車を運転する人なら、操作方法によって難易度が異なることをご存知でしょう。例えば、安全装置のない左折（緑の矢印で方向が示されない左折）は、通常の右折よりも常に難しいものです。こうした苦労をするのは人間だけではありません。安全装置のない左折は、コンピューターが運転する車にとっても難しいため、シミュレーションで訓練しています。自動運転車メーカーのCruiseは、サンフランシスコで1日に1,400回も左折する様子を紹介する動画を公開しました。
左折は難しい操作ですが、運転環境自体も、人間、あるいは自動運転車がどのような障害物に遭遇するかを左右する要因となります。晴れた日の2車線道路で、白線がはっきりと描かれ、交通量も少ない道路であれば、状況は楽です。しかし、土曜日の午後にIKEAの駐車場にいたらどうでしょう？ 大変です。
実際、駐車場は非常に特殊な環境であるため、Googleの子会社である自動運転車メーカーのWaymoは、制御された環境で現実世界のシナリオを設定し、車両が駐車場に対応できるよう特別に訓練しています。その方法について、Waymoのエンジニアに話を聞きました。
ゴミ箱の近くには物が潜んでいる可能性がある
駐車場には一時停止標識、速度制限、横断歩道が設置されているかもしれませんが、ドライバーや歩行者はこうした環境では好き勝手な行動を取る傾向があります。箱を抱えた買い物客が横断歩道を通らずに走行ルートを横切ったり、カートを間違った場所に放置したり、車が逆走したり、空いている駐車スペースを通り過ぎたりする可能性があります。「駐車場は一般道路とは異なり、特に難しい問題です」と、ウェイモが「構造化テスト」と呼ぶ取り組みを率いるステファニー・ビジェガスは言います。「駐車場内で人々がどのように移動すべきか、またどのように移動できるかについて、標準化されたルールがほとんどないのです。」
「彼らはとにかく無法者なんです」と彼女は付け加えた。
ワイルドウェストの雰囲気を一層引き立てているのは、曖昧な運転状況において社会的な合図が重要な役割を果たしていることです。駐車場の空きを待っている時に、駐車中の車に誰かが乗り込むのを見たとします。その人は、どこにも行かないという合図として、あるいは実際にもうすぐスペースが空くという合図として、あなたに手を振るかもしれません。人間はこうした合図を直感的に理解しますが、自動運転車には異なる方法で教える必要があります。「自動運転車は社会的なものではありません」と彼女は言います。
ウェイモの車両は、カリフォルニア州マーセド近郊の旧キャッスル空軍基地にある91エーカーの敷地で練習することができます。チームはそこで、駐車しやすい駐車場から混雑して迷惑な駐車場まで、様々なタイプの駐車場を模擬することができます。同社のエンジニアは、車が後退して駐車スペースから出たり、歩行者が本来あるべき場所（または車の進路の前）を歩いたり、人が大きな物体を運んで車の認識システムによる認識を変えたりするなど、動的な要因を制御しながら、環境の複雑さを調整することができます。「複雑さを増すようにダイヤルを回すたびに、車両は複数の物体の挙動を同時に評価・予測しなければならなくなります」とビレガス氏は言います。「これはセンサーにとって難しい課題です。」
もちろん、このような状況にさらされたからといって、車が魔法のように勝手に良くなるわけではありません。エンジニアたちは車のパフォーマンスを観察し、必要に応じてソフトウェアを変更します。「単に車にさらすだけではありません」と彼女は言います。エンジニアたちはソフトウェアを継続的にアップデートしているのです。
例えば、車両はゴミ箱の周囲、特に開閉式の扉やコンクリートブロックの壁がある構造物の近くでは慎重に走行するように学習させる必要がありました。ウェイモは、これらの場所では壁の後ろからショッピングカートが飛び出したり、歩行者が飛び出したりすることがあり得ることを発見しました。人間の目がコンクリートの向こう側を見ることができないのと同様に、自動運転車の回転するレーザーやカメラもコンクリートの向こう側を見ることができません。そのため、ウェイモはこれらの遮蔽物の近くでは車両が慎重に走行するようにする必要がありました。車両は「ゆっくりと前進する」とウェイモは言います。
地図を作成し、地図にラベルを付け、地図を使用する
当然ながら、自動運転車はどうやって駐車場にいると認識するのでしょうか？そして、人間と同じくらいIKEAに行くのが嫌いなのでしょうか？
最初の質問への答えは、GPSを使用し地図に沿って移動することで現在地を把握しているということです。しかし、自動運転車はGoogleマップをそのまま使うことはできません。なぜなら、自動運転車は人間のナビゲーションに頼っているものよりもはるかに詳細な地図情報を必要とするからです。
ウェイモは地図を作成するために、自社の自動運転車を計画したルートに沿って走行させ、レーザー、カメラ、レーダーといったセンサーを使って、道路の幅、縁石の高さ、一時停止標識の三次元空間における位置といった物理的な空間に関する情報を収集する。データ収集後、エンジニアは歩行者など、動的な要素を除外する。これらは次回、車両がその場所を走行する際には同一平面上には存在しない。また、車両が地図上に道路の端を認識できるようにラベルを付ける必要がある。ウェイモで地図作成を担当するプロダクトマネージャー、デイビッド・マージンズ氏は、この情報が「車両が世界を理解するための土台となる」と説明する。
実際には、車が駐車場に入る時点で、シリコン脳内で既に駐車場のレイアウトを把握していることを意味します。これは重要な点です。なぜなら、駐車場は、例えば州間高速道路の建設と同じような工学的厳密さで計画されているとは限らないからです。
マージンズ氏によると、駐車場全体の地図を車に提供し、駐車スペースが斜めになっている場合の向きなどの詳細も含め、その車線で交通がどの方向に流れるべきかの重要な手がかりを与えるという。駐車場内の「走行可能エリア」を車に教え、さらにはサービス車両が走行する可能性のある場所（例えばショッピングモールの裏側）が立ち入り禁止であることも知らせる。ある意味、駐車場に入る際に車が持つ知識は、人間が馴染みのある駐車場に入る際に既に持っている知識と似ている。「人間が車に提供しているのは、頭の中にある地図のようなものなのです」とマージンズ氏は言う。
Waymoが車両に提供する地図には、目的地までの経路データに加え、ハザードランプを点灯させたトラックなどによって主要ルートが遮断された場合の代替ルートも含まれています。また、駐車場には必ずしも停止標識が設置されているわけではないため、Waymoの地図には、車両が停止すべき場所を示す「暗黙の停止」情報も含まれています。
これらすべては、自動運転車が通常、魔法のようにどこにでも巡航できるわけではなく、道路のレイアウトをすでに知っている場所にのみ進入できるということを思い出させる重要なものです。
