自動運転の4つの主要技術の簡単な分析

2017年5月に世界保健機関が発表したデータによると、世界中で毎年約125万人が交通事故で亡くなっており、これは世界中で毎日3,500人が交通事故で亡くなっているということになります。メディアの記者は、全国労働安全会議から、2016年にわが国で6万件の交通事故が発生し、死者数は4万1000人に上ったことを知りました。

自動車事故はトラと同じくらい凶暴であり、このことはこれらのデータに鮮明に反映されています。運転の安全性を向上させるには、現在、2つの大きな方向性があります。1つは交通管制を強化し、高圧的な政策でドライバーに安全運転を強制することです。もう1つは、車を人間の操作から解放することです。これは、現在、世界の自動車メーカーやテクノロジー企業が取り組んでいることでもあります。

車を人間の操作から解放することを専門用語で言うと、自動運転または無人運転といいます。自動運転車は、コンピューターシステムによって無人運転を実現するスマートカーであり、人工知能、ビジュアルコンピューティング、レーダー、監視デバイス、全地球測位システムの連携により、人間による操作なしにコンピューターが自動的かつ安全に自動車を操作できるようにします。

自動運転の主要技術は、環境認識、行動決定、経路計画、動作制御の 4 つの部分に分けられます。

知覚技術

環境認識は、最初のステップとして、環境情報と車載情報の収集と処理であり、スマート車両の自動運転の基礎と前提条件です。周囲の環境に関する情報を取得するには、道路境界検知、車両検知、歩行者検知などの技術、つまりセンサー技術が必要です。一般的に使用されるセンサーには、レーザー距離計、ビデオカメラ、車載レーダー、速度・加速度センサーなどがあります。もちろん、この部品はスマート車両の中で最も高価な部品でもあります。

しかし、知覚技術は、数百万個のレーダーと数台の高解像度カメラを設置するだけでは実現できません。センサーは設計時に独自の制限があるため、単一のセンサーではさまざまな動作条件下での正確な知覚の要件を満たすことができません。車両をさまざまな環境でスムーズに走行させたい場合、環境知覚という大きなカテゴリのキーテクノロジーでもあるマルチセンサーフュージョンテクノロジーを使用する必要があります。現在、この点での中国と海外の主なギャップも、マルチセンサーフュージョンに集中しています。

意思決定テクノロジー

認識部分が完了したら、次に行うことは、認識システムによって取得された情報に基づいて決定を下し、適切な動作モデルを決定し、対応する制御戦略を策定することです。この部分の機能は、車両に対応するタスクを割り当てる機能に似ています。例えば、車線維持、車線逸脱警報、車間維持、障害物警報などのシステムでは、将来の車両と他の車両、車線、歩行者などの状態を予測する必要があります。高度な意思決定理論には、ファジー推論、強化学習、ニューラルネットワーク、ベイジアンネットワーク技術が含まれます。

パスプランニング

インテリジェント車両には運転タスクがあり、インテリジェント車両の経路計画は、環境情報の認識と、特定の検索アルゴリズムに従った環境内での車両の位置の決定に基づいて通行可能な経路を見つけることであり、それによってインテリジェント車両の自律ナビゲーションを実現します。

経路計画方法は、インテリジェント車両の動作環境情報の完全性に応じて 2 つのカテゴリに分けられます。

完全な環境情報に基づいたグローバルな経路計画方法。たとえば、上海から北京まで多くの道路があり、そのうちの 1 つを運転ルートとして計画することがグローバル計画です。グリッド法、可視グラフ法、トポロジ法、自由空間法、ニューラル ネットワーク法などの静的経路計画アルゴリズムなど。

センサーによる環境情報のリアルタイム取得に基づくローカル経路計画方法。たとえば、上海から北京までのグローバルに計画されたルート上には、他の車両や障害物があります。これらの障害物や車両を回避するには、方向転換して車線を調整する必要があります。これがローカル経路計画です。ローカルパス計画方法には、人工ポテンシャル場法、ベクトル領域ヒストグラム法、仮想力場法、遺伝的アルゴリズム、その他の動的パス計画アルゴリズムが含まれます。

モーションコントロール

走行経路を計画した後の次のステップは、車両を制御して目的の軌道に沿って走行することです。これは、モーション制御部分が実現する必要があることです。

運動制御には、横方向制御と縦方向制御があります。簡単に言えば、横方向制御はステアリング制御であり、縦方向制御は速度制御です。現在、横方向制御が最も研究されており、主に使用されている方法は、スライディングフィルム制御、ファジー制御、ニューラルネットワーク制御、最適制御、適応制御、純粋追跡制御などです。

簡単に言えば、横方向制御は速度を与え、ステアリングを制御して車両を所定の軌道に沿って走行させます。一方、縦方向制御の目的は、運転中の車両の速度要件を満たすことですが、車両の軌道追従性を満たしながら安全性、安定性、快適性の目標を達成するために横方向制御と連携する必要がある場合もあります。車両は、水平方向、縦方向、垂直方向の結合関係を持つ特に複雑なシステムであるため、インテリジェント車両の制御を水平方向、縦方向、さらには水平方向、縦方向、垂直方向で調整する必要があります。インテリジェント車両運動制御の協調制御技術は、その結合関係の複雑さにより、この部分でも技術的な難しさがあります。

自動車メーカーとテクノロジー企業がこれら 4 つのテクノロジーを完璧に連携させることができれば、自動車は自動運転が可能になり、交通は自動運転の時代を迎えることになります。