GPUの能力で雪道走行可能な自動運転車“Snowtonomy”を開発するフォード

フォードが開発する雪道走行可能な自動運転車“Snowtonomy”

　NVIDIAが主催するGPUソフトウェア開発者向け会議「GPU Technology Conference 2016」（以下、GTC 2016）には、さまざまなセッションが用意されており、その中には自動車メーカーによるセッションも存在する。

　本記事で紹介するのは、フォードが開発する自動運転車“Snowtonomy”になる。フォードによると、米国では多くの人が雪道を運転する機会があるという。“Snowtonomy”では雪道の自動運転を目的とし、3Dマップを使うことで位置を特定、GPUによってリアルタイム演算をしている。

　フォードの自動運転車は、Velodyne製の全方位LiDARを4基搭載するほかGPSやイメージングユニットによって周囲の3Dマップを生成。これらと道路地図を比較することで位置を割り出すほか、画像の混合ガウス演算によってその画像の特徴を把握し、天候要因などに対応している。

米国において雪道運転が必要になる人数

“Snowtonomy”について

車両に搭載するVelodyne製の全方位LiDAR

位置決めの方法

フォードの自動運転研究の歴史

地図のマッチングによる位置決め

混合ガウス演算した地図

　この画像の混合ガウス演算に必要な計算量が多く、GPUによってのスピードアップが図れる。1個のCPUの演算能力を1とした場合、2個では2.1倍、ダウンサンプルしたものを持ちいたCPU 2個では16倍となるが、GPUを用いることで70.5倍の処理を実現。これによってリアルタイム演算を実施しているとした。

GPUによる高速化割合。これによりリアルタイム演算を可能としている

　なお、フォードは雪道による自動運転のテスト映像を公開している。これを見ることでどのような3Dマップが生成されているのか、どのような動きをするのかを理解することができるだろう。