東芝、自車の動きを高精度に推定して他車の動きを予測できる独自AIを開発

車載公開データセットでの運動軌跡の比較

　東芝は6月3日、自動車やドローンなどの安全性向上や自動走行・自律移動の実現に向けて、車載カメラと動きを検知する慣性センサ（加速度センサ、角速度センサ）を用いて、自車両の動きを高精度に推定する「自車両の動き推定AI」と、さまざまな交通シーンで周辺車両の将来の動きを予測する「他車両の動き予測AI」を発表した。

　これら2つのAIは、公開データを用いた実験で、推定結果と実距離の差の絶対値の平均である推定誤差をそれぞれ従来技術と比較して40％削減し、両AI技術において世界最高精度を達成している。

　同社は、今後も今回開発した技術を公道など実際の環境で評価を行ない、2023年度の実用化を目指すとしている。

開発背景と性能概要

　近年は交通事故防止や運転負荷軽減を目的として、ADAS（先進運転支援システム）が搭載された自動車の販売台数が伸びるとともに、社会の自動運転に対する関心が日々高まっていて、このADASや自動運転システムを搭載した自動車の世界販売台数は、2018年は2000万台だったものが、2030年には8000万台を超えるという予測もある。

　しかし自動車の安全走行には、自車両の動きの正確な推定と、他車両の将来の動きを正確に予測する技術が不可欠となる。現在ADASにおいては「LiDAR」やGPSなどのセンサを用いた技術が開発されているが、高価であったり、周辺の建物などの状況によっては衛星からの電波が届かず計測ができなかったりという課題がある。また、将来の動きを高精度に予測するためには、周辺道路の車線数や曲率などの道路形状に合わせてそれぞれ予測AIモデルを用意する必要があり、さまざまな交通シーンや車両の動きが想定される一般道への対応が難しいといった現状がある。

　そこで東芝は、安価に手に入り電波などの環境に依存しない車載カメラと慣性センサを用いた自車両の動きを推定するAIと、道路形状ごとの予測AIモデルを作ることなく他車両の将来の動きを高精度に予測する2つのAIを開発。

　自車両の動き推定AIは、車載カメラ画像から周囲環境の3次元空間地図の生成と車両位置の推定を同時に行なう技術（Simultaneous Localization and Mapping : SLAM）をベースに、加速度センサや角速度センサといった慣性センサ（Inertial Measurement Unit : IMU）を用いることでさまざまな風景に対応が可能となる。

　しかし、高速道路で車両の速度が一定でセンサの値に変化がないといった場合など、センサのノイズのほうが有効な信号より大きくなってしまい、推定精度に悪影響を及ぼす問題があるため、今回は車両の動きに応じて画像（カメラ）、加速度センサ、角速度センサごとのデータの有用性を各時刻で判定し、変化がある有効なセンサだけを適宜組み合わせて車両の動きを推定する手法を合わせて開発。

　このAIは、自動車のように加減速が比較的少ない動き方から、ドローンのような加減速の大きい動き方まで対応が可能。公開されているデータセットを用いて検証したところ、カメラと慣性センサから得られるデータをもとに推定する従来手法に比べて誤差を40％低減し、カメラのみを用いた場合との比較では誤差を82％低減。真値の軌跡とほぼ一致する結果が確認された。

他車両の将来位置予測結果（4秒先の位置を予測）

　他車両の動き予測AIは、さまざまな道路形状において有効となり、道路形状などを一般化した幾何学的な特徴をディープラーニングで学習することで、実際の道路の形状に依存しないAIが実現可能。さまざまな交通シーンが想定される一般道などにおいても膨大な数の予測AIモデルの作成が不要となる。

　車線ごとの動きの予測と、将来走行する可能性の高い車線を予測する2段階構成となっていて、多様な道路形状に対応して高精度な予測を実現。公開されているデータセットを用いた実験では、他車両の将来位置予測（4秒先の位置の予測）において、従来手法と比較して誤差を40％以上削減し、世界最高精度を達成している。