Google、完全自動運転型の開発を事実上断念
大手IT企業ではGoogleの他、Appleも自動運転車の開発を進めてきたが、Appleに関しても今年に入ってから、自社による自動車生産は断念し、自動車のハードウェア開発部門の従業員は全員、リストラを実施したことが伝えられていた。
今回、Googleに関しても完全自動運転型の自動運転車の開発を事実上、断念したことが報じられたことを受けて、大手IT企業による自動運転車開発計画は、総崩れとなる可能性が強まってきたこととなる。
Googleは、今後に関しては、FiatおよびChryslerと提携関係を結ぶことにより、2社を通じて、これまで開発を進めてきた自動運転技術を運転アシスト機能として提供を行うことを検討している模様となる。
Googleは、持ち株会社となるAlphabetの設立に伴い、これまでに以上に、予算管理の厳格化を進めており、これ以上、自動運転車の開発を進めても、短期的に商業化できるメドは立たないとする決定につながったことが今回の開発計画の大幅な見直しつながったものと見られている。
運転席のない完全自動運転型の自動運転車については、今月に入ってから米国の自動車産業の中核拠点となっているミシガン州が初の法制化に踏み切り、運転席のない完全自動運転型の自動運転車の公道走行試験が近く、可能となる予定となっている。
しかし、ミシガン州の自動運転車法では、運転席のない完全自動運転型の自動運転車の公道走行試験を申請可能なのは、自動車メーカーに限定しており、自動車メーカーではないGoogleは、いくら開発を進めても完全自動運転型の自動運転車の走行試験は、現状の法制下では公道試験はできない状態に置かれている。
一方、Googleが本社を置いているカリフォルニア州では、当初は、運転席のない完全自動運転型の自動運転車の許可に前向きの姿勢を示していたが、最近になり、反対論が浮上し、現在は、完全自動運転型の自動運転車については法制化のメドが立たない状態ともなっている。
自動車業界では現在、より完全に近い自動運転車の開発競争が続いているが、Googleのものは、高価なライダー（Lidar）を主要センサーに使用する方式が採用されたものとなる。 世界で初めて商用車に自動運転技術を導入したTeslaは、 コスト的に比較的安価な音波レーダーと光学カメラを併用する方式を採用しており、一見するとGoogleの自動運転車は軽自動車のようで安価なようにも見えるが、このままの商用化したら1台数十万ドルとイタリアのスーパーカー並みに高価な価格になる可能性も生じていた。
そのため、ライダーを使用したGoogleの自動運転車は、技術的な問題点を克服できたとしても、乗用車として提供することは、非常に難しいという別の問題も抱えていた。
ライダーを採用した自動運転車はUberがピッツバーグで実験運転を開始しているが、Uberの自動運転車は営業車となるため、多少コスト面で跳ね返ったとしても運転手のコストを削減し、24時間営業を行うことが可能と考えた場合には、採算性を合せることも可能となる。
自動車業界では、車載センサーの負荷を削減するために、より精度の高い自動運転専用の道路地図を製作する動きも生じているが、全米隈なく、数センチの精度で道路地図を製作することは容易なことではなく（この方式の場合、道路工事や標識の変更が加えられる度にリアルタイムで地図も更新しなくてはならず、地図のメインテナンスも難しい面が発生する）、Teslaはこの問題を解決するため、各自動車の自動運転走行データをクラウド上に吸い上げてディープラーニングにかけることで、自動学習方式で、地図精度を高めることを行っている。
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以上引用終了
ぶっちゃけ、現在の 「公道」 の状況は、緩い意味では規格化されているけれど、コンピュータレベルでの評価基準では 「カオス」 と言っていい。
その「カオス」は、人類の 「抽象概念の認識能力」 によって初めて合理的な状況認識が可能なもの。 若しもこれをコンピュータが認識できるとするなら、最低でも"ワトスン" レベルのものが必要でしょう。
記事中ではＬｉｄａｒの価格だけに言及しているけれど、それによって実現出来る「自動運転」とは、地図情報とセンサーによって得られる情報を基にした「アドリブ」要素満載のもので、人間が出来る「ある程度先を見通した運転とは趣が違います。
と考えると、コンピュータの思考ルーチンで存在する「地平線効果」も発生するのかなぁ(^^;
話を元に戻し。
Googleが自動運転車両の研究、開発を始めた際、マスコミの殆どは 「そのうち家電メーカーが自動車を製造するようになり、旧来の自動車メーカーはその殆どが淘汰される」 などと書き立てていましたが....(w)
今回の記事を読むと、アイシン精機が考えている自動運転、つまり「自動車の運転中に、ドライバーが不測の事態により機能喪失」した場合の問題解決手法としての自動運転技術、つまり
というものは、文字通り 「現実をきちんと評価した判断」 だった、といえるかもしれませんね。
今の技術では、無理。 でも継続して研究していけばなんとかなるかも。
ただ、GoogleやAppleは、"そこまで待てない"と(^^;
追記：
－－－－－
LIDAR
（英 語：Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging、「光検出と測距」ないし「レーザー画像検出と測距」）は、光を用いたリモートセンシング技術の一つで、パルス状に発光するレーザー照射に 対する散乱光を測定し、遠距離にある対象までの距離やその対象の性質を分析するものである。
日本語ではライダー、ライダとカタカナ書きされることも多い。軍事領域ではしばしばアクロニム LADAR (Laser Detection and Ranging) が用いられる。
この技法はレーダーに 類似しており、レーダーの電波を光に置き換えたものである。 対象までの距離は、発光後反射光を受光するまでの時間から求まる。そのため、レーザーレー ダー (Laser radar) の語が用いられることもあるが、電波を用いるレーダーと混同しやすいので避けるべきである。
－－－－－
Googleは周辺情報のセンシングのために使ってますが、毛色の変わったとこだと、地上にある光学望遠鏡なんかで、ＣＣＤで得た画像情報に対して、大気による光の屈折、拡散の補正情報を獲得するためのガイドセンサーとして使ってたりするはずです。
望遠鏡のものに比べれば精度は低くていいかもですが、高価である事に変わりはなかったり(^^;
で。 更に。
サムスン電子 ハーマン買収でスマートカー事業に本格参入へ
http://japanese.yonhapnews.co.kr/headline/2016/11/16/0200000000AJP20161116004600882.HTML
別記事によれば、その買収額は約８０億ドル（約８６００億円）。 これも、スマートカーの部品供給が主眼のものでした。
で、Googleまでが退出したことでこの分野への投資等は下落方向になり、当然物も売れなくなるわけですが(w)
ま、 「自分で技術を育てることが出来ない」韓国企業なので、こういうことも多々ありますわな。
はい来ましたー
以下引用開始
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Google: 完全自動運転型の自動運転車の開発を事実上の断念
http://business.newsln.jp/news/201612130559450000.html
Googleがこれまで進めてきた、運転席のない完全自動運転型自動運転車（Self-Driving Car）の開発計画に関して、開発計画を抜本的に改めて、完全自動運転型の技術開発は諦めて、開発の方向性を運転アシスト機能に集約するという方針の転換を図ったことが、大手ニュースサイト「The Information (Paywall)」による報道で明らかとなった。
大手IT企業ではGoogleの他、Appleも自動運転車の開発を進めてきたが、Appleに関しても今年に入ってから、自社による自動車生産は断念し、自動車のハードウェア開発部門の従業員は全員、リストラを実施したことが伝えられていた。
今回、Googleに関しても完全自動運転型の自動運転車の開発を事実上、断念したことが報じられたことを受けて、大手IT企業による自動運転車開発計画は、総崩れとなる可能性が強まってきたこととなる。
Googleは、今後に関しては、FiatおよびChryslerと提携関係を結ぶことにより、2社を通じて、これまで開発を進めてきた自動運転技術を運転アシスト機能として提供を行うことを検討している模様となる。
Googleは、持ち株会社となるAlphabetの設立に伴い、これまでに以上に、予算管理の厳格化を進めており、これ以上、自動運転車の開発を進めても、短期的に商業化できるメドは立たないとする決定につながったことが今回の開発計画の大幅な見直しつながったものと見られている。
運転席のない完全自動運転型の自動運転車については、今月に入ってから米国の自動車産業の中核拠点となっているミシガン州が初の法制化に踏み切り、運転席のない完全自動運転型の自動運転車の公道走行試験が近く、可能となる予定となっている。
しかし、ミシガン州の自動運転車法では、運転席のない完全自動運転型の自動運転車の公道走行試験を申請可能なのは、自動車メーカーに限定しており、自動車メーカーではないGoogleは、いくら開発を進めても完全自動運転型の自動運転車の走行試験は、現状の法制下では公道試験はできない状態に置かれている。
一方、Googleが本社を置いているカリフォルニア州では、当初は、運転席のない完全自動運転型の自動運転車の許可に前向きの姿勢を示していたが、最近になり、反対論が浮上し、現在は、完全自動運転型の自動運転車については法制化のメドが立たない状態ともなっている。
自動車業界では現在、より完全に近い自動運転車の開発競争が続いているが、Googleのものは、高価なライダー（Lidar）を主要センサーに使用する方式が採用されたものとなる。 世界で初めて商用車に自動運転技術を導入したTeslaは、 コスト的に比較的安価な音波レーダーと光学カメラを併用する方式を採用しており、一見するとGoogleの自動運転車は軽自動車のようで安価なようにも見えるが、このままの商用化したら1台数十万ドルとイタリアのスーパーカー並みに高価な価格になる可能性も生じていた。
そのため、ライダーを使用したGoogleの自動運転車は、技術的な問題点を克服できたとしても、乗用車として提供することは、非常に難しいという別の問題も抱えていた。
ライダーを採用した自動運転車はUberがピッツバーグで実験運転を開始しているが、Uberの自動運転車は営業車となるため、多少コスト面で跳ね返ったとしても運転手のコストを削減し、24時間営業を行うことが可能と考えた場合には、採算性を合せることも可能となる。
自動車業界では、車載センサーの負荷を削減するために、より精度の高い自動運転専用の道路地図を製作する動きも生じているが、全米隈なく、数センチの精度で道路地図を製作することは容易なことではなく（この方式の場合、道路工事や標識の変更が加えられる度にリアルタイムで地図も更新しなくてはならず、地図のメインテナンスも難しい面が発生する）、Teslaはこの問題を解決するため、各自動車の自動運転走行データをクラウド上に吸い上げてディープラーニングにかけることで、自動学習方式で、地図精度を高めることを行っている。
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以上引用終了
ぶっちゃけ、現在の 「公道」 の状況は、緩い意味では規格化されているけれど、コンピュータレベルでの評価基準では 「カオス」 と言っていい。
その「カオス」は、人類の 「抽象概念の認識能力」 によって初めて合理的な状況認識が可能なもの。 若しもこれをコンピュータが認識できるとするなら、最低でも"ワトスン" レベルのものが必要でしょう。
しかもそれは、スタンドアローンでも機能できるように、
各車両に１台、搭載される必要があるわけで(--;ｲｯﾀｲｲｸﾗﾆﾅﾙﾝﾀﾞﾖ
各車両に１台、搭載される必要があるわけで(--;ｲｯﾀｲｲｸﾗﾆﾅﾙﾝﾀﾞﾖ
記事中ではＬｉｄａｒの価格だけに言及しているけれど、それによって実現出来る「自動運転」とは、地図情報とセンサーによって得られる情報を基にした「アドリブ」要素満載のもので、人間が出来る「ある程度先を見通した運転とは趣が違います。
と考えると、コンピュータの思考ルーチンで存在する「地平線効果」も発生するのかなぁ(^^;
話を元に戻し。
Googleが自動運転車両の研究、開発を始めた際、マスコミの殆どは 「そのうち家電メーカーが自動車を製造するようになり、旧来の自動車メーカーはその殆どが淘汰される」 などと書き立てていましたが....(w)
今回の記事を読むと、アイシン精機が考えている自動運転、つまり「自動車の運転中に、ドライバーが不測の事態により機能喪失」した場合の問題解決手法としての自動運転技術、つまり
｢安全に、安全な場所に車を止める事を実現するための、自動運転技術の習得」
というものは、文字通り 「現実をきちんと評価した判断」 だった、といえるかもしれませんね。
今の技術では、無理。 でも継続して研究していけばなんとかなるかも。
ただ、GoogleやAppleは、"そこまで待てない"と(^^;
追記：
－－－－－
LIDAR
（英 語：Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging、「光検出と測距」ないし「レーザー画像検出と測距」）は、光を用いたリモートセンシング技術の一つで、パルス状に発光するレーザー照射に 対する散乱光を測定し、遠距離にある対象までの距離やその対象の性質を分析するものである。
日本語ではライダー、ライダとカタカナ書きされることも多い。軍事領域ではしばしばアクロニム LADAR (Laser Detection and Ranging) が用いられる。
この技法はレーダーに 類似しており、レーダーの電波を光に置き換えたものである。 対象までの距離は、発光後反射光を受光するまでの時間から求まる。そのため、レーザーレー ダー (Laser radar) の語が用いられることもあるが、電波を用いるレーダーと混同しやすいので避けるべきである。
－－－－－
Googleは周辺情報のセンシングのために使ってますが、毛色の変わったとこだと、地上にある光学望遠鏡なんかで、ＣＣＤで得た画像情報に対して、大気による光の屈折、拡散の補正情報を獲得するためのガイドセンサーとして使ってたりするはずです。
望遠鏡のものに比べれば精度は低くていいかもですが、高価である事に変わりはなかったり(^^;
で。 更に。
サムスン電子 ハーマン買収でスマートカー事業に本格参入へ
http://japanese.yonhapnews.co.kr/headline/2016/11/16/0200000000AJP20161116004600882.HTML
別記事によれば、その買収額は約８０億ドル（約８６００億円）。 これも、スマートカーの部品供給が主眼のものでした。
で、Googleまでが退出したことでこの分野への投資等は下落方向になり、当然物も売れなくなるわけですが(w)
ま、 「自分で技術を育てることが出来ない」韓国企業なので、こういうことも多々ありますわな。