特集Googleの自動運転車は、少なくとも数年は忘れてください。コンピューターと自動車の融合分野における今日の真の動きは、先週のGPUテクノロジーカンファレンスで十分に明らかになったように、先進運転支援システム（ADAS）の開発にあります。
「明日、私たちが自動運転車を運転するようになるわけではありません」と、調査・コンサルティング会社ストラテジー・アナリティクスのイアン・リッチズ氏は述べた。自動運転機能が登場し始めると、まずは駐車や渋滞時の運転といった「単調で退屈な」作業に利用されるようになるだろう。
「車の広告では決して見られない類のものだ」とリッチズ氏は言った。「たいていは、ハンサムな男が山道や曲がりくねった道を運転している、ハンサムな男が素敵な恋人に電話をかけている、といったマーケティング動画で見るようなものだ。現実の生活はそんなものではない」
彼によると、現在調査中のそうした反復的で退屈でつまらない現実のシナリオの一つは、欧州委員会の「環境に優しい安全なロードトレイン（SARTRE）」プロジェクトで、プロのドライバー（例えば18輪トラックを運転する）の後ろに車が隊列を組んで走り、車が半自動でトラックの後ろに密集して車列を作り、ドライバーが携帯電話でテキストメッセージを送ったりチャットしたりするといった、本来は違法な行為に従事できるようにするという。
リッチズ氏は、SARTREの明確な利点の一つはコスト削減だと述べた。「後ろを走る車は燃料を節約できるので、これは助かります。しかし、SARTREを使うのと、道路容量を倍増させるのと、どちらがコスト削減になると思いますか？」
サルトルのおかげで、CW マッコールが言うように、「慈悲深き者よ、護送船団を手に入れたようだ！」
しかし、高速道路で半自動運転車が走るようになる前に、ADAS 対応車両が私たちと私たちの車に道路と交通の情報を提供し、駐車を助け、車線変更を手伝い、そして私たちの注意が目の前のタスクである安全運転から逸れた場合には、私たちを集中状態に戻してくれるでしょう。
アウディの研究エンジニアであるマリオ・ティッペルホファー氏は、ADASの必要性は特に都市部で切実だと述べた。「私たちは、都市部での安全性をいかに向上させ、事故をいかに回避できるかについて、多くの時間を費やして考えています」と、カリフォルニア州ベルモントにあるフォルクスワーゲン・グループ・オブ・アメリカのエレクトロニクス研究所のチームについてティッペルホファー氏は語った。
「私たちのアプローチは、ドライバーのストレスを軽減し、より集中力を高め、よりリラックスした状態で都市部へ向かえるように支援することでした」と彼は述べた。「近い将来、アウディのお客様にとって、都市交通がどのようなものになるかというビジョンを描き出そうとしているのです。」
彼の研究グループが研究している分野には、道路状況や渋滞の予測、情報提示のための直感的なインターフェース、その他の高度な支援システムなどが含まれます。
ADASシステムは、個々のドライバーに合わせてカスタマイズする必要もあります。「今のところ、車は一般的なドライバー向けの汎用的なものです。しかし、もし車が本当にドライバーのニーズに合わせてカスタマイズされ、ドライバーのニーズを理解し、より優れた方法でドライバーをサポートできるようになれば」と彼は言いました。
ティッペルホファー氏によると、自動車インターフェースに必要なのは、何かがすでに起こっている、あるいは起こりそうなことを単に否定的に通知するだけでなく、肯定的な提案を提供する能力だ。「今、メーターパネルやインフォテインメントシステムには、点滅するライトや警告が山ほどある。しかし、本当に必要なのは警告ではなく、正しい判断を下し、安全を確保するための支援なのだ。」
アウディのADASは、クラウドから多くの情報を取得します。例えば、交通状況、センサー付きスマートメーターや駐車場からのリアルタイムの駐車データ、天気情報などです。「しかし、私たちは周囲の状況だけでなく、車内の状況も見ています」と彼は言います。
このパーソナライゼーションには、ドライバーのリアルタイムの行動や集中状況だけでなく、運転パターンや履歴も含まれます。ティッペルホファー氏によると、クラウドベースの情報をドライバーパーソナライゼーション情報に追加することで、アウディはティッペルホファー氏が「未来の巨大都市」と呼ぶ場所でドライバーのナビゲーションを支援するアプリケーションを開発できるようになるとのことです。
同氏によると、そうしたアプリケーションの 1 つは、路上および路上外の駐車に関するリアルタイムの駐車アドバイスと予測駐車アドバイスを組み合わせ、空いているスペースにドライバーを誘導し、都市部でよくある「もう一周しよう」という駐車スペース探しの必要性をなくすという。
駐車スペースセンサーには、メーターがタイムアウトしたことを都市部の駐車管理会社に知らせ、管理会社がメーター係員をその場所に派遣して違反切符を切らせることができるという明らかな利点があるとティッペルホッファー氏は言う。「しかしプラス効果として、その情報は私たちのような会社にも提供されるので、空いている駐車スペースを見つけてドライバーに指示を出すことができるのです。」
アウディのセンサーには、レーダー、ライダー、カメラ、アダプティブクルーズコントロールなどが含まれる（クリックして拡大；出典：アウディ）
予測アルゴリズムは、ドライバーが到着した時にその駐車スペースがまだ空いているかどうかをアドバイスし、すでに満車になっている可能性が高い場合は、空きスペースのリストからそのスペースを削除します。「例えば」と彼は言います。「パロアルトからサンフランシスコへ向かうとします」 ― 35マイルのドライブです ― 「ご想像のとおり、実際に市内に着く頃には、駐車スペースの状況は大きく変わっているでしょう。」
さらに、アウディの ADAS が車のドライバーについて学習すればするほど、ドライバーが最終目的地に近いか遠いかの駐車スペースを選択した履歴に基づいて、提案される駐車スペースの選択を絞り込むことができ、駐車料金や路上駐車か路上外駐車かというドライバーの選択も考慮されるようになります。
予測モデリングは、ドライバーが頻繁に訪れる目的地までの通常のルートを学習し、特定の時間や交通渋滞が発生する可能性のあるイベントの発生を予測し、渋滞がひどく、そのまま運転するよりも回避する方が効率的な場合には、ドライバーがナビゲーション システムを起動しなくても、移動距離が長くなる場合でも、ドライバーのルートを変更するために使用されます。
「例えば、サンフランシスコに行く予定で、野球の試合や49ersの試合があった場合、その目的地周辺では大規模な交通渋滞が発生することが分かっています。これは既知の事実です。そのため、交通の流れに影響を与える可能性のあるイベントのスケジュールを調べ、シミュレーションに基づいて、特定の目的地への最適なルートを予測することができます。」
ナビゲーションのヒントも改良され、道路名や距離といった情報だけでなく、視覚的なヒントも表示されるようになるという。アウディのADASは、「スターバックスを左折してください」や「目的地は赤い教会の2ブロック先、右側です」といった視覚的なヒントも提供するようになるという。
さらに、複数の車載カメラがドライバーを監視し、ドライバーが何に集中しているか、ドライバーが道路から目を離してどのくらいの時間（例えば、車載インフォテインメント システムなど）を見ているかをチェックし、必要に応じてドライバーの注意を道路に戻す。
「これはポジティブな人間と機械のインターフェースで行う必要がある」とティッペルホファー氏は言う。「なぜなら、ドライバーが注意を払っていないことを検知した場合に、ドライバーの注意をさらにそらしたくないからだ。」
このシステムは、ドライバーに優しく邪魔にならないように、視線を道路に戻した方が良いかもしれないと提案するだけでなく、アダプティブクルーズコントロール（ACC）システムを作動させて、ドライバーが不注意で誤って加速しないようにし、前方の車との安全な距離を保つこともできます。
アウディグループが研究している運転支援システムのもう一つの側面は、ドライバーが交通の流れに合流する際の支援です。「都市部の高速道路への合流は非常にストレスの多い状況です」とティッペルホファー氏は述べました。「判断を下す時間は非常に限られており、しかも正しい判断を下さなければならないからです。」
このストレスの多いプロセスを支援するため、アウディはテスト車両に複数のレーダーセンサーとライダー（光検知・測距）センサーに加え、カメラとACCセンサーを搭載しました。「私たちはこれらの情報をすべて統合し、ドライバーに、空いているスペースに車線変更するための最適な方法をアドバイスします」とアウディは述べています。
この合流推奨システムは、ドライバーによって狭い場所への合流を希望する人もいれば、そうでない人もいるため、パーソナライズも可能です。アウディのADASは、ユーザーの好みを学習し、それに応じて適応します。
