【自由研究】「自動運転」ってなぁに？総務省とか国産車メーカーの言っていることって正しいの？一般消費者の誤認を招かないの？

暑いですね～。ようやく夏本番かなってところなわけですが。

今日は巷で話題の「自動運転」について、夏休みの自由研究的なノリで好き勝手書いてみたいと思います。

案の定、国産車メーカーに対して手厳しい内容ですので、ご了承のうえ拝読頂ければと思います。

いきなりですが、自動運転の定義って誤解を招きませんか？

こちら、あろうことか総務省が出した定義らしく。。
大分類でレベル2を自動走行システム（…自動運転と同義）としている時点で妙な違和感を覚えます。

そんな役人が考えた定義は別として、カメラやレーダーなどのクルマ単体に搭載されたデバイスのみで、運転支援が若干進んだ状態に過ぎないレベル2程度を「自動運転」なんて呼んではいけないと考えています。

レベル2の定義に該当する『追従型クルーズコントロール＋ステアリングアシスト付きのレーンキーピング機能』があったとて、実際のそれらは運転支援に他ならないわけで。
それをいち早く実現してきた欧州勢は間違っても「自動運転」なんて呼んでいないのに、国産メーカーはドヤ顔で自動運転アピールをしているのって、本気でいかがなものかと思うんですよね。
まあ、総務省がデタラメな定義を出すからだよな～ってところもあるんでしょうが。

そもそも、単に単眼カメラから得た情報のみで車輌制御なんて、大した作動域のわけないんですよね。
吹雪や濃霧、逆光などの気象条件によっては、作動しない場面も多々あるでしょうし。
まして、それは自動車メーカーの技術でも何でもなく、サプライヤーであるMobileye社の技術がほとんどなわけで。

メルセデスにせよボルボにせよアウディにせよ、カメラとレーダーの情報を組み合わせてアルゴリズムやら閾値やらを決定しているのに、単眼カメラからの単体情報のみで制御することってはっきり言って自動車メーカーの技術でも何でもなく、ただ単にサプライヤーのシステムを金で買ってポン付けした程度に過ぎません。
言葉は悪いかも知れませんが、それくらい「その程度レベルなのにドヤ顔」的な感じなんですよね。

まあその程度の国産車メーカーのことを書いていてもつまらなすぎるので、じゃあ自動運転ってどれくらいのレベルであるべきかという所見でも書いときましょう。
ちょっとうまくまとめ切れてなかったり言葉足らず説明不足もあると思いますが、気になる方は適当にググりながらご拝読頂ければと思います。



まずもって、本当の自動運転を成立させるには、そもそもクルマ単体の制御のみじゃダメです。
これはハッキリ言える事実です。
そんなものは、インターネット回線に繋がっていないタブレットやスマートフォンみたいなもので、大したレベルじゃないどころか、「自動運転」としては使い物になるレベルとは言えません。
というか、トラブルの元にさえなりかねないと思います。


よく考えてみてください。
私たちが運転する際も、色々な情報を頭の中で整理しながら運転していますよね。
前方の状況を把握する場合数台先までのクルマを記憶してその動向を見ていますし、場合によっては少しでも情報を得るべく前車のガラス越しからでも前方状況を把握するものかと思います。
また、通り慣れた道であればいつもと違う状況と感じれば少し警戒して動きますし、通学路や住宅街であれば子どもの飛び出しに常に警戒するなどしますよね。
なので、上の画像みたいな自車の周囲とカメラが読み取れる範囲だけの定点的な情報では、人間の代わりを果たすという意味での自動運転には足りないんですよね。
もちろん、これだけでも一定程度はうまくいくのでしょうし、実際に各国各社はこのような単体のクルマのみの制御で自動運転の試験走行を成功させてはいますが、これが一般消費者が安心して使えるレベル（想定外のことが多少起きても事故につながらない）かと言うと、そうではないと思います。

じゃあ、何が必要か？ということですが。
それは、クルマが常にインターネット回線につながっている状態であること。

これに尽きます。
いわゆる『IoT（Internet of things…モノのインターネット化）』とか『コネクテッドカー』ってやつですが、クルマのIoT化は考えようによっては究極の通信モビリティとも言えます。

話を戻します。
つまるところ自動運転に必要なのは、車輌に搭載されるカメラやレーダーのデバイスに加え、クルマがいつでもどこでも自在にドライバーの意思を介さずに通信できる環境が必要になるわけです。

そして、そのようなクルマが相当数存在していることも必要になります。
これ、ビッグデータ的な考え方ですが、データの母数が多い方が統計処理がしやすいってことにもつながるわけです。


で、それがどういう風な流れになるか、一例を挙げてみましょう。

1. 片側二車線のバイパスで、前方に故障車が停止して片側一車線を塞いでいる状態があったとします。
2. そこを通りかかったクルマがカメラとレーダーで前方の停止車輌を認識し、その物理的な情報を位置情報と共にクラウドサーバーにアップロードします（もちろん自動で）。その後もここを通りかかるクルマの内、これらデバイスやIoT機能があるクルマがどんどん同じような情報をアップロードしていきます。
3. クラウドサーバーに来るこの情報（物理状況と位置が相似しているもの）が単位時間当たり一定量を超えた場合、交通に支障があるレベルの故障車等の可能性が高いとクラウドサーバーの人工知能（AI）が認識します。
4. AIが集積した情報を統計処理して高精度3Dマッピングと照合し、それが道路構造物ではなく、且つ、道路管理者から提供された道路工事情報等でもないことを確認します。
5. AIが付近を走行中のIoTに対応するクルマの車載カメラに対し、その障害物の画像をクラウドサーバーに送るようインターネット回線を通じて指示を出します。指示を受けるクルマの選定は、位置情報と進行方向から複数台を割出し、同時に複数台がこの指示を受けます。
6. 指示を受けた複数台のクルマの車載カメラが、自動でそのターゲットの映像なり画像なりを撮影し、クラウドサーバーにアップロードします。
7. クラウドサーバーに収集された複数の映像・画像について、AIが過去にディープラーニング（深層学習）したデータからどのような車種か割出します。
8. 割出された車輌情報、位置情報を付近を走行するクルマに一斉配信します。
9. IoTに対応するクルマは当該情報で車種や色まで詳細に把握でき、自動運転のアルゴリズムにもその情報が組み込まれて、運転手が何も意識せずともクルマが勝手に判断してその故障車を避けてくれます。また、IoTに対応していない先進運転支援システム（追従型クルコン＋ステア付きレーンキープ）の車輌に対しては、VICSやビーコンなどを通じてある程度の情報を配信し、その付近で警告のうえ先進運転支援システムが解除されて手動運転に切り替わります。

って感じですかね～。


つまり、クルマが認識した情報（周辺状況や位置情報）をインターネットを介してクラウドサーバーに集積し、その情報をAIがディープラーニングや高精度3Dマッピングを駆使して整理し、インターネットを介して、必要な車両に必要な情報を配信するってことが真の意味での自動運転に必要なんだと考えています。

だからこそ、GoogleやAppleが自動運転市場を垂涎の的として参画してきたわけですし、ライバル関係にあるドイツ御三家（ダイムラー・BMW・アウディ）がHEREを買収したらAmazonやMSがそこに出資を検討するなどの動きもあるわけで。

無論、それらIT関連企業が参画してきているのは自動運転市場を狙うばかりでなく、それに付随したビジネスの展開が無限の可能性を秘めているからなのでしょう。
ソフトバンクの孫社長がIoT関連企業を316億円もかけて買収しましたが、その先には自動運転やその裾野への可能性も多分に含んでの投資もあるのではないかな～って思っています。


ちなみに、私の所見ではある程度IoTに対応するクルマの数がないと、自動運転が成立しないってことにもなるわけですが。
見方を変えれば、車両価格も高くなりそうなそれらのクルマが揃うまで何年かかるんだよ、現実的じゃないんじゃね？って話にもなってきちゃいますよね。

でも、別にクルマでそれをすべてやらなくても代替手段があるんですよ。
そうです、ほとんど皆さんが持っているであろうスマートフォンがその役割を果たすことができます。

ドライブレコーダーがこれだけ普及してきているのを考えると、情報をやり取りするという点についてはドライブレコーダーとスマートフォンの連携である程度代替できる可能性があるんですよね。
もちろん、今みたいにただ録画するだけのドライブレコーダーではダメで、通信機能や画像認識機能なんかも備えたインテリジェントなものが必要にはなるわけですが。
例えば、そんなインテリジェントなドライブレコーダーで取得した情報をBluetoothでスマートフォンに転送して、それをクラウドサーバーにアップロードすることができれば、先ほどの一例の一部分を代替できそうですよね。
また、クラウドサーバーからスマートフォンに情報がダウンロードされたら、ナビにこれまたBluetoothで転送して移動経路上にそれを表示したり、そもそもApple CarPlayやAndroid Autoでその情報を表示してくれたりってこともできるでしょうし。
要するに、今よりインテリジェンスになるであろうドライブレコーダーと、スマホやナビの連携があれば、ある程度の代替性なり補完性なりはあると思うのです。

なので、IoTにも対応する自動運転車両とそれ以外のクルマが混在する状況でも、お互いに情報を融通することで混乱は防げる（自動運転車両が却って危ない状態を防ぐ）ことにも繋げられると思うんですよね。


ちなみに、現にGoogleMapのナビなんかは、渋滞情報にスマートフォンの位置情報の混み具合を使っていると思うんでうよね。
先日GoogleMapをナビとして使った際、気付いたのですが。
どういうアルゴリズムかまでは理解できていませんが、GPSなどの位置情報とその移動速度から車に乗っているであろう人を割り出し、その数やら統計処理やらで渋滞情報に活用しているように思います。

そう考えると、スマートフォンの位置情報と動く速度を解析して、歩行者／自転車／クルマにタグ付けできれば、渋滞情報のみならず、歩行者が多い場所は事故リスクを低減するために自動的にそこを避けるルートを選定したりするなどに繋がっていくように思います。



と、最後は話がそれちゃいましたが。
久々にいっぱい書いたな～(笑)

まとめ切れてなくて乱文になっておりますが、まあ国産勢（総務省をはじめとする行政機関及びマスメディア含む）の誇大表現は問題ですよってことで〆ておきますか(笑)

消費者も情報を鵜呑みにできない時代ですからね～。
口当たりの良い言葉にご用心をｗ


んでは！