オンロードの自動運転システムは、予測可能な条件下で、十分にマーキングされた道路をナビゲートし、他の道路利用者との相互作用を管理することに優れています。しかし、オフロード自律走行は、険しい地形や異なる天候条件まで、膨大な予測不可能な要素と戦わなければなりません。オフロード自律走行は、オンロード自動運転よりも多用途で堅牢なソリューションを必要とする複数の業界にまたがります。これらの産業は、生産性と安全性に直接影響する重要な運用上の課題に直面しています。
- 建設や鉱業分野では、自律型ソフトウェアによって、安全性と効率を高めながら、危険な場所や立ち入りの難しい場所でも機械が 24 時間稼働できるようになります
- 農業分野は、自律型システムによって最適化される継続的な精密農業技術から恩恵を受けることができ、より良い作物管理と廃棄物の削減につながります
- 防衛分野において、偵察や活動的任務で無人車両を使用する戦略的利点は、敵対的または予測不可能な環境における能力を強化し、人員を保護できることにあります
- システム アラートによるオペレーターの安全性の向上、運転支援や視覚補助による認知負荷の軽減は、上記のすべての産業において価値を提供します
本ブログでは、オフロードの自律走行を推進するうえで対処すべき独自の技術的障壁について議論します。高度なセンサー フュージョン技術の統合、頑健な運用プラットフォームの開発、非構造化環境を効果的にナビゲートし、解釈するためのAIと機械学習の適用について探っていきます。
オフロードに特化した自律走行ソリューションの必要性
オンロードからオフロードに移行する際、自律走行システムにとって最も大きな変化のひとつは、構造化されていない地形に対処する要求です。オンロード環境はより予測でき、ペイントされた車線のある舗装道路で構成されています。車両の自動運転システムが必要とするのは、せいぜい劣化した車線の境界検出、ポットホールの不具合を回避することくらいです。また、多くのL4 AV企業は、オンライン認識システムへの要求を軽減する高精度オフライン地図に依存しています。このような単純化された仮定により、オンロード自動運転システムは、地形ハンドリングの問題をほとんど無視し、エージェントの検出と相互作用に全神経を集中させることができます。
オフロード環境はこのように構造化されておらず、溝やくぼみ、横転の恐れのある激しい傾斜など、あらゆる地面の安全性を評価しなければなりません。氷、雪、泥などの気象条件の変化は、運行に大きく影響します。さらに重要なのは、状況が瞬時に変化するため、その都度新しい地形に対処する必要があり、最新の地図レス自律走行はその限界に挑むことになります。オフロード走行特有の具体的な課題をいくつか挙げます：
- バードアイ ビューの制約: オンロードの自律走行システムは通常、バードアイ ビュー (BEV) で動作し、路面とあらゆる障害物を 2D の BEV に投影するため、垂直方向が無視されます。 しかし、オフロード環境には垂直方向に積み重なった情報の層があり、常に単一の 2D 表現に単純化することはできません。 例えば、オフロード車が枝葉の間を横切るためには、枝葉の下の地形面を推定し、安全な地表面であることを保証しなければなりません
- 正確な標高の把握: 危険な斜面、溝、穴などの潜在的な危険を特定することは極めて重要です。Applied Intuition のシステムでは、正確な 3D 標高マッピングによってこれを実現し、車両がスタックしたり横転したりすることなく安全に走行できるようにします
- 地形セマンティクス: プランニングと制御は、通行可能な要素と障害となる要素を区別しなければなりません。車両が通り抜ける可能性のある枝は、転石のような通行不可能なものと区別する必要があります。 ぬかるみ、岩場、凍結など、路面の特性も車両の制御戦略に影響します
- 地形の変化: 気象条件や植生の成長によって景観が大きく変化することがあり、古い地図に頼ることは信頼性に欠けます。Applied Intuitionのマップレスのアプローチは、リアルタイムのデータを使ってこうした変化に対応し、ナビゲーションの精度と運用の信頼性を高めます
Applied Intuition オフロード自律走行スタック
Applied Intuitionでは、最新のMLベースのアプローチを活用し、幾何学的、意味的観点の両方で世界を理解する高度な認識システムを開発しています。当社のオフロード自律走行スタックに搭載された最先端のセンサー フュージョン アルゴリズムは、当社のシステムの能力と堅牢性を高め、最も困難な環境でも効果的なナビゲーションを可能にします。
特徴は以下の通りです：
- 地図を必要としないローカリゼーション: 当社の地図レスのローカリゼーション技術は、従来の、地図が利用できなかったり詳細が不十分なオフロード環境をナビゲートするために重要な機能です。既存の地図に頼る代わりに、当社のシステムはリアルタイムのセンサーデータを使用して、車両を周囲環境の中でローカライズします。このアプローチにより、車両は頻繁に地図を更新する必要なく、新しい地形や変化する地形に適応できるため、柔軟性が向上します。これは、建設現場や、洪水や地滑りのような自然要素の影響を受ける地域といったダイナミックな環境では特に価値があります
- オフロードの認識: スタックの中核であるオフロード認識技術は、構造化されていない自然環境を正確に解釈し、ナビゲートするよう設計されています。これらのシステムは、lidar、カメラ、レーダーを含む多様なセンサー群を使用して地形を連続的にスキャンし、解釈します。このセンサー感覚入力は、様々な種類の障害物（岩、木、水域など）と地形の特徴（斜面や地面の質感など）を区別するために、学習結果と幾何学的アルゴリズムの組み合わせにより処理されます。これらの要素をリアルタイムで正確に認識し理解する能力は、安全で効率的なナビゲーションに不可欠であり、車両が目に見える危険と隠れた危険の両方に適切に対応できることを保証します
- ユニバーサル プランニング アーキテクチャ: Applied Intuition のユニバーサル プランニング アーキテクチャは、農業用車両から大型鉱山機械まで、幅広いオフロード アプリケーションをサポートします。この適応型システムは、さまざまなペイロードや地形タイプに合わせて戦略を調整し、特定のシナリオごとに経路探索と操縦性を最適化します。 また、意思決定を動的に調整することで、多様な業界に展開可能な、単一でまとまりのあるシステムを提供します
- 統合とカスタマイズ: 当社のオフロード自律走行スタックは、既存のシステムとシームレスに統合することができ、さまざまな車両タイプや運用ニーズの特定の要件を満たすように調整することができます。この柔軟性により、業界を超えた適応性が強化され、車両が遭遇する固有の課題に関係なく効果的に運転できるようになります
- モジュール性: 当社のオフロード自律走行スタックのアーキテクチャはモジュール式に設計されており、異なるコンポーネントを独立して追加、削除、アップグレードすることができます。このモジュール性により、アップデートやメンテナンスが容易になり、タスクの複雑性に応じた拡張性が可能になり、システム全体をオーバーホールすることなく、特定のミッション要件に合わせてカスタマイズすることができます
- 組み込みコンピュート: Applied Intuitionは、他の自律走行プログラムとは対照的に、最初から実用的なハードウェア制約を念頭に置いてシステムを設計しています。エッジ コンピューティングの典型的な制約に加え、オフロード車には堅牢な組み込みコンピュート プラットフォームが必要です。この統合されたアプローチには、システム エンジニアリング、デジタル設計、要件トレーサビリティ、セーフティケース開発などが含まれ、ソフトウェア、ハードウェア、車両プラットフォームに関する広範な専門知識が活用されます
オフロード自律走行スタックはApplied Intuition のベース車両ソフトウェアプラットフォームと連動し、サードパーティとの統合、セキュアな環境テスト、データ管理をサポートします。また、シミュレーション主導の開発のために、Applied Intuition のADAS および AD 開発プラットフォームの決定版と組み合わせて使用することもできます。
Applied Intuitionのオフロード自律走行スタックについて、またApplied Intuitionがチームのオフロード自律走行の開発を加速する方法について、ぜひお問い合わせください。
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