世界初の自律走行用オープンソースソフトウェアのパイオニアであるTIER IVは、この度、以下の企業との戦略的提携を発表しました。 カーネギーメロン大学 (1984年、自律走行車発祥の地として広く知られるCMU（カリフォルニア大学ロサンゼルス校）で、自律走行車の実現に向けた取り組みが始まりました。 レベル4+の新しい自律性コンセプト.データ中心のAIアプローチとロボット工学のベストプラクティスを組み合わせたハイブリッド・アーキテクチャを通じて、スケーラビリティ、説明可能性、安全性を向上させるとともに、意思決定における透明性とトレーサビリティを向上させる具現化AIの可能性を引き出すことを目指しています。
この協力関係は、米国運輸省のSafety21を通じてさらに強化されています。 国立大学 CMUのラジ・ラジクマール教授が率いる安全輸送センター。 TIER IV がSafety21のアドバイザリーカウンシルに加わり、Autoware*を通じてオープンソースソフトウェアの価値を推進しています。最先端の研究開発の基盤となっています。 自律走行システムにおける安全性とユーザーエクスペリエンスのトレードオフに取り組んでいます。
従来のレベル4の自律性は、確率的推定や機械学習などのロボット工学的手法に基づいて構築されており、センシング、ローカライゼーション、知覚、プランニング、制御などのコア機能を調整するために、手作業で作成された行動ルール、事前定義された高精細マップ、ローカライズされたデータセットに依存しています。Autowareはこのアーキテクチャから生まれ、世界中の自律走行システムに導入され成功を収めています。
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このコラボレーションを通じて提唱された新しいレベル4+の自律性コンセプトは、SAE J3016のレベル4とレベル5の中間的なステップを意味します。 人間の役割という点ではレベル4の分類にとどまりますが、レベル5のシステム機能の主要な側面が組み込まれています。その結果、この車両は、その運用設計領域（ODDs）を柔軟に拡張することで、これまで遭遇しなかったシナリオをカバーし、事実上あらゆる条件下で運用することができます。
レベル4+のシステム機能は、人間がダイナミック・ドライビング・タスク（DDT）を引き継ぐ必要はありません。しかし 追加情報 戦略的機能の一部として、システムの外部から、目標作戦領域（TOD）内の環境変化に動的に対応します。一方、システムは戦術・運用機能の制御を継続します。このフレームワークでは、次のような場合でも、システムは安全確保の全責任を保持します。 外部からの戦略的インプット はその挙動に影響を与えます。例えば、システムが定義されたODDとTODの両方に挙動を合わせることができるように、人間が実行時にウェイポイント計画を調整するガイダンスを提供することができます。
データ中心AIアプローチの主要なバリエーションであるエンド・ツー・エンドAIモデルは、特にルールベースのシステムやヒューマン・イン・ザ・ループ戦略と統合された場合、レベル4以上の自律性を実現するために有望です。しかし、高いデータ要件、意思決定における限定的な説明可能性、強固な安全性保証の確立の難しさなど、重大な課題もあります。このようなモデルが学習した行動をどのように一般化するのか、あるいは何がその出力に影響を与えるのかが不明確な場合が多いため、信頼できる実世界展開を確保することが依然として重要なハードルとなっています。
ソース PRNewsWire
