美団下華夏：「無人配達」は技術的に難しいことではない

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2021年12月10日、Leifeng.comとXinzhijiaが主催する第4回「グローバルインテリジェントドライビングサミット」が深センで正式に開催されました。

今回、雷峰ドットコムの新インテリジェント運転は「インテリジェント運転の戦い」というテーマを掲げ、業界のベンチマーク企業19社にマイクを渡し、13の主要な技術/シナリオを披露し、インテリジェント運転アルゴリズム、チップ、知覚、実装など、多方面をカバーし、各分野で最も代表的な企業のみが選出されました。

「基礎理論と技術革新」と「業界ソリューションの実装」という2つの黄金基準に従い、講演者は過去の経験の要約とレビュー、将来の傾向の予測、効果的なモデルの共有を業界と共有しました。

サミットでは、美団の無人運転車両配送部門ゼネラルマネージャーの夏華夏氏が「都市配送シナリオにおけるスマート運転の実践」と題した素晴らしい講演を行いました。

夏華夏氏は会議で、自動配送車は小型で低速であるため、外部にその技術が比較的単純であるという錯覚を与えることが多いと指摘した。しかし、都市の公道を20キロ以上の速度で走行する場合、歩行者、自転車、非動力車レーンの自動車の不確実性により、自動配送車に予期せぬ安全上の問題が発生することが多い。

自動運転技術は一般的に標準化されていますが、自動配送車両は主に、道路が狭く、障害物が多く、不確実性が高い、構造化されていない道路を走行します。

彼は、都市部での配送を大規模に実施する場合には、安全担当者を運用の最前線から排除する必要があると考えている。現在、業界関係者は、自動運転の認識、計画、制御、周囲の位置決め全体をより安全で信頼性の高いものにするために、自動運転技術を継続的に改善する必要があります。一方で、人員、メンテナンス、緊急時の安全担当者などの運用能力のフォローアップも必要です。

美団は今年4月、自動車グレードの基準に従って製造された自動配送車両「Moba 20」を発売した。車両性能テスト、耐久性テスト、厳しい寒さや暑さへの適応性など、数々のテストを経ており、最高時速は45キロメートルである。

現在、美団の自動配送車は北京市順義区の公道で総走行距離50万キロ以上を走行し、10万件以上の注文を配送した。

以下は夏華霞氏のスピーチの全文であり、Leifeng.com New Intelligent Driving が原文の意味を変えずに編集、整理したものです。

こんにちは、みんな！朱先生は先ほど非常に素晴らしいお話をされました。その中で、自動運転は非常に難しいとおっしゃっていましたが、私も強く同感です。美団は5年以上にわたり無人運転車の開発に取り組んできました。当初から現在に至るまで、毎年進歩を遂げるとともに新たな課題にも直面してきました。私自身も、この分野に対する畏敬の念は年々高まっています。

本日は、この機会をお借りして、2021年のMeituanの自動運転の進捗状況についてご報告したいと思います。また、複雑な都市シナリオにおける自動運転の課題についてもお話ししたいと思います。

この図は、さまざまなシナリオと速度に分割された自動運転のアプリケーション コンテキストを示しています。シーンの速度と複雑さに応じて、グラフ上に多くのシーンアプリケーションを描画し、異なる色で表現します。青色は有人車両、赤色は都市公共交通機関のバス、オレンジ色は無人配送エリア、灰色は特殊なシナリオでの応用です。

ご覧のとおり、右上隅に近づくほど速度が速くなり、シーンが複雑になります。自動運転技術の観点からは、より強力な自動運転技術が求められると考えています。

都市部での無人配達を見ると、速度要件は特に高くないにもかかわらず、シナリオの複雑さは極めて高くなります。

これらの斜めの点線は、いくつかの機能の等高線を表しています。無人配送が最も複雑なシナリオで使用される場合、最も完全な自動運転技術が必要になる可能性があり、これは私たちが達成するために懸命に取り組んできた目標です。

物流は一般的に幹線物流と都市物流に分けられます。今朝、何人かのゲストが幹線物流で使用されている自動運転トラックについて言及しました。都市部での配達は、一般的に40～50キロメートル未満、20キロメートル以上の速度で行われます。その中で、物流シナリオは一般的に支線物流と呼ばれています。公園やキャンパス、住宅街など、閉鎖されたシーンでも配達ニーズが多い部分があります。

Meituanは現在、都市部の道路、公園、住宅街の道路などを含む都市部での配送に重点を置いています。このタイプのシナリオの参加者は非常に複雑です。私たちは、公園や公道での配達車両と空中のドローンを含む都市シナリオを最終的に組み合わせたいと考えています。無人装置を通じて、私たちはライダーと協力して、空中と地上、人間と機械の連携による統合配達ネットワークを構築し、都市の端での配達ニーズをサポートします。

今年4月、当社は新型自動配送車両「マジックバッグ20」を正式に発売しました。この車両は幅1.1メートル、長さ2.5メートルで、最高速度は時速45キロメートルです。車両のインテリジェンスに関しては、より多くのセンサーとより高い計算能力を追加し、車両全体のセンサーの総数は30個以上に達しました。車両ハードウェアに関しては、自動車グレードの規格に従って生産、製造、テストを行っています。その中で、車両性能試験、耐久性試験、厳しい寒さや暑さの環境への適応性試験などを完了しました。

今年、北京市順義区の公道での総走行距離は約50万キロ、実際のユーザー注文の配送総数は約10万台に達しました。今年は、深セン、広州、南京、成都、厦門などの都市で防疫活動に参加しました。

自動配送車両は、公道上の信号を認識し、多くの車両、歩行者、スクーター、自転車、電気自動車、逆走する歩行者、非動力車レーンの車両と対話する必要があります。全体の運行速度が時速20キロメートルを超え、反対方向に走る電気自動車が多い場合、無人配送車両の通行に大きな課題が生じます。

自動配送車は、比較的低速で走行する小型の配送車です。多くの人の想像では、比較的単純なものではないでしょうか。しかし、実際にやってみると、このシナリオでは、都市の「花火」がたくさん発生するほか、予想外のロングテールや複雑な状況に遭遇することがわかりました。

ここにいくつかの写真を載せました。例えば、自動車道路や非自動車専用レーンには、歩行者や自転車などさまざまな要素があります。路肩には多くの車両が駐車しています。非自動車専用レーンを走行しているときでも、多くの木が衛星信号を著しく遮っています。

自動運転技術全体は、位置決め、認識、意思決定、制御を含めて非常に一貫していますが、それぞれのリンクには課題があります。より具体的な課題については、別途例を挙げて説明します。

まず認識を見てみましょう。現状では、自動車専用車線と非自動車専用車線の両方を走行する必要があります。 3 つの写真はそれぞれ異なるカメラを表しています。カメラとレーダーを組み合わせることで、周囲のさまざまな障害物を識別できます。

この写真から、道路上にはさまざまな速度、移動方向、種類の障害物があることがわかります。

たとえば、公園内の非常に狭い道路には歩行者や自転車がたくさんいます。このような状況で、どうやってそれらを識別すればよいでしょうか?ここに自転車が駐輪されている場合、自転車に乗っている人や自転車の横に人がいないか、固定式の自転車か乗用自転車かなどを判断する必要があります。

もう一つはポジショニングです。位置特定は比較的解決された問題だとよく考えられますが、一部の都市の複雑なシナリオでは、位置特定は依然として多くの課題に直面しています。

一方、多くのシナリオでは測位精度が低下します。いわゆる「劣化」は周囲の状況に関係します。最初の可能性は、衛星信号がブロックされていることです。

一方、視覚を通して周囲の環境を見ると、環境は変化しません。たとえば、非常に長いトンネルでは、どこに行っても、LIDAR の視覚が一致し、周囲に同じトンネルが見えるようになります。あるいは地下の螺旋状のスロープでは、情報を注意深く確認しないと自分がどこにいるかを知ることが困難です。たとえば、木々が多くの衛星信号を遮る場合、木々の位置を特定するにはより総合的な技術的手段を使わざるを得なくなります。例えば、都市部の道路では、大量の都市道路工事現場に頻繁に遭遇し、環境も頻繁に変化します。環境が変化すると、車両がよりスムーズに走行できるように、高精度の地図を迅速に更新する必要があります。

それでは、意思決定の制御について見てみましょう。都市環境では、自律走行配送車両が相互作用するさまざまな道路要素が存在します。自動配送車が自動車専用レーンを走行している場合、ほとんどの車は直進しており、時々車線を変更して徐々に近づいてくるため、周囲の車の移動軌跡と走行速度を比較的簡単に予測できます。しかし、周囲に多くの歩行者や自転車がいる場合、反対方向に多くの人が車を運転している場合、または多くの歩行者が道路を横断している場合、周囲の各要素をより適切に予測するか、または次の 3 ～ 5 秒でどこに現れるかが、意思決定と制御アクションに大きな影響を与えます。

右端の写真は、キャンパス道路などの構造化されていない道路で U ターンする自動配送車両を示していますが、これは簡単に完了できるものではありません。大規模な U ターンを実行する場合、それを実現するには経路計画と速度制御を非常にうまく一致させる必要があるため、車両技術に対する要件は非常に高くなります。時間と空間を統合した3次元計画を実現し、経路計画と速度制御を1つのモデルで組み合わせることで、大きく変化する経路でも自動配送車が安定して走行できるようになりました。これが意思決定管理において私たちが直面する課題です。

もう一つの主要カテゴリはセキュリティです。車両は道路を走行する際に安全でなければならず、人間よりも安全でなければなりません。この安全性は、アクティブセーフティとパッシブセーフティに分けられます。アクティブセーフティとは、車両の自動運転により障害物を回避できることを意味し、パッシブセーフティとは、衝突が実際に起こった場合に、それが自分によるものか他人によるものかを問わず、周囲の環境への被害を最小限に抑える方法です。例えば、人が衝突された場合、車は外観のデザインや素材の選択によって衝突による被害を軽減することができます。

同時に、データのセキュリティも考慮します。私たちの車両は大量のデータを収集しますが、その多くは機密性の高い地理データであるため、このデータの送信と保存が比較的安全であることを保証する必要があります。

もう一つの例はネットワークです。アップロードされたデータであれ、車両の制御信号であれ、それらはすべてネットワークを介して送信されます。データの暗号化をどのように確保するか、制御信号が改ざんされないようにするかなど、すべてを考慮する必要があります。

機能安全もあります。車両の場合、車両の機械構造に加えて、多数のさまざまなセンサーと非常に複雑な分散コンピューティング プラットフォームが存在します。これらのセンサー、コンピューティング プラットフォーム、ソフトウェアはいずれも故障する可能性があります。一部の部品が故障した場合、車両はより優れた耐障害性を実現できますか? 正常に走行できない場合、交通への被害は可能な限り最小限に抑える必要があります。

アクティブセーフティ、パッシブセーフティ、データセキュリティ、ネットワークセキュリティ、機能安全という 5 つの主要な安全領域は、すべて現在発見されており、1 つずつ解決する必要があります。そのため、現在私たちは、配送をより安全にするために、車両の設計、ソフトウェア システムを含むシステム全体、および運用プロセス全体という 3 つの主要な側面から検討しています。

最後に、将来を見据えると、都市部での配達が最終的に大規模に実施されれば、間違いなく非人間化され、安全担当者が最前線で作業に同行する必要がなくなると私たちは考えています。自動運転車に人が付いていく必要がある場合、経済的コストは正当化されません。無人配達でも同じことが言えます。

自動配送車両には座席はないが、ほとんどの都市に配備される際には、政策要件に従って、車両の後ろに1人の人員と遠隔監視員が付くことが義務付けられている。私たちは、最終的には、遠隔監視による運行の確保に重点を置き、技術や政策に関係なく、最前線の運行安全担当者がいなくても自動運転配送車両が路上を走行できる状態を実現したいと考えています。そのため、一方では、自動運転による周囲の認識、計画、制御、位置決めをより安全で信頼性の高いものにするために、自動運転技術を継続的に改善する必要があります。

一方、私たちはオペレーションにも力を入れており、緊急事態が発生した場合には、オペレーション要員、メンテナンス要員、緊急安全要員を通じて迅速に対応することができます。

政策や規制に関しては、政府と協力する必要があります。自動運転機能を改善することで、政府は業界に対してより多くの道路使用権とより柔軟な条件を開放する自信を持つようになります。

最後に、ネットワーク セキュリティに関しては、業界全体が引き続き検討する必要があります。

美団、ここにいる同僚、そして多くの友人たちの努力を通じて、自動運転技術、業界全体、そして法律や規制がさらに成熟していくよう、私たちが協力して取り組んでいけることを願っています。私たちの目標は、無人配送を通じて私たちのサービスを世界の隅々まで届けることです。この目標は必ず達成できると信じていますが、これをできるだけ早く実現するために、より多くの方々のご協力をいただければ幸いです。

みなさんこれからも頑張ってください！