道路が車両を制御することが自動運転の新たな方向性となるのでしょうか?

道路が車両を制御することが自動運転の新たな方向性となるのでしょうか?

自動運転技術は、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を利用して、自動運転車を実現します。

現在の自動運転の特徴は、車が道路に適応し、複雑な道路状況に対処できるようにすることです。では、別の可能性はあるのでしょうか? 巨大な「スマート道路」を敷設して道路を車に適応させ、自動運転の技術的難易度を下げ、L5レベルの自動運転をできるだけ早く実現するのでしょうか?

現在の自動運転技術の発展方向から見ると、L3レベル以上の自動運転を実現するためには、車にLIDARを搭載するか、高解像度のカメラと極めて強力な計算能力を持つチップを搭載する必要がある。これでは間違いなく自動車の生産コストが増加し、自動運転の普及にはつながらないだろう。

しかし、「スマート道路」の構築に成功し、車と道路の連携が実現すれば、車は高精度の地図測位を実現し、位置や速度などの情報をクラウドに送信するだけで済みます。クラウドは各車両にディスパッチして指示を送信します。

[[418466]]

エッジコンピューティングがクラウドコンピューティングになると、自動運転車のコストは大幅に削減され、その人気は確実に高まります。

「スマート道路」のもう一つの利点は、自動運転の開発のボトルネックを打破できることです。

現在の自動運転技術は、複雑な交通環境に対応するには不十分です。車や歩行者がどこにいるか、どこを歩いてよいかを車両に伝える「インテリジェント道路」があれば、自動運転車両の判断能力は大幅に向上します。

「車が道路を制御する」よりも「道路が車を制御する」の方が信頼できるようです。しかし、実際には前者も達成するのが難しいのです。

料金

「スマート道路」が新たな方向性となり得るかどうかは、最終的にはコストが大きな問題となる。

1960 年、米国ニュージャージー州プリンストン市政府は、「電子ハイウェイ」の技術を説明する刺激的なプレスリリースを発行し、電子ハイウェイ建設の波が始まりました。

[[418467]]

しかし、敷設コストが高かったため、このアイデアはすぐに失敗しました。コンピューターとセンサーをベースに建設された高速道路1マイルあたりの総投資コストは2万~20万ドルで、当時の技術レベルではここでのビジョンを実現するのは困難でした。

現在の技術レベルは 1960 年代をはるかに上回っていますが、コストは依然として大きな問題です。

「スマート道路」を実現するには、次のことが必要です。

  • すべての信号機、カメラ、その他のインフラは 5G ネットワークでカバーされる必要があります。そうでないと、遅延が大きくなりすぎて、データ転送の適時性が保証されなくなります。
  • 一定の間隔で、路面と周囲の環境を監視するための関連機器が必要です。そうしないと、突然の状況に対処することが難しくなります。

[[418468]]

  • 膨大な交通量でも正常な動作を確保するには、あらゆる交通エリアにスーパーコンピューティング能力を備えたデータ処理センターを設置する必要があります。

2019年末現在、中国の高速道路の総走行距離は500万キロを超えており、すべてを「スマート道路」にするプロジェクトを完了するのはほぼ不可能だ。

実行

車と道路は一体化していなければなりません。クラウドシステムから指示を受けた後、車両はシステムとの正常な通信を維持し、障害が発生してもシステムから発行された指示を厳密に実行する必要があります。そうしないと、システム全体の正常な動作に影響を及ぼします。

2010年のポーランド大統領専用機墜落事故を例に挙げてみましょう。この墜落事故ではポーランド大統領を含む96人が死亡しました。乗務員が管制塔の指示に従わなかったことが事故の大きな原因でした。

[[418469]]

ターミナル実行がいかに重要であるかがわかります。

信頼性

「スマート道路」は、数百台、あるいは数万台の車両が同時に通行する公共施設です。その設計には極めて高い信頼性と冗長性が求められ、難易度とコストが飛躍的に高まります。

簡単な例を挙げると、自動車のファラデーケージ構造は落雷を防ぐことができますが、「スマート道路」のすべての設備は落雷や自然災害に耐えることができなければなりません。これを実現するには、コストも大幅に増加します。

「スマート道路」はまさに未来に向けた開発発見であり、現時点では実現が難しいが、先駆者たちは不足していない。

スウェーデンの欧州E4高速道路、日本のスマート高速道路、英国のスマート高速道路、オランダのスマート高速道路はすべて「スマート道路」の実用化の例です。わが国の江西寧都から定南高速道路までのスマート高速道路プロジェクトは2017年9月に試験運用が開始され、良いスタートを切りました。

[[418470]]

これからは「スマート道路」の時代がやってきます!

<<:  マスク氏はAIデーでテスラに関する難しい技術的質問に答える予定

>>:  ディープラーニングの3つの主なステップ!

ブログ    
ブログ    

推薦する

2019年ディープラーニングフレームワークランキング(トップ10からトップ3まで)

【51CTO.comオリジナル記事】 1. 前に書く5Gは2019年上半期の輝く「星」と言えるが、...

スマートイメージセンサー業界の過去と現在を1つの記事で理解する

スマートイメージセンサーは、イメージセンサーと視覚ソフトウェアで構成されており、視覚情報をキャプチャ...

ChatGPT をベースにしたインテリジェントな顧客サービス アシスタント

導入従来の顧客サービス分野は、手作業に大きく依存し、データ集約的であることが特徴です。大量のユーザー...

クラウドコンピューティング、ビッグデータ、AI の関係と違いを 1 つの記事で理解する

クラウドコンピューティング、ビッグデータ、人工知能という言葉は誰もが聞いたことがあると思いますが、こ...

自動機械学習でニューラルネットワークを進化させる方法

機械学習に携わるほとんどの人にとって、ニューラル ネットワークの設計は芸術作品の作成に似ています。ニ...

私の国はAI医療機器の標準化を加速しています

今年は、新たに改訂された「医療機器監督管理条例」の実施初年度であり、企業の主な責任がより顕著になり、...

大好きです!初心者に適した 7 つの高品質 AI プロジェクト

人工知能が本格的に普及しつつあります。AIの知識を学ばなければ、自分が新時代の後継者だと言えるでしょ...

確かにGANによって生成されました!中国のチームは瞳孔の形状で「本物」と「偽物」の肖像画を判定する

写真をじっくり見るだけで本物か偽物かがわかりますか?最近、ニューヨーク州立大学の中国人研究者が、目の...

「初の常温常圧超伝導体」に対する共同研究者の反応:内容に欠陥あり

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

我が国の独自開発OS micROSがリリースされました!このロボットの「心と脳」は単純ではない

9月10日、2019年世界コンピューター会議が湖南省で開催されました。中国科学院院士の楊学軍氏は、我...

ディープラーニングのトレーニング中に GPU の温度が高すぎますか?すぐにクールダウンするには、以下の数行のコマンドを入力してください

[[197022]]新しく購入した水冷なしのパブリック版GPUの温度は、フル負荷で稼働すると室温から...

知識抽出についてお話ししましょう。学びましたか?

1. はじめに知識抽出とは通常、豊富な意味情報を持つタグやフレーズなどの非構造化テキストから構造化...

Ruan Yifeng: Github のオブジェクトカウントアルゴリズム

Github を使用しているときに、次のプロンプトを見たことがありますか? $ gitクローン ht...

自動運転におけるBEVとSLAMをわかりやすく説明するにはどうすればいいでしょうか?

Birds-Eyes-View(BEV):鳥瞰図。言葉自体には特別な意味はないが、自動運転(AD)...

Pythonを知らない人は、人工知能時代の新たな「文盲」になるだろう

各段階で、「文盲」の定義は異なります。以前は、漢字を知らないことが文盲とみなされ、後には、英語を話せ...