自動運転車のアルゴリズムはますます現実のものになりつつあります。
しかし、それらはどのように機能しますか？
自動運転車のアルゴリズムの裏話は何ですか？
このブログ投稿は、これらの質問に答えます。 また、歩行者、サイクリスト、その他のドライバーにとって危険な理由と、そのことを心配する必要がある理由についても説明します。
まず、これらのAIシステムが実際にどのように機能するかについて話しましょう。 自動運転アルゴリズムの核心は、ディープニューラルネットワーク（DNN）です。 DNNは、人工ニューラルネットワークを使用して、データをレイヤー（入力レイヤー、非表示レイヤー、出力レイヤー）で表現します。 彼らは訓練を困難にする多くのパラメータを持っていることで有名です。 幸いなことに、その問題を軽減するのに役立つさまざまな種類の学習手法があります。 たとえば、事前トレーニングと転移学習を使用して、トレーニングプロセスをより速くより正確にすることができます。
DNNにはさまざまな種類があります。畳み込み層、リカレント層（RNN）、フィードフォワード層（FF）はすべて、自動運転車のアルゴリズムなどの深層学習アプリケーションで広く使用されています。 畳み込み層は、カーネルまたはフィルターを適用して入力から高レベルの特徴を抽出するため、出力の各要素は、前の層と比較して非常に類似した次元になります。 RNNは時間依存性を利用します。つまり、音声の理解や画像/ビデオ内のオブジェクトの検出など、時間の経過とともに何かがどのように変化するかを理解する必要がある状況で使用できます。 フィードフォワード層は、空間依存関係のキャプチャに優れているため、非常に正確な分類タスクで一般的に使用されます。
これらのDNNをトレーニングするには、教師あり学習または教師なし学習の2つの手法のいずれかを使用できます。 教師あり学習では、トレーニング中にすべての入力に必要な出力がモデルに与えられます。これは通常、各観測に対応するラベルが利用可能な場合に最適に機能します。 教師なし学習では、ラベルのないデータセットを使用し、それ自体で機能を提供して、独自のパターンでそれらをクラスター化できるようにします。 このアプローチにより、ラベルなしでオブジェクトを分類できます。これにより、ほとんどすべての場合にラベルが存在する他のほとんどのマシンビジョンアプリケーションと比較して、自動運転車のアルゴリズムが特にユニークになります。
自動運転車のアルゴリズムを説明する次のステップは、歩行者、自転車、その他のドライバーにとって自動運転車のアルゴリズムが難しい理由を理解することです。 その質問に対する答えは、これらのAIシステムが動く物体をどのように検出するかにあります。 たとえば、一時停止の標識や信号機のない横断歩道に近づく自動運転車を想像してみてください。 歩行者が交差点のボタンを押すと、車に通行権があることを知らせる信号が発せられます。 私たちのAIシステムは、速度を落とすか停止するかを決定するために、このワイヤレス無線信号に依存する必要があります。そうしないと、両方向を見ずに交差した場合、十分に速く反応できない可能性があります。
これにはいくつかの問題があります。まず、RF信号は短距離であることが多いため、自動運転車のアルゴリズムには理想的ではありません。その上に追加のセンサーを取り付ける必要があるためです。また、それを機能させるには、より多くのインフラストラクチャと市全体の調整が必要です。 第二に、ラジオはバッテリー駆動であることが多いため、特定の状況では信頼性が低くなる可能性があります。ただし、これはAIシステムだけでなく、人間の歩行者にも問題があります。 第三に、干渉や接続の欠如がある場合、AIシステムは、誰かがいつ交差しようとしているのか、または停止/減速する必要があるのかを認識しません。 4番目の問題は、ほとんどがまだローカルワイヤレスネットワークに直接接続されていないため、自動運転車のアルゴリズムがこれらのタイプの信号にアクセスできないことです。
つまり、AIシステムは、交差点をナビゲートするために他のタイプの入力データに依存する必要があります。たとえば、外部に取り付けられたカメラ、乗客を検出する車内のカメラ、速度を測定する車輪のセンサーなどです。これもいくつかの問題を引き起こします。たとえば、誰かがRCカーや他のタイプのコントローラーで信号機をトリガーした場合、その交差点にカメラが向けられていないため、AIシステムが信号機を検出できない可能性があります。信号機も電気を必要とするため、特定の状況で故障する可能性があります。これは、自動運転車のバッテリーが切れた場合に特に問題になります。
ただし、自動運転車のアルゴリズムのトレーニングには、他にも多くの課題があります。 たとえば、最初の一連の問題は主に物体の検出に関するものでしたが、歩行者/自転車は車よりもはるかにゆっくりと移動するため、速度ベクトルは車に比べて大きくないため、歩行者/自転車は存在しませんでした。 しかし、現在、自動運転車の速度がヒューマノイドに匹敵し始めている転換点に近づいています。そこでは、自動運転車の検出がはるかに困難になっています。
トレーニングデータの問題もあります。ある特定の都市からのサンプルが多すぎると、他の都市の交差点をうまく処理できない可能性があります。 これは、AIシステムを最終的に世界中のどこにでも展開できるように、世界中を旅してすべての交差点をマッピングしてきたGoogleのような企業にとって特に大きな問題です。 このトピックの詳細については、こちらをご覧になるか、マシンビジョンに関するこのビデオシリーズをご覧ください。
これらのタイプのアルゴリズムが交差点をナビゲートするのは難しいため、一部の研究者は、教師あり学習ではなく強化学習に依存する新しい方法を開発しています。 この手法では、自動運転車を訓練して、速度を加速するか減速するか、どの方向に速度を上げるかなど、すべてのステップの後に何をすべきかをランダムに推測して交差点をナビゲートします。 動物が明示的に教えられるのではなく、親から学ぶのと同じように、AからBへの正しい経路を学習するまで、多数のアクションを試みます。
もちろん、強化学習アルゴリズムは、歩行者/自転車を検出するカメラなど、車の周囲に配置されたセンサーに依然依存しています。 1つの利点は、連続して試行するたびに最初の推測を改善できるため、時間の経過とともに交差点の処理が向上することです。 もう1つの利点は、これらのシステムが信号機や無線送信機のような高価なインフラストラクチャを必要としないことです。ただし、それらがなくても人を検出できる必要があります。
そのため、自動運転車の研究者の中には、可能な限り信号データの追加ソースとして人間を使用し始めている人もいます。 十分なトレーニングがあれば、AIシステムに今後の交差点に関する信頼できる情報を提供できます。また、受け取るデータが多いほど、意思決定が向上します。 これは、ロボットの仲間が混雑したエリアをナビゲートしたり、家の中に隠されたオブジェクトを見つけたりするのに役立つなど、他のタスクにも役立つ可能性があります。ロボットは通常、人間の視力ではなくカメラ/センサーに依存しているためです。
もちろん、この方法には弱点があります。たとえば、人間は絶対的ではなく、私たち全員が都市をナビゲートする経験が同じであるわけではなく、自動運転車に指示を送信する場合は常にエラーの余地があります。 特に人間の意思決定は都市の景観自体に影響される傾向があるため、場所間で一般化することは困難であるため、さまざまな環境で機械学習アルゴリズムがどの程度うまく機能するかは不明です。 そのため、これらの問題を処理できるより高度なモデルを開発するまで、多くの専門家が今のところ教師あり学習を推奨しています。
自動運転車の事故は毎年少なくなっていますが、農村部などの特定の地域や国ではデータが不完全であるか、単に利用できないため、研究者がAIシステムのトレーニングに苦労している交差点で一般的に発生しています。 自動運転車の開発に関連するその他の課題について知りたい場合は、ここをクリックするか、深層強化学習に関するこの一連の記事を確認してください。
自動運転車は、テクノロジーの世界でますます人気が高まっています。 これらのマシンのアルゴリズムは複雑ですが、それらを理解することにより、それらを適切に機能させるために何が行われるのかを理解することができます。
自動運転車はどのように機能しますか？
簡単に言えば、車は一連のアルゴリズムを使用して、環境からの大量のデータを処理します。 これが何を意味するのかを理解するには、アルゴリズムが何であるかを理解することが重要です。 コンピューティングでは、アルゴリズムは、情報の処理方法と処理方法を定義する一連の段階的な手順またはルールです。 自動運転車は、これらのアルゴリズムを使用して、周囲の特定のものを処理し、それらに基づいて予測を行います。たとえば、オブジェクトが相互に関連して移動する速度などです。 自動運転車には、オブジェクトの検出と分類、動作計画と予測、ローカリゼーションとマッピング（SLAM）など、さまざまな種類のアルゴリズムがあります。 これらの計算は、カメラやレーザースキャナーなど、さまざまな種類のセンサーによって実行されます。
自動運転車は、さまざまなセンサーを使用して環境を追跡します。 自動運転車で使用される主要なセンサー技術には、レーダー、Lidar、光学イメージングなどがあります。 レーダーは電波を放射し、物体を表面で反射して検出します。光学データだけでは困難な固体/大型の物体を見るのに適しています。 Lidarは、Light Detection and Rangingの略です。電波の代わりにレーザー光を使用して、夜間や雨/雪では見づらい道路標示や車線などの表面を検出します。 光学画像はまさにそのように聞こえます。車のカメラは、信号機、標識、歩行者などを含む画像を撮影します。 レーダー、ライダー、および光学イメージングはすべて、車の環境に対する意識を高めるために重要です。
自動運転車は、自分で安全に運転できるようにするために、一度にいくつかのことを行う必要があります。 まず、さまざまなセンサーからのデータを使用して周囲の環境を感知する必要があります。次に、そのデータを処理して、次に実行する必要のあるアクションを決定するために使用できる情報にする必要があります。 これを行うために、自動運転車は、環境の手がかりに基づいて予測を行うために、車が従う一連の手順またはルールとして機能するアルゴリズムを使用します。 自動運転車で使用される技術は、新しいモデルが道路に展開されるたびに絶えず改善されていますが、これらの機械は改善を続けていますが、主流になるまでにはまだ長い道のりがあります。
これらのアルゴリズムの背後にいるのは誰ですか？ 自動運転車は複雑な機械であり、さまざまなプロセスが常に内部で行われています。そのため、専用の専門家のチームが自動運転車を適切に機能させる必要があります。 自動運転車の世界には数え切れないほどのキャリアがありますが、最も一般的なものには、コンピュータービジョンエンジニア、ロボット工学エンジニア、ソフトウェア開発者が含まれます。 それぞれが、さまざまな目的に使用できる新しいモデルの開発または改善に不可欠な役割を果たします。 それだけでなく、すべての新しいイノベーションは、その生産プロセスに関与したい他の人々に機会をもたらします。 結論は？ 世界中の企業が自動運転車に時間と研究を費やしている現在、これらの機械が完成して社会に導入されるのは時間の問題です。
自動運転車に関するその他の事実は何ですか？ 自分でこの業界に参加することに興味がある場合、またはこれらの車両を適切に機能させるためのテクノロジーについて詳しく知りたい場合は、今日次のコースにアクセスしてください。
アルゴリズムとは何ですか？
アルゴリズムは、タスクを実行するために従う特定のルールのセットです。 自動運転車の場合、信号機を追跡しながら、車が動き回って障害物を回避するために実行するアクションを車に指示するアルゴリズムです。 自動運転車は、アルゴリズムが処理する周辺地域のセンサーから情報を受け取り、最善の進め方を決定します。 この技術は、さまざまな心理的要因により遅いことが示されている人間の反応時間ではなく、完璧な反応時間を実現するため、完成すれば道路上のすべての人にとってより安全になるため、大きな期待が寄せられています。 これらのアルゴリズムは、運転をより安全にすることで事故や死亡者を大幅に減らすことがわかっているため、交通機関を変更する可能性があるため、多くの可能性を秘めています。 しかし問題は、この技術の研究はまだ非常に新しいことであり、それはそれの将来がまだ不透明であることを意味します。 気象条件やさまざまな国の全体的な運転文化など、これらのアルゴリズムを実装する際に考慮しなければならない要素はたくさんあります。
自動運転車のアルゴリズムはどのように機能しますか？
これらのアルゴリズムは、運転をより安全にすることで事故や死亡者を大幅に減らすことがわかっているため、交通機関を変更する可能性があるため、多くの可能性を秘めています。 しかし問題は、この技術の研究はまだ非常に新しいことであり、それはそれの将来がまだ不透明であることを意味します。 気象条件やさまざまな国の全体的な運転文化など、これらのアルゴリズムを実装する際に考慮しなければならない要素はたくさんあります。
自動運転車の開発においてなぜそれらが重要なのですか？
運転中の車は、アルゴリズムが処理する周辺地域のセンサーから情報を受け取り、最善の進め方を決定します。
これは将来、私たちの世界にどのような影響を与えますか？
これらの機械が完成すれば、さまざまな心理的要因のために遅いことが示されている人間の反応時間ではなく、完璧な反応時間が得られるため、道路上のすべての人にとってより安全になります。 これらのアルゴリズムは、運転をより安全にすることで事故や死亡者を大幅に減らす可能性があるため、交通機関を大幅に変更する可能性があるため、多くの可能性を秘めています。
輸送の未来とそれが私たち全員にとってどのように物事を変えることができるか？
この技術の研究はまだ非常に新しいものであり、それはそれの将来がまだ不透明であることを意味します。 気象条件やさまざまな国の全体的な運転文化など、これらのアルゴリズムを実装する際に考慮しなければならない要素はたくさんあります。
自動運転車に関する最高のコース
通常の車に比べて自動運転車を使用する利点は何ですか？
自動運転車は、運転のあらゆる面で通常の車よりも安全で効率的です。 車が自走する方法は、車をはるかに安全にし、事故を防ぐでしょう。 彼らはまた、交通量が多いときに、より良く運転することができるでしょう。 さらに、他の誰もできないときに駐車場を見つけることができるため、都市のスペースを探すときに非常に便利です。 全体として、自動運転車は一般的に通常の車よりもはるかに安全で効率的であり、通常の車にはない利点を提供します。
通常の車よりも自動運転車を使用することの欠点は何ですか？
自動運転車は通常の車よりもはるかに高価であり、多くの人にとってその値札は価値がないかもしれません。 これは、道路上でこれらの車両をサポートするインフラストラクチャがない場合に特に当てはまります。 さらに、それらは複雑な性質のため、継続的に維持することが困難であることが判明する可能性があります。 全体として、自動運転車にはメリットがありますが、これらの新しいテクノロジーには、現在無視できないいくつかの欠点があります。
自動運転車のアルゴリズムを開発しているのは誰ですか？また、自動運転車を改善するために何をしていますか？
自動運転アルゴリズムの誰がホットな話題です。 Google、Tesla、Uber、Appleなど、多くの企業がトップの座を争っています。 各企業には独自の長所と短所があります。 たとえば、Googleには、アルゴリズムを改善するために使用できる膨大なデータプールがあります。 テスラは、車で使用される非常に高度なハードウェアスイートを作成することができました。 Uberはデータのマッピングと追跡に優れています。 Appleはこの分野ではまだ比較的知られていないが、彼らは何か大きなことに取り組んでいると信じられている。
これらの企業がアルゴリズムを改善するために行っていることはさまざまです。 一部の企業は、アルゴリズムの背後にある人工知能の改善に焦点を当てています。 他の人は、アルゴリズムで使用されるセンサーとカメラを改善しようとしています。 ほとんどの企業は、データのマッピングと追跡を改善しようとしています。 これらすべての企業に共通している主な点は、自動運転車のアルゴリズムを作成していることです。これは、輸送の未来を表しています。
自動運転車の未来と、それが私たちの生活をより良く変える方法
自動運転車の革命が来ており、それは私たちの生活をより良く変えるでしょう。 道に迷ったり、仕事に遅れたりすることを心配する必要がないことを想像してみてください。 自動運転車を使用すると、車がすべての作業を行っている間、リラックスして乗り心地を楽しむことができます。
自動運転車は私たちの生活を楽にするだけでなく、道路をより安全にします。 MITの調査によると、自動運転車は交通事故死者を最大90％削減する可能性があります。 それは多くの命を救った！
それで、ホールドアップは何ですか？ なぜ自動運転車はどこにでもあるのではないのですか？ 答えは簡単です：規制。 技術はそこにありますが、世界中の政府はまだこれらの車の使用を規制し、実行する方法を見つけようとしています。
物事をスピードアップするために、Googleは世界中の政府と協力して、自動運転車の規制のための統一された法的枠組みを作成するようGoogleに要請しています。 このように、各国が車輪の再発明を行う代わりに、彼らは単にこの枠組みを自分たちの法律の基礎として参照することができます。 また、これらの政府機関がこの分野でのGoogleの取り組みを公に支援することを望んでいます。
自動運転車とドライバーアシスト車の違い
ドライバー支援車は、駐車や車線滞在などの特定のタスクでドライバーを支援する機能を備えた車です。 一方、自動運転車は、ドライバーの助けがなくても自走できる車です。 もう1つの違いは、自動運転車は人間の入力なしでナビゲートできるのに対し、ドライバー支援車はドライバーからの少なくともある程度の対話を必要とすることです。
自動運転車は冗談ではなく、長い間製造されてきました。 ドライバーを雇い、車に燃料を補給し、病気やけがをしたときに世話をするのはどれほど費用がかかるかは誰もが知っています。 自動運転車の技術が近年進歩するにつれて、高額の費用をかけずにその贅沢を求める消費者のために、より多くの無人車両モデルが市場に出回るようになっています。 問題は残っています：これは将来の輸送にとって何を意味するのでしょうか？ これらの自動運転車は、事故を起こさないようにあらゆる状況に十分対応できると思いますか？ 人間の運転手とのあなた自身の経験を振り返ってください-誰かがあなたを遮断したり、あなたの近くで危険な車線変更をしたことがおそらくたくさんありました！
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