アップルの「プロジェクト・タイタン」の自動運転車は、車のコンピューターが処理を実行するために十分なデータをセンサーから取得できるようにする「信頼」アルゴリズムを使用して、物体を認識し、前方の道路のレイアウトを理解するために必要な処理量を削減できる可能性がある。
自動運転車システムを開発するための現在の取り組みは、通常、膨大な量の処理に依存しています。車両に取り付けられた多様なセンサーから収集されたデータは、道路の全体像を把握することができますが、データの意味を理解するだけでなく、より注意を払う価値のある対象物や道路のレイアウトの変化を特定するには、膨大な計算コストがかかります。
この問題を解決する一つの方法は、車両の自動運転システムに処理能力を増強することですが、必要なハードウェアの増加と消費電力の増加により、コストのかかる方法となります。もう一つの方法は、運転システムがリソースの使用箇所を厳選し、一部の領域では意図的にサイクル数を減らし、残りのリソースをより重要な要素に確保することです。
米国特許商標庁が火曜日に公開した特許の中で、Apple の「深度知覚センサーデータ処理」特許は、システムがセンサーデータに対して選択的な処理を実行する方法について説明している。
車両がパッシブ センサー データを取得し、それを他のセンサー データと比較して精度を確認する様子を示す図。
出願書類によると、センサーデータ処理システムは、車両に搭載されたセンサーからデータを受信し、環境の深度データ表現を生成します。このシステムは、カメラなどの1つまたは複数の受動センサーデバイスを使用して、画像データと深度データの両方を含む環境全体の全体マップを生成することができ、これにより、システムは周辺環境の基本的な情報、すなわち初期モデルを得ることができます。
次に、1つまたは複数のアクティブセンサーデバイス（LiDARのようなより高機能なハードウェア）によって2番目のデータセットが生成され、モデルと比較されます。その後、モデルはより多くのアクティブセンサーデータを用いて反復的に調整され、モデルの精度に対する「信頼性」が自動運転システムの他の部分に提供できるほど十分に高まるまで、この調整が続けられます。
この特許では、信頼度レベルを「調整の反復ごとのアルゴリズムの修正量」に基づいて定義しています。つまり、調整が無視できる程度になるまで、センサーデータを使用してモデルを調整し続けるということです。
これは自動運転システムにとってリソースとコストの節約につながるだけでなく、提案された手法はパフォーマンス上のメリットももたらします。道路モデルをより迅速に作成することで、システムはより早く物体や要素を認識できるようになり、応答性が向上し、より安全なシステムを実現できる可能性があります。
モデルが使用できるほど十分かどうかを確認するために使用される信頼性アルゴリズムのフローチャート。
Appleは、この特許では機械学習またはディープラーニングのアルゴリズムを用いて、モデルの改良と物体認識プロセスをさらに改善できる可能性を示唆している。また、複数の車両のセンサーシステムを活用することで、監視可能な環境範囲が広がり、車両の有効な「視野」が拡張される可能性も示唆されている。
Apple は毎週多数の特許や申請書を USPTO に提出しているが、そのコンセプトが商用製品やサービスに採用される保証はない。しかし、それらは Apple の研究開発活動にとって興味深い分野を示している。
「プロジェクト・タイタン」は、Appleの自動運転および自動車関連プロジェクトに付けられた名称で、主に車両ベースのコンピュータービジョンと交通機関を中心としています。当初、このプロジェクトはAppleブランドの車を中心に展開されると考えられていましたが、年月を経て自動運転車両システムへと焦点が移り、現在、同社はカリフォルニア州で複数の車両を用いてこのシステムを試験しています。
別のセンサー特許では、LiDARと近接センサーを用いて、運転者の関心のあるポイント（場所の写真や周囲の環境のスキャンなど）を自動的に撮影する可能性について言及されています。これは、道路脇の物体を撮影したい旅行者にとって便利なだけでなく、保険会社や法執行機関が関心を持つ可能性のある事故現場の撮影にも同様に活用できます。
Appleはまた、車両の下部にセンサーを設置し、車両の動きに対する地面の速度と角度を監視する方法についても検討している。これにより、車両が意図した方向に動いておらず、横滑りしている可能性があることを自動運転システムに知らせることができる。
その他の関連特許には、ジェスチャーコントロールを使用して車両を移動させるもの、拡張現実を使用してフロントガラスの前方の隠れた道路を表示するもの、他の自動運転システムとの車両間通信、iPhoneなどのモバイルデバイスを使用して自動運転タクシーを呼び出して交通費を支払う機能などがある。
