KDDI総合研と北大院、“ゆずりあうクルマ”を実現するAI技術の開発に成功

KDDI総合研究所と北海道大学大学院情報科学研究科調和系工学研究室（教授：川村秀憲）は、“ゆずりあうクルマ”を実現する人工知能（AI）技術の開発に成功したと発表した。

同技術により、自動運転技術で難しいとされている合流シーン等に対しても、他車両の行動を察知し、人間のあうんの呼吸のような“ゆずりあい”により、スムーズな自動運転を可能にするという。

自動運転技術を取り入れた完全自動運転車は2020年ごろから普及が始まると言われている。しかし自律的な運転が実現できることを主眼に開発が進められている一方、合流や追い越しといった、他車両との協調が不得意という課題がある。

これを解決するためディープラーニングを活用したAI制御が注目されているが、このような他車を配慮した制御が必要な運転シーンへ対応させる学習方式の確立が課題となっている。

例えば合流シーンの運転制御は、減速、停止、周辺を確認しながらの発進、合流先の車両への追随などの制御要素によって実現される。しかし、このような一連の制御要素をAIに学習させようとした場合、合流先車両への追随を改良すると、減速・停止の動作が劣化するといった過学習の現象が起こりえる。

これは、AIが学習すべき運転シーンが体系的に整理されていないことが原因だという。

そこで今回、両者はこのような複雑な運転シーンにおける学習効率を高めるため、対象とする運転シーンの抽出と他車との協調を含めた理想的な運転制御の要件定義を行うとともに（KDDI総合研究所）、行動のモジュール化、モジュールごとのディープラーニング機能、並びにこれらのモジュールをつなぎ合わせるようなAI技術を開発した（北大）。

それらを実車の約12分の1のラジオコントロールカーに搭載し、合流時の複雑な動きを学習させることによって、このAI技術の有効性を確認したのだ。

KDDI総合研究所は今後、多数の車両から自動運転に必要なデータを選択的かつ効率的に収集する方法や、モジュール化により容易にアップデートが可能となったAIを次世代のモバイル通信方式である5Gにより素早くアップデートする技術の研究開発を進めていくという。

北大は、多数の車両から収集したデータを用いて行われる自動運転車両群を対象とした運転制御の学習手法の開発を進めると共に、安全で効率的な移動を実現するための車載AI間で取るべきコミュニケーションに関する研究を進めていく意向だ。