルを握らなくても高速道路をナビゲートできる自律走行トラックを製造するための広範なパートナーシップの一環として、Luminarに投資したと発表した。その際の投資額は非公表だった。

画像クレジット：Luminar

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（文：Kirsten Korosec、翻訳：Aya Nakazato）

BMWの製造施設に車両を自律走行させるV2XセンサータワーをSeoul Roboticsが導入

AIベースの知覚ソフトウェア会社Seoul Robotics（ソウルロボティクス）は、自動車やトラック輸送のファーストマイルおよびラストマイルの物流ハブを、1つのセンサータワーがオーケストラの指揮者のようにフリートの動きを制御し、数百台の車両を所定の位置に誘導するような集合体にしたいと考えている。

BMWとの2年にわたる試験的な技術提携を経て、Seoul RoboticsはCESで、ミュンヘンの製造施設における車両物流の自動化という、同社にとって初の商業展開を発表した。「インフラによる自律走行」と呼んでいる技術を展開する。

Seoul Roboticsの最新製品であるレベル5コントロールタワー（LV5 CTRL TWR）によって誘導される車両は、それ自体が自律走行するものではない。同社CEOでのHanBin Lee（ハンビン・リー）氏によると、必要なのは自動変速機とコネクティビティだけだという。

Seoul Roboticsの3D知覚ソフトウェア「Sensr」を搭載したセンサーとコンピュータの網が、施設内のインフラに戦略的に配置される。そして、そのインフラが車両を取り巻く環境の情報を感知し、計算を行い、予測を立て、車両に指令を送る。リー氏は、この作業を人間の安全オペレーターや人間がまったくループに入ることなく安全に行うことができると話す。

BMWでは、LV5 CTRL TWRは主に施設内に配置された約100個のLiDARセンサーに頼っているが、将来的にはセンサーの冗長性のためにカメラやレーダーも導入したいとリー氏は話す。

自動走行車企業の多くは、都市部や高速道路での走行を可能にする独自のセンサーや計算処理能力を備えた自動運転車の開発に全力を注いでいる。少なくとも自動走行貨物車の場合、開発企業は物流ハブ内の移動や、BMWの場合は新しく製造された車両を組立ラインから車両配送センターへ移動させるなど、特定の時点で人間が業務を引き継ぐ必要がある。

自律走行トラック運送会社のTuSimpleは、施設から施設まで80マイル（約128km）の高速道路を走行し、初のドライバーなしプログラムを成功させたばかりだが、同社はまだ地上での特定のオペレーションを管理するために人間を必要としている。Waymo（ウェイモ）は、人間のドライバーがファーストマイルとラストマイルの配送を担う自動運転とマニュアル運転を組み合わせたトランスファーハブモデルを促進するために、自律走行トラック輸送ハブを建設している。

LV5 CTRL TWRは高速道路に配備されることを想定していない。むしろOEM、トラック運送会社、レンタカー会社、そして潜在的には空港のファーストマイルとラストマイルにおけるギャップを埋め、コストを削減することを目的としている。

「施設の性質上、駐車場は非常に狭く、この狭い施設内を多数の車両が走り回ろうとします。誰かがそれを指揮し、誰かがコントロールタワーとなって、車両が正しいタイミングで指定の場所に入ることを確認する必要があります」とリー氏はTechCrunchに語った。「たとえ車両がいつか自律走行するようになったとしても、レベル5のコントロールタワーは必要です。というのも、車両管理システムだからです。レベル4やレベル5はいうまでもなくかなり先の話ですが、一方でこのシステムは、基本的に非常に限られたスペースでロボタクシーとしてのメリットをすぐに提供しています」。

OEM、レンタカー会社、トラック運送会社は、自社施設内で車両をA地点からB地点に移動させるだけの作業に何千人もの従業員を割いている。これは不必要な労働力の使用であるだけでなく、高度な訓練を受けたドライバーではなく、アルバイトであろう地元の人々が混雑したスペースを運転することによって多くの損害や事故が発生していると、リー氏は話す。

トラックの後ろやコーナー周辺など、複数の視点から情報を提供することで、センサータワーの死角をなくし、これによって衝突を減らし、より信頼性の高いプロセスを構築することができる、とSeoul Roboticsは説明する。

V2X（Vehicle-to-Everything）ソフトウェアを開発する企業が直面する課題の1つに、レイテンシーの問題がある。世界では、V2Xの制御は公共の4Gや5G LTEを通じて車両と共有されているが、Seoul RoboticsはBMWが所有・運営するような私有地で展開しているため、自社のユースケースに専用の帯域を確保できるプライベートネットワークで情報を送信している。また、これらの施設の車両の最高スピードは、時速13マイル（約20キロ）までとなっている。

私有地での自動化に高度なV2Xを使用する利点は、ドライバーなし走行の許可を得るために政府とやり取りする必要がなく、交通弱者が事故に遭うリスクがほとんどないことだと、リー氏は指摘する。

また、V2X企業がこれまで特に公道で直面してきた課題は、ハードウェアの購入と設置にともなうコストだが、物流の観点からユニットエコノミクスがうまく機能しているとリー氏はいう。

「LiDARは最近ずいぶん安くなっていて、センサー1個あたりは1000〜2000ドル（約11万6000〜23万2000円）ほど、システムのフル展開には数百万ドル（数億円）かかります」と同氏は語る。「OEMはハードウェアの費用を前払いするので、ハードウェアや設置の費用はかかりません。システム設置後は、当社は基本的に設置費用と車両1台あたりのライセンス月額費用の支払いを受けます。OEMは人件費や潜在的な損害にかかる費用を節約できるため、ROIは最短で1〜2年です」。

他の企業も同様の技術に取り組んでいる。2019年にはBosch（ボッシュ）とDaimler（ダイムラー）が共同で自動バレーパーキングの試験を行った。リー氏によれば、まだ技術を公表していないものの、BMWのギグにも入札したスタートアップが多数存在するという。

画像クレジット：Seoul Robotics

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（文：Rebecca Bellan、翻訳：Nariko Mizoguchi）

BMWの製造施設に車両を自律走行させるV2XセンサータワーをSeoul Roboticsが導入

画像クレジット：Seoul Robotics

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（文：Rebecca Bellan、翻訳：Nariko Mizoguchi）

小さくて安価なLiDAR技術の生産拡大を目指すVoyantが約17.7億円調達、ロボティクスや工作機械がターゲット

LiDARの未来は、Voyantが望むように、価格と大きさが今の数十分の一にまで下がらないかぎり不確実だ。LiDARがサンドイッチのようなサイズの数千ドル（数十万円）のデバイスであるかぎり、広い普及は望めない。そこでVoyantは、高性能なLiDARを小型化 / 低価格化し、容易に生産できるように資金を調達した。

2019年に同社のシードラウンドをTechCrunchが報じたときの同社の目標は、シリコンフォトニクスを利用してLiDARをサンドイッチから指の爪ほどのサイズに縮小することだった。しかし、どのLiDAR企業でも、その最大の課題は価格を下げることだ。強力なレーザー装置と有能なレセプターとビームの方向を制御する機械的もしくは光学的な手段が合わさると、それをLEDやタッチスクリーン並に安く作って、定価3万ドル（約345万円）未満の車に複数装備することは容易でない。

CEOのPeter Stern（ピーター・スターン）氏は、新型コロナウイルスの初期に同社に加わった。当時同社は、共同創業者のChris Phare（クリス・ファー）氏とSteven Miller（スティーブン・ミラー）氏が開発した有望なプロトタイプを、市販製品として完成させる方法を探していた。基本に戻った彼らが当面の策としてたどり着いたのは、既存の商用半導体工場でも作れる、フォトニクスをベースとする周波数変調連続波（FMCW）システムだった。

「他のシステムはいずれも、高価なものを大量に使っている。私たちのビジョンは、そこらのありふれた半導体のように、大量生産できるチップだ」とピーター・スターン氏はいう。さらにスターン氏は、強力で高精度なレーザーを使わないことが、費用とスペースの大きな節約に貢献していると述べた。「現在、レーザーソースとして使われているものは高額で、組み立てと較正を必要とし、レンズの問題もある。私たちのレーザーソースは、時代遅れのDatacomのレーザーを改造したようなもので、サイズは胡ゴマ一粒ぐらいだ。その価格はおよそ5ドル（約580円）、レーザーパスに30ドル（約3450円）といった程度です」。

このような小型化は、レーダーでよく使われているFMCW方式のおかげだ。光の連続ビームを解読可能なデータパターンでエンコードし、その周波数をコンスタントに調整する。このアプローチは、従来のLiDARの方法にあった多くの問題を回避する。そしてVoyantのやり方では、それを安価でできる。量産で100ドル（約1万1510円）未満になるかもしれない。そして1つのチップの上に、すべての光学系とビームの操作、センシングなどが搭載している。

LiDARチップ上の導波管の一部を接写（画像クレジット：Voyant Photonics）

しかし同社は、Velodyneや自動車分野でしのぎを削っているLuminarやBarajaのような新興のLiDAR企業を相手にしていない。「私たちは資金が少ないため、自動車の開発サイクルにはついていけない」とスターン氏はいう。そして、まさにそれは、参入をトライするだけでも極めて高くつく市場だ。「私たちは安売りをするため、アプリケーションはロボティクスやモビリティ、工場や工作機械などの安全化など、Velodyneのパックを検討しているようなところなら、どこでもいい」とスターン氏はいう。

あなたは、こう問いたくなるかもしれない。「私のスマートフォンにもLiDARが搭載されているが、それとどこが違うの？」。確かに、小型のLiDARはすでにあった。しかしそれらは、能力が極端に限られている。リビングルームをスキャンすることはできても、それより数メートル遠かったり、日射や悪天候の中では信頼性が低い。Voyantは自動車分野には進出しないが、そのスペックはすでに自動車にも搭載できるもので、100m先に対しmm精度だ。時速110kmで走っていても問題ない。

FMCWはAevaのLiDARも使っているが、ポイントが少なく、したがって解像度が低い。しかしそれは、ドップラー速度が瞬間に得られる。ビームを当てたものが、どれぐらい速く動いているのか、それが、スキャンや計算を強力にしなくてもわかる点は明らかに有利なものだ。

競合技術に対してもう1つおもしろい利点は、そのユニットが距離や速度を認識するだけでなく、材質もある程度見分けることだ。光はそれが当たる面の性質によって微妙に変化するが、その偏光と呼ばれる違いをVoyantは計測できる。したがって単一のデータポイントからそのデバイスは、相手が金属か、アスファルトか、木か、衣服か、毛皮かなどを見分けることができる。それは、モノを分類するのにすごく便利だ。毛皮だったら、それは木でもクルマでもなく、野生の動物かもしれない。

LiDARテストキット「Lark」のブロック図（画像クレジット：Voyant Photonics）

1540万ドル（約17億7000万円）のシリーズAは、UP.Partnersがリードし、LDV CapitalとContour Venturesが参加した。同社が計画しているその用途は、本番生産に向かう第一歩として、開発キットをパートナーに提供することだ。2種類の開発キットのうち「Lark」は従来的で、レーザー信号をミラー検流計から反射する。もう1つの「Sparrow」は、2D状にセッティングしたビームを使って、機械的な部品の必要性をさらに減らす。

スターン氏によると、2022年にはパートナー向けのユニットを約200生産し、商用の受注は2023年に開始する。その時点で自動車産業が注目することもありえるが、でもVoyantの戦略がうまくいけば、大きくて高価なユニットを作っている企業にとって産業市場の大きな部分が彼らの手をすり抜けているだろう。

画像クレジット：Voyant Photonics

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（文：Devin Coldewey、翻訳：Hiroshi Iwatani）

深圳でロボタクシー実証を進めるDeepRoute、L4級自動運転ソリューションの価格を約114万円に設定

DeepRoute.aiの自動運転ソリューション「L4」を搭載した車両（画像クレジット：DeepRoute.ai）

中国・深圳とカリフォルニア州フレモントにオフィスを構える自動運転スタートアップ、DeepRoute.ai（元戎啓行）は、中国時間12月8日に野心的な自動運転ソリューションを発表した。

「DeepRoute-Driver 2.0」と名づけられたこのパッケージは、生産準備の完了したレベル4システムで、価格は約1万ドル（約114万円）。5つのソリッドステートLiDARセンサー、8台のカメラ、独自のコンピューティングシステム、そしてオプションのミリ波レーダーというハードウェアを使用していることを考えると、この価格設定は信じられない。

DeepRouteの広報担当者がTechCrunchに語ったところによると、LiDARが総コストの約半分を占めているという。「サプライチェーン全体の開発が進み、スケールアップすれば、コストはさらに下がると期待できます」。

2年前に設立されたこのスタートアップは、より成熟した競合相手に臆することはない。同社は8日のリリースでこう述べている。「DeepRoute-Driver 2.0は、洗練された効率的なL4アルゴリズムを誇るが高額な価格設定となっているWaymo（ウェイモ）やCruise（クルーズ）などの既存のL4パイオニアや、価格は手頃だが完全な自動運転という点では機能が限られているTesla（テスラ）などの先進運転支援システム（ADAS）との差別化を図っています」。

中国のセンサーメーカーは、かつては法外な価格だったLiDARの価格を下げ、大量生産に適したものにしようと努力している。DJIが設立したLivoxや、シンガポール政府系ファンドTemasek（テマセク）が支援するInnovusionもその1つだ。

カールーフに設置されたLiDAR（画像クレジット：DeepRoute.ai）

DeepRouteのL4ソリューションでは、深圳に本社を置くRoboSenseのLiDARを2個、車体のルーフにメインのLiDARとして使用している。また、北京に本社を置くZ Visionの3つのLiDARセンサーを後輪の周りの前部、左部、右部に配置し、車の死角をカバーしている。Z VisionとDeepRouteは、中国のコングロマリットであるFosun Group（復星国際）の関連ファンドであるFosun RZ Capitalの支援を受けている。

DeepRouteのレベル4技術の低価格は、同スタートアップの薄利多売を意味するか、あるいはサプライヤーのマージンを圧迫しているのではないかと、ある自律走行車スタートアップの創業者はTechCrunchに示唆した。

テスト走行では、DeepRouteのレベル4システムは、深圳の繁華街のラッシュアワーの渋滞をナビゲートし、柔軟な車線変更、歩行者の優先、自動オン / オフランプ合流などのタスクを実行することができた。

設立からまだ2年しか経っていないが、DeepRouteを支えるチームには、中国の自動運転業界のパイオニアたちがいる。2019年にMaxwell Zhou（マックスウェル・ゾウ、周光）氏がDeepRouteを設立したのは、最後に所属していたRoadStar.ai（星行科技）を内紛で追い出された後のことだった。当時、RoadStar.aiは投資家から少なくとも1億4000万ドル（約160億円）を調達しており、自律走行車の分野で有望なプレーヤーと広く考えられていた。

投資家たちは、周氏の新しいベンチャー企業を応援している。同社は9月には、Alibaba（アリババ）、Jeneration Capital、ボルボを傘下に持つ中国の自動車メーカーGeely（ジーリー、吉利汽車）などからシリーズBラウンドで3億ドル（約341億円）を調達したと発表した。

OEMや自動車メーカーが、将来の生産提携と引き換えに、AVスタートアップに資金を投入するのは珍しいことではない。例えば、同じく中国のMomentaは、ボッシュ、トヨタ、ダイムラーなどの大手企業から複数の戦略的投資を受けている。

DeepRouteはL4級ソリューションの顧客をまだ正式に確保していないが、同社の広報担当者によると「大手自動車メーカー」数社がレベル4技術を搭載した車に乗車し、「機能性と価格に感銘を受けた」とのこと。

「近々契約を締結できるという見通しに非常に前向きである」と広報担当者は述べている。

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（文：Rita Liao、翻訳：Aya Nakazato）

NVIDIAの次世代自動運転ツールキット「Hyperion 8」が2024年の車両モデルに対応

自動運転機能、ロボタクシー、自動運転トラックの導入を目指す自動車メーカー、サプライヤー、スタートアップは、NVIDIA（エヌビディア）の最新のコンピュートおよびセンサーツールキットにあと少しでアクセスできるほど近づいている。

NVIDIAの創業者でCEOのJensen Huang（ジェン・スン・フアン）氏は米国時間11月9日に開催された同社の秋季GTCイベントにおいて、AV開発に必要なセンサー、コンピュート、ソフトウェアを含む量産可能なプラットフォーム「Hyperion 8」を、2024年の車両モデル向けに購入できるようになったことを発表した。

Hyperion 8は、エンド・ツー・エンドのNVIDIA Driveプラットフォームの最新版で、自動車メーカーが好みやニーズに合わせてカスタマイズして使用することが可能だ。Hyperion 8は4月に初めて明らかにされた。しかし、このプラットフォームを構成するカメラ12台、レーダー9台、LiDAR1台をどの企業が供給するかなど、詳細の一部は11月9日まで明らかにされていなかった。注目すべきは、Luminar（ルミナール）がLiDARを提供している点で、これは新規上場企業にとって大きな恩恵となる可能性がある。また、Continental（コンチネンタル）、Hella（ヘラ）、ソニー、Valeo（ヴァレオ）もHyperion 8用にセンサーを提供している。

Luminarの創業者でCEOのAustin Russell（オースティン・ラッセル）氏は「NVIDIAのシステムが（量産車向けに）設計されるのに合わせて、我々も最終的に設計されることになります」と述べた。

Hyperionは、自動車メーカーなどの顧客が、車内の基幹コンピュートやミドルウェア、AI機能など、必要なものにアクセスして調整することができるリファレンスプラットフォームだ。

今回のHyperion 8の提供開始は、秋のGTCイベントでフアン氏が発表した一連の自動車関連の発表の1つだった。主な発表内容は多岐にわたる。6月のDeepMap買収によって強化されたマッピングの開発や、シミュレートされたカメラでリアルなシーンを再現し、データを自動的にラベル付けするツール、デジタルアシスタントの役割を果たして自動運転システムと乗客の間の重要なコミュニケーションを提供し、駐車もこなせるパーソナルコンシェルジュ製品などだ。各新製品の発表はいずれもHyperion 8に適合したり、補完したりするものだ。

結論：この分野には、乗用車用の運転支援システムを開発しているサプライヤーや自動車メーカー、自動運転トラックやロボタクシーのような完全自律走行車の展開に取り組んでいる企業が含まれ、NVIDIAはそうした自動運転マーケットの多くを取り込むことを目指している。

NVIDIAは、Cruise（クルーズ）、Mercedes-Benz（メルセデス・ベンツ）、TuSimple（トゥーシンプル）、Volvo（ボルボ）、Zoox（ズークス）など、自社のDrive Orinコンピュータ・システム・オン・チップを使って開発している多くの顧客を獲得している。NVIDIAは秋のGTCイベントで、Lotus（ロータス）、中国の自動運転スタートアップQcraft（キュークラフト）、中国のWM Motor Technology Co（WMモーターテクノロジーカンパニー）が所有するEVブランドのWeltmeister（ヴェルトマイスター）など、さらにいくつかのブランドの獲得を宣伝した。

NVIDIAの自動車担当副社長であるDanny Shapiro（ダニー・シャピロ）氏は、GTCに先立って行われた説明会で「100％のマーケットシェアを期待しているわけではありませんが、NVIDIA DRIVEで開発している市場のシェアは圧倒的です」と述べた。「その理由は、NVIDIAがエンド・ツー・エンドのソリューションを提供しているからに他なりません。車に搭載されるものだけでなく、データセンター、シミュレーション、車両に至るまで、同じアーキテクチャー上にあることは非常に大きな利点です」。

画像クレジット：NVIDIA

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（文：Kirsten Korosec、翻訳：Nariko Mizoguchi）

自動化農業Iron Oxが従来の温室で使える移動・モニタリングロボットを発表

米国時間11月2日、Iron Oxはハウス栽培をアシストする移動式ロボットGroveを発表した。同社はベイエリアの屋内農業のアグリテック企業だが、この移動ロボットは最大450kgの荷物を持ち上げて運ぶことができるという。

Iron Oxでの主な積み荷は、180cm四方の屋内水耕栽培用のモジュールだ。そのモジュールをマシンのところに持って行き成長をチェックし、さらに、その他のケアや収穫の工程へ運ぶ。システムはLiDAR（ライダー）を搭載し、前方用と上方用のカメラが栽培スペースを上手にナビゲートする。

CEOのBrandon Alexander（ブランドン・アレクサンダー）氏は、プレスリリースで次のように述べている。「私たちはテクノロジーを利用して土地と水とエネルギーの使用量を減らし、増加する未来の人口を養おうとしています。短期的な目標は、農業系に対する気候変動の影響を抑えることです。そのための努力は、地球上の農産物生産部門がカーボンネガティブになるまで続けます」。

このロボットは、屋内農業への関心が高まり、スタートアップたちがもっと持続可能な方法で爆発的な人口増を養える農業を探している時期に登場した。この分野では垂直栽培が最もバズっているキーワードだが、Iron Oxのソリューションはより従来的な温室が対象となっている。ただし、最初から全面的な自動化を目指している。

カリフォルニアに本社のあるIron Oxは最近、テキサスに5万平方メートルの屋内農場を立ち上げた。2021年9月に同社は5300万ドル（約60億4000万円）のシリーズCを調達し、調達総額が9800万ドル（約111億6000万円）になっている。

画像クレジット：Iron OX

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（文：Brian Heater、翻訳：Hiroshi Iwatani）

LiDAR使った上空からの地理調査で478のマヤ文明の遺構を発見、紀元前1200年頃から紀元前後のオルメカ文明との共通点も

メキシコ国立統計地理情報院(Instituto Nacional de Estadistica y Geografia)などによる、LiDARを使った上空からの地理調査で、メキシコ南部に数百ものマヤ文明およびオルメカ文明の祭祀場の遺跡が発見されました。アリゾナ大学の考古学者猪俣健氏らが、メキシコ湾の中のカンペチェ湾に沿ったオルメカの中心地とグアテマラ国境のすぐ北にあるマヤ西部低地にまたがるこの地域を調査したところ、478もの祭祀場の輪郭がみつかったとのこと。

今回の調査では、マヤ文明が、紀元前1500年～紀元前400年頃までメキシコ南部の海岸線に栄えていたオルメカ人から文化的なアイデアを受け継いでいた可能性があることがわかりました。発見された祭祀場の遺跡は、その建物の配置の特徴からメキシコとグアテマラの国境付近にあったアグアダ・フェニックス遺跡と同時期の紀元前1100年～紀元前400年頃に作られたとみられます。

またこの祭祀場遺跡には、最古のオルメカ文明として知られるメキシコ・タバスコ州のサン・ロレンソ遺跡の祭祀場跡とも配置に共通点があることがわかりました。猪俣氏は、この点について「サン・ロレンソが後にマヤにも受け継がれたいくつかのアイデアのもととして重要であることを物語っている」と述べました。これはつまり、マヤ族がオルメカ族から儀式の概念や宗教的な基板を受け継いでいた可能性が考えられるということです。

もちろんふたつの文明には相違点があります。たとえばサン・ロレンソの遺跡の壁には遺跡の建設を指揮した当時の支配者の絵が彫られているのに対して、アグアダ・フェニックスの方にはそれがありません。それはたまたまなのかもしれませんが、もしかするとマヤ遺跡のほうが、平等な人々の協力と努力によって建設された可能性が推測されるとのこと。猪俣氏は「当時は定住型の生活に移行していた時期で、階層的な組織があまりない地域が多かったのではないか」と述べています。

近年、メキシコ、グアテマラ、ベリーズの国境地帯にまたがるマヤ文明があった一帯で、無数の灌漑用水路や道路、要塞などの遺構が発見されるようになりました。その理由は、LiDARによって上空から広範囲を一気に調べる方法が活用されるようになったため。LiDARの赤外線レーザー光は地表を覆うように茂る木々の葉を透過して地面を3Dスキャンできるため、調査団が森に足を踏み入れずともそこに隠れている古代文明の特徴を発見することができます。

ヒューストン大学のNational Center of Airborne Laser Mapping(NCALM)の技術者で、今回の研究の共著者でもあるファン・カルロス・フェルナンデス=ディアス氏は、LiDARの利点は古代文明による建物や道路、農地、灌漑用水などを3次元の俯瞰図にして見ることができ、世界の多くの地域で森林に覆い隠されているかつての風景やインフラを発見できるところです」と述べています。

・自動運転車も使うLiDARセンサー技術でマヤの巨大都市を発見。グアテマラの森林に6万もの構造物

（Source：Nature Human Behavier。Engadget日本版より転載）

MITの研究者による自動運転の水上タクシーが、アムステルダムの運河で初航行

確かに、自動運転の水上タクシーが実用化されている都市は多くないが、アムステルダムはそのうちの1つになるかもしれない。先に、MITのCSAIL（コンピュータ科学・人工知能研究所）とSenseable City Laboratory（センサブル・シティ・ラボラトリー）の研究者たちは、自律的に航行する完全自動運転型のロボットボートを初めて進水させた。彼らはこのボートを「Roboats（ロボート）」と呼び、現地時間時間10月28日、運河で初航海を行った。

このボートは5人が十分に乗れるほどの大きさで、開発チームは廃棄物の回収や商品の配送などの、人間が操縦するボートで行っている作業にも使えると考えている。映画「Blade Runner（ブレードランナー）」から出てきたようなこの船は、バッテリーで駆動し、ドックに収まっている時にはワイヤレスで充電できる。チームの主張によれば、10時間の運行に十分な電力を搭載しているという。

自律的に進路を決定し、物体への衝突を避けるために、ロボートはLiDARと360度の視界を可能にする多数のカメラを使用している。ナビゲーションは、一般的な自動車のカーナビと同じように、GPSを使って現在地から目的地までの安全なルートを把握する。

アムステルダムの運河を順調に航行中のロボート（画像クレジット：Roboat）

「認識機能、ナビゲーション、制御システムの精度と信頼性が向上し、ラッチングも可能な近接接近モードなど新機能の導入や、自動船位保持システムが改善されたことにより、今やこのボートは現実世界の水域を航行できるようになりました」と、MIT教授でCSAIL所長のDaniela Rus（ダニエラ・ルス）氏は語る。「ロボートの制御システムは、ボートに乗っている人の数に適応します」。

ロボートの設計で賢明な点の1つは、ユニバーサルプラットフォームを採用していることだ。これはバッテリーや推進システムの収容と併せて多目的に使用できる船体で、トップデッキを交換することによって、さまざまな用途に合わせて活用できる構造となっている。

「ロボートは24時間365日、船長がいなくても業務を遂行できるため、都市にとって大きな価値があります。しかし、安全上の理由から、レベルAの自動運転に到達することが望ましいかどうかは疑問です」と、プロジェクトの主任研究員であるFábio Duarte（ファビオ・ドゥアルテ）氏は語る。「陸にいるオペレーターが、コントロールセンターから遠隔操作でロボートを監視するシステムになるでしょう。1人のオペレーターが50台以上のロボートを監視することで、円滑な運用が可能になります」。

Roboat.orgでは、この技術が作動している様子を見ることができる。

画像クレジット：Roboat

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（文：Haje Jan Kamps、翻訳：Hirokazu Kusakabe）

横浜国立大学が測距と振動検出が同時に可能な新方式LiDARを開発

横浜国立大学が測距と振動検出が同時に可能な新方式LiDARを開発横浜国立大学は10月25日、従来の光測定方式では難しかった、長距離の測距と振動分布の検出を同時に行える新しい「相関領域LiDAR（ライダー）」を開発したことを発表した。将来的には、空気中の粒子の運動や空気の流れを可視化し、感染症対策に貢献できるとしている。

横浜国立大学理工学部4年生の清住空樹氏と水野洋輔准教授は、東京工業大学の中村健太郎教授、芝浦工業大学の李ひよん助教授らとの共同研究で、光相関制御型の新方式LiDARを開発した。LiDARとは、レーザー光などの光を使って物の検知や測距を行う装置のこと。光相関制御型とは、光の干渉を利用したシステムであることを示している。

自動車部品や構造物の異常検知では、一般に、光測定を利用した振動検出技術が使われている。なかでも、ドップラー効果を利用したレーザードップラー振動計が主流とのこと。しかし、この装置は振動検出が主目的であるため測定範囲が短く、測距や高速で測定点の切り替えが難しい。そこで、長距離の測距も可能な振動検出技術を備えたセンサーの登場が待ち望まれていた。

通常のLiDARは、照射した光が対象物で跳ね返る反射光を分析して距離などを割り出すが、同研究チームは、反射光に参照光を当て、そこで生じる干渉を利用する方式をとった。レーザー光に周波数変調を加えると、光の干渉が強くなる「相関ピーク」が形成される。ここを測定点とすることで、様々な情報が得られる。相関ピークと重なった場所が振動していれば、その周波数や振動波形がわかるという。

相関ピーク、つまり測定点は、レーザー光の変調で制御できるため、複数の測定対象が広範囲に分布していても、変調でレーザー光に沿って測定点を移動（掃引）させれば測定が可能となる。実験により、48cmの範囲内の測距も、ほぼ正確に行えることがわかった。また、30kHzで振動する振動発生装置を測定したところ、30kHzの周波数が検出できた。

この相関領域LiDARを使うことで、将来的には空気の流れが可視化して、部屋の換気の状態やマスクの周りの乱流などが測定できようになると、研究チームは話している。さらに、人の脈拍、呼吸、心臓の微細振動、鼓動などの生体信号を非接触で測定できるようになるとのことだ。

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。

AuroraがSPAC合併を控えた戦略として自動運転トラック技術に光を当てる、テキサス州でテストを拡大中

テキサス州の州間高速道路45号線沿いに立つ、上部に「Aurora（オーロラ）」と白く巨大な文字で刻まれた広告看板は、謎めいたメッセージを投げかけている。「新しい運転方法の兆しが見えている」。

この道路を走る何千人ものドライバーの中でどれだけの人が、それが何を意味し、Auroraとは何かを知っているのかを見極めるのは難しい。自動運転車技術を手がける同社は（複数の競合企業と肩を並べ）AポイントからBポイントへの人や荷物の移動方法を恒久的に変えようとしているが、その知名度は低いといえよう。

しかし、ブランクチェックカンパニー（白紙小切手会社、SPAC）との合併により株式市場への参入を計画しているAuroraは、自社のプロダクトにスポットライトを当てた。報道陣、アナリスト、そしてPACCAR（パッカー）、Toyota（トヨタ自動車）、Volvo（ボルボ）などのパートナー企業に加え、既存投資家や潜在的な新規投資家を招き、自動運転トラックの乗車体験とともに同社の技術をより深く知る機会を提供した。同社はまた、テキサス州で新しいルートのマッピングとテストを開始することなど、同社のオペレーションに関する最新情報も共有している。

「Aurora Illuminated（オーロラ・イルミネイテッド）」と銘打ったこのイベントは、同社にとって幸先の良い時期に開催された。2017年にSterling Anderson（スターリング・アンダーソン）氏、Drew Bagnell（ドリュー・バグネル）氏、Chris Urmson（クリス・アームソン）氏の3人によって設立されたAuroraは、Uber（ウーバー）の自動運転部門を買収したことで規模が倍増し、1年足らずで1600人を超える従業員を抱えるまでに成長している。

同社は、特別買収目的会社（SPAC）であるReinvent Technology Partners Y（リインベント・テクノロジー・パートナーズY）との合併を通じて130億ドル（約1兆4470億円）の評価額を持つ株式公開企業になろうとしている。この買収は7月に発表され、TechCrunchがそれより前の報道で確認していたものだが、2021年中に株主投票が行われる見込みだ。承認され次第、AuroraはNASDAQに上場する。同社はいずれの日程も公表していない。

Auroraが本格的に「成功した」というのは、推定的で時期尚早である。しかし同社は、相当の資金調達、主要パートナーシップの確保、テストの拡充など、商業化に向けた多くのハードルを乗り越えている。また、Waymo（ウェイモ）や上場企業のTuSimple（トゥーシンプル）、さらにはGatik（ガティック）やKodiak Robotics（コディアック・ロボティクス）といった小規模スタートアップのような、豊富な資金と提携を持つ他企業が競合する自動運転トラックの勢力図でも、大きな進歩を遂げている。

進捗レポート

Auroraがテキサス州に初上陸したのは1年前のことだ。現在同社は、テキサス州のダラス、パーマー、ヒューストンのターミナル間のルートで、スパイシーなポテトチップスやスナックを製造するBarcel（バルセル）の荷物を運ぶための自動運転トラック（常にセーフティドライバー2名が同乗）を運用している。また、今月初めに発表されたパイロットプログラムの一環として、テキサス州ダラスとヒューストンの間でFedEx（フェデックス）の貨物輸送を開始した。FedExによると、Auroraの技術を搭載したPaccarのトラックは週に数回使用され、州間高速道路45号線沿いの500マイル（約804km）近くのルートを走行するという。

計画ではエルパソとサンアントニオにターミナルを追加し、西はフェニックスとロサンゼルスまで、南はラレドまで、東はニューオーリンズまで拡張する予定である。Auroraが構想しているネットワークは西部と東部の沿岸地域を網羅しており、最終的には米国全土を視野に入れている。

Auroraはテキサス州外への進出がいつになるかは明らかにしていない。同社は先頃、エルパソとダラスを結ぶ全長630マイル（約1014km）のルートの貨物輸送を含まない試験運行を開始したところだ。

共同創業者で最高プロダクト責任者のスターリング・アンダーソン氏によると、商品を輸送するルートにおいて、同社は常に割り当てられたタイムフレーム内に配送してきたという。

「これはすばらしい、エキサイティングなオペレーショナル・エクセレンスの事例です」と共同創業者で最高経営責任者のクリス・アームソン氏はイベントのインタビューで語っている。「長期的な展望として、ドライバーを乗せずに車両を運転できるようになったときにサービス時間の制限はなくなるでしょう。それは飛躍的な前進の瞬間です」。

画像クレジット：Aurora

乗車

TechCrunchが2回試した乗車は、テキサス州パーマーにある、Aurora所有のSouth Dallas Terminal（サウス・ダラス・ターミナル）の駐車場から始まった。

トラックはPeterbilt（ピータービルト）579で、Auroraの自動運転システムと統合され、Paccarの協力を得てカスタマイズされている。同社が「Aurora Driver（オーロラ・ドライバー）」と呼ぶこのシステムには、カメラとレーダーの他、LiDAR（ライダー）と称される、長距離および中距離の検知と測距を行う光学式レーダーセンサーが組み込まれている。長距離LiDARは、Blackmore（ブラックモア）を買収後に自社開発された。Auroraは同社にとって2つ目のLiDAR企業となるOURS Technology（アワーズ・テクノロジー）を買収済みだ。中距離LiDARセンサーは、非公開のサプライヤーから提供されている。

冷却装置を備えた巨大なコンピューターがキャビン後部に配備されている。他にも、走行中の車両、目的経路、道中の画像分類などを表示するディスプレイがキャビン内に設置されている。車内にはセーフティオペレーター2名が待機。いわゆる操縦士は商用トラックの運転免許、すなわちCDL（商用運転免許証）を保有しており、目的経路の確認や呼び出しを行う副操縦士は、他の車両、歩行者、道路上の物体を監視するスポッターのような役割も果たす。

画像クレジット：Kirsten Korosec

「私たちは彼らを単なるテスターとは見ていません。技術に関すること、そして彼らがどのように感じるかということだけでなく、道路のルールについても、非常に優れたガイダンスやアドバイスを数多く提供してくれます」と、Auroraのパートナーおよびプログラム担当VPであるLia Theodosiou-Pisanelli（リア・テオドシユー・ピサネリ）氏はトラック乗車前のセーフティブリーフィングで語っている。「例えば、トラックのドライバーであればしないようなこととして、あなたは大きくターンすることを選んでいる、これはあなたのやり方である、これはあなたのオペレーション方式である、これは他のドライバーが想定するようなことである、といった指摘です。また、顧客が期待することを本当によく理解しています」。

すべてのオペレーターはAuroraの従業員であり、契約社員ではない。彼らは数週間にわたって、車両制御、防衛運転、そしてクローズドトラックでのシナリオ実践の訓練を受ける。12名の「操縦士」が6週間から8週間の訓練を終え、現在トラックに同乗している。他にも準備中の操縦士たちが控えている。

2回の試乗のいずれにおいても、トラックは始めから自動運転でターミナル区画から側道まで走行し、続いて州間高速道路45号線へのオンランプを通過した。45号線を13マイル（約21km）ほど走ってから、左に曲がって高速道路の下に入った。一時停止の標識の後、トラックはもう一度左に曲がり、州間高速道路に再び入ってターミナルに戻った。往復で約28マイル（約45km）の行程だった。

画像クレジット：Kirsten Korosec

この種のデモでAV技術の完全な評価を提供するのは難しいことだが、同社は実際にシステムの寸評を提供し、さらに重要なことに、企業がどのような「ドライバー」を開発しようとしているのかを伝えている。

Auroraの場合、会社は慎重なアプローチをとっている。同社のトラックは、高速道路で掲示制限速度が時速75マイル（120km）であっても、時速65マイル（約105km）を超えることはない。合流車両のスペースを確保するか、低速車両を追い越すため以外は、一番右の車線に留まる。また州の法律に基づき、車両が路肩に停車している場合は、常に他の車線に移動する。

Auroraはさらにセーフティオペレーターに対して、テオドシユー・ピサネリ氏が説明するように、作業員がいる稼働中の建設現場や、緊急車両がライトを点滅させて近づいてきたとき、そしてあらゆる「クレイジーな動作主体」に対応する場合に、手動制御に切り替えることを意味する「解除」を行うよう指示している。

「解除するときは常に、その体験から学習します」と同氏はいう。「私たちはオペレーターに、積極的に解除するよう伝えています。そのことが、体験から学ぶ能力にインパクトを及ぼすことはありません。シミュレーターを通して、システムが何をするかを見ることができるからです」。

同社によると、すでに路上走行距離は450万マイル（約724万km）を超え、仮想テストスイートでは数十億マイルを走行しているという。

筆者が乗車中、側道沿いの区間をセーフティオペレーターが一旦制御した。車道に停車していたピックアップトラックが前方に進入し、セミトレーラーの前を曲がろうとしているように見えたためだ。2回の走行の残りの部分では、トラックは自律的かつスムーズに走行し、減速した車両が前方に来たときには、やや積極的にブレーキをかけることができた。

彼らが示したもの

Tesla（テスラ）の発表イベントを彷彿とさせる、洗練された照明、カーペット、座席、装飾を備えた仮設構造の中で、同社はその戦略を明らかにするとともに、LiDARやシミュレーションを含む同社技術を説明する試作品や教育的資料を披露した。その目的は、2023年末までに自動運転トラック事業を展開し、2024年末には配車サービスを開始する計画の背景を示すことだった。

同社は2種類の試作車を公開した。最終的には世界中で物や人を自律的に移動させる車両を提供すると同社は説明する。Volvo VNL（ボルボVNL）トラックは、Volvo初の自動運転トラックの設計試作品で、商用生産を想定している。VNLの路上テストは2022年に開始される。

Auroraは量産向けのAV対応試作車 Toyota Sienna（トヨタ・シエナ）も紹介した。Auroraは自社のAVシステムをこの車両に統合しており、ピッツバーグ、サンフランシスコのベイエリア、そしてテキサスで、約10台の車両をテストおよび検証用に配備する予定だという。

この先にある道筋

Auroraは将来のパートナーについて話す準備はできていなかった。しかし戦略的に言えば、市場は巨大であるとアンダーソン氏は指摘し、次のように語った。「多くのプレイヤーが存在しており、その多くと話をしています」。

2人はテレアシスタンス技術についても詳しく触れた。これは、人間がオフサイトのロケーションモニターを使って、必要に応じて自動運転車に経路計画の指示を送るというもので、これまで詳細には語られていなかった。

「当初から、技術の一環としてテレアシストを考えていました」とアームソン氏。

「端末の内部や周辺で起きていることを、極めて微細な粒度でモデル化しました」とアンダーソン氏はこれまでの進捗について語り、すべてのステップをチャート化したことに言及した。「私たちは、エンド・ツー・エンドのサポート要件が何であるかを十分に理解しています。トラックにドライバーが乗っていないときに、どのくらいの頻度でテレアシスタンスイベントやロードサイドアシスタンスが必要になるかについて、これから明らかになっていくでしょう」。

アームソン氏とアンダーソン氏は、同社がクローズドトラックや公道でテレアシスト技術をテストしており、商業運転に最適なアプローチを決定するためにパートナーと協働していくことを明言した。

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（文：Kirsten Korosec、翻訳：Dragonfly）

LiDAR開発会社OusterがSense Photonicsを買収、狙いは自動車業界

2021年3月にSPAC（特別買収目的会社）との合併を通じて上場したLiDAR企業のOuster（オースター）は、ソリッドステート型LiDARのスタートアップ企業であるSense Photonics（センス・フォトニクス）を、月曜日の市場終了時に約6800万ドル（約75億7000万円）と評価された全株式を取得して買収すると発表した。

この買収が完了したら、Ousterは新たな事業部門としてOuster Automotive（オースター・オートモーティブ）を起ち上げ、現在のSense社のCEOであるShauna McIntyre（シャウナ・マッキンタイア）氏が、同部門を率いることになるという。この新事業部門では、Senseの最長測定距離200mのソリッドステート型LiDARを、Ousterが自動運転車用として計画しているマルチセンサーLiDARスイートに統合する。サンフランシスコを拠点とするSenseが開発したLiDARの特長は、以前TechCrunchの記事でも説明しているように、視野角の広さである。

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ニュースリリースによると、Ouster Automotiveは5社の自動車メーカーとの交渉進展を目指すというが、そのような可能性のある提携についての詳細は明らかにされなかった。もしこれらが確実なものになれば、2025年か2026年に生産が始まる見込みだという。

LiDARは、ほとんどの自動運転システムで重要な役目を担うセンサーだ。LiDARとは「light detection and ranging（光による検知と測距）」の略で、レーザーを使って離れた位置にある物体までの距離を測定し、周囲の3Dマップを作成する。Waymo（ウェイモ）やArgo AI（アルゴAI）などの企業が開発している自動運転システムにとって、LiDARはレーダー、カメラ、ソフトウェアとともに欠かせないものとなっている。

2021年2月、OusterのCEOであるAngus Pacala（アンガス・パカラ）氏は、ポッドキャスト「Shift（シフト）」で、LiDAR業界の将来は統合が進むだろうと述べていた。「LiDAR企業は今後5年以内に3～5社になるだろう」と同氏は語ったが、今回の新たな買収は、Ousterが同氏の予測を現実のものとする動きの先頭に立つことを示している。

Ousterは2021年前半に19億ドル（約2120億円）規模の取引で白地小切手会社との合併を完了し、競合のLiDAR企業であるLuminar（ルミナー）、Innoviz（イノヴィズ）、Velodyne（ヴェロダイン）と同様に、SPACルートで株式市場に上場を果たした。Ousterの株価は、2月に15.39ドル（約1715円）の年初来高値を記録したが、現在は7.41ドル（約826円）で取引されている。

Ousterの広報担当者にTechCrunchが確認したところによると、同社はSenseで働く従業員80人の大半がマッキンタイア氏とともにOusterに加わることを期待しているとのこと。

広報担当者は、次のように続けた。「Ousterの視点は常に、自動車製造会社が求めているのは、大量生産が可能で、数百ドル（数万円）という低コストで車体に組み込むことができ、長距離から短距離までカバーする、ソリッドステート型LiDARのマルチセンサースイートであるということを見据えています。それこそが、当社が提供しようと考えているものです」。

画像クレジット：Ouster

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（文：Aria Alamalhodaei、翻訳：Hirokazu Kusakabe）