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地図がクルマを変える
ADASとはどんなものか
目指すところは自動運転
安全が手に入っても失いたくないものもある


地図がクルマを変える




目指すところは自動運転


ゼンリン第二事業本部 ITS営業二部長の竹川道郎氏。クルマが将来人工知能を持つロボット化するならば、ADAS向けの高精度地図データがその頭脳(知識)に貢献できるのではないかと提案を続けている。



計測車両から見た風景。レーザーやカメラ、GPS等の計測器を搭載した計測車両を使って調査する。



レーザー計測器で収集したデータは点群で表される。この点群の情報を地図化するのもゼンリンが持つノウハウ。



収集した点群の情報を自動的に地図化する技術に対する研究・開発に取り組んでおり、ADASの機能要求に応えるデータ化を目指している。


ADAS向け高精度地図データの研究開発を始めたきっかけは何だったのだろうか。 「われわれはカーナビのデータベースを自動車メーカーに提供している実績があります。2008年頃だったと思いますが、自動車メーカー各社が交通事故の低減、渋滞緩和、エコといった命題を掲げるなかで、その実現のためには高精度な地図データが必要となってくると考え、自社で独自に研究開発を始めたのがきっかけです。ADAS機能要求に応えられるような地図データの実現に向け、自社の持っている地図の調査・整備・提供技術を活用しました」(山口氏)

それを発展させたのが、現在のレーザースキャンしたデータを地図化した高精度地図データ。このデータと、現在実用化されている車載カメラやレーダー・レーザーを組み合わせることで、最近注目を浴びている自動運転も実現できそうだが、そのあたりはどうなのだろうか。 「最終的なゴールは自動運転です。でも、手放しでクルマが自動的に目的地に着くような本当の意味での自動運転は、路車間の通信を行うためのインフラ整備も必要でしょうし、車車間で通信するためには自動車メーカー同士の規格化も必要でしょう。また法制度の見直しもあり、課題が多い状況です。いま、われわれが取り組んでいるのは、まずはドライブアシスト=運転支援です。地図データの提供によるドライブアシストの実現から、課題解決に貢献していきたいと考えています」(山口氏)

「自動運転の定義について各社いろいろな考え方があります。自動的に駐車する自動運転もあれば、渋滞時の疲労を低減するための自動運転もあります。われわれは危険を回避するドライブアシストも自動運転の一部機能と考えています。たとえば運転者の不注意や居眠りにより道路から逸脱する危険性が生じても、正確な自車位置を測位するための地物や車幅、レーン等の地図データを、車両センサーとを組み合わせることで、それを回避する制御が実現できると考えます」(竹川氏)



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