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  • 2017/12/05
  • 遠藤正賢

アウディが新型A8のレベル3条件付き自動運転をNIPS(神経情報処理システム)カンファレンスで報告

今年は12月4~9日に米カリフォルニア州ロングビーチで開催、アウディは協賛企業としても参画

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新型アウディA8
アウディは12月4~9日に開催される、年に一度の人工知能に関する世界的カンファレンス「NIPS(神経情報処理システム)カンファレンス」で、新型アウディA8で実用化されたレベル3条件付き自動運転システム「アウディAIトラフィックジャムパイロット」に関するプレゼンテーションを行う。

なお、今回のNIPSカンファレンスは、米カリフォルニア州ロングビーチで開催。アウディは自動車メーカーとして初めてNIPSカンファレンスに自社ブースを設営した前回2016年に続き、今年も協賛企業として参画する。

アウディエレクトロニクスベンチャー(AEV)は「人工知能を用いて極めて精密な3D環境モデルを構築する単眼カメラ」について研究報告

アウディの子会社であるアウディエレクトロニクスベンチャー(AEV)から派遣されたプロジェクトチームは、今回開催されるNIPSカンファレンスおよびワークショップにおいて、クルマの周囲の状況を正確に把握することを可能にする「人工知能を用いて極めて精密な3D環境モデルを構築する単眼カメラ」についての研究報告を行う。

通常のフロントカメラはセンサーとして機能し、車両前方約120°の範囲を対象に解像度1.3メガピクセルの画像を1秒間に15枚撮影、ニューラルネットワーク(神経回路網)の中で演算処理する。

そこでは、ピクセルごとに13の対象にカテゴリー分けを行う、セマンティックセグメンテーションと呼ばれる画像処理プロセスを実施。システムは他のクルマやトラック、家、道路標示、通行人、交通標識などの存在を認識・識別する。

このシステムではニューラルネットワークを、距離情報を得るのにも活用。ここでは、等距離を定義する仮想境界線であるISOラインを介して視覚化。セマンティックセグメンテーションと、深さ(距離)を概算するこのプロセスの組み合わせにより、現実環境のより正確な3Dモデルを生み出すことを可能としている。

また、アウディでは、「supervised learning」(教師あり学習)とは反対に、事前の分類・カテゴリー分けを必要とせず、周囲の状況およびシナリオを観察することで学習を進めていくメソッド「unsupervised learning」(教師なし学習)という方式で、ニューラルネットワークのトレーニングを実施。

ニューラルネットワークには学習用としてステレオカメラを使って記録された道路状況の映像が大量に送られており、その結果ニューラルネットワークは単眼カメラの画像から3D情報を生成する際に使用するルールを独自に学習している。

フォルクスワーゲングループITデータ研究所、同エレクトロニクス研究所アウディチームもAIに関する研究成果を発表

なお、今年のNIPSカンファレンス・アウディブースでは、フォルクスワーゲングループITデータ研究所のAI基礎研究部門が、教師なし学習に加えて、確率分布を表す効率的な方法である変分推論(variational inference)を介して制御を最適化する技術を発表。

さらに、カルフォルニア州ベルモントに本拠を置くフォルクスワーゲングループエレクトロニクス研究所のアウディチームが、パーキングロットにおける純粋にAIのみによる駐車および高速道路上での走行のデモンストレーションモデルを提示する。

AIのみによる走行中のステアリング操作はすべて、ニューラルネットワークの判断をもとに実施。AIはカメラのデータから環境モデルを独自に生成し、ステアリングの操作方法を学ぶ。このアプローチでは、クルマの厳密な位置情報や精密なマップデータは必要としないという。

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