自動運転にもドリフトは必要か? トヨタ「GRスープラ」AIによるドリフト映像を公開 TRIとスタンフォード大学の共同研究

トヨタの人工知能やロボット研究を行っている米「Toyota Research Institute」(TRI)はスタンフォード大学のダイナミックデザインラボと協力して、GRスープラのAIが自動運転でドリフト走行する動画を公開した。運転支援技術や自動運転にも、ドリフトによる自動車制御の技術をシステムが学習しておくべき理由を解説する。

研究にあたっているToyota Research Instituteチーム

研究用のスープラ特別仕様

■ 動画 (Toyota Research Institute 提供)


プロのレーシングドライバーの運転技術をシステムが学習

TRIによれば「プロのレーシングドライバーの本能的な反射神経を、クラッシュを回避するためにAIが運転技術として持っていたら・・・。エンジニアは、プロのドライバーの本能と自動運転技術をどのように組み合わせるべきかについて研究を行っています。彼らの目標は、新しいレベルのアクティブ・セーフティ・テクノロジーを設計し、それを広く共有して、トヨタや他の自動車メーカーがそれを路上での運転に展開できるようにすることです」と語っている。


AIは世界で最も熟練したドライバー達から車両の制御を学び、人々を安全に保つ高度な制御アルゴリズムを開発することで、人間の運転能力を増幅するとし、これがToyota Guardianシステムのアプローチの本質、と語る。


後輪を滑らせ、カウンターステア(逆ハンドル)を切り、一見、派手で危険な走行に見えるドリフト走行だが、その運転技術自体は速く走るとともに、非常時の危険な状況を避けて安全に走行する技術として応用することができる。
例えば、濡れた路面や積雪、凍結した路面で自動車が予期せぬ方向に滑ったときに、不安定な車両の動きを制御し、ハンドルとアクセルの操作によって衝突を回避する技術としても応用できる。

もちろん、運転中は非常事態に陥らないことがベストだが、万が一のことは起こりうる。そうなったときを考慮してトップドライバーの運転技術を学習している自動運転システムと、そんなことは全く考慮していない自動運転システムの、どちらに身を任せたいかと言えば、答えは明白だろう。


リリースでは、自動車事故により毎年、米国では約40,000人が死亡し、世界中で約125万人が死亡しています。トヨタの目標はその数をゼロにすることです。ほとんどのクラッシュはありふれた状況で発生しますが、ごく一部はドライバーが車両の限界近くで走行したり、時には超えたりする操作を行ったケースで発生しています。また、たとえば濡れた路面や滑りやすい路面に直面した場合、プロのドライバーはカープで車をとっさにドリフトさせて危険を回避する選択ができる、と語っている。

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ロボスタ編集部
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