LiDAR不要、カメラのみで自動駐車が可能 AI認識技術で躍進するSTRADVISIONとは：自動運転技術（3/3 ページ）

[坪田澪樹，MONOist]

カメラのみで自動駐車を実現　デモンストレーションを披露

　会見会場ではセンサーとしてカメラのみを用いる自動駐車技術を披露した。デモンストレーションで乗車可能だった車両には、前方にフロントカメラを1台、その他の箇所にサラウンドカメラを4台設置しており、これらのカメラで車両の周囲360度全方向から取り込んだ映像データを活用して自動駐車を実現していた。

　STRADVISIONの説明担当者は「ドライバーが駐車ボタンを押すだけで、ハンドルやアクセル、ブレーキを自動でコントロールしてくれる。カメラが取り込んだ映像から、駐車できるスペースの距離がどれくらいあるのか、走行速度や動き方も含めて全て計算し、自動駐車が可能だ」と説明する。

会場で披露した自動駐車デモンストレーションの様子（車内）［クリックで再生］

　開発段階ではカメラが障害物を検知すると画面上に色のついた枠で表示されるようになっている。また、リモートコントロール機能を使用して外から自動で車両を駐車できるような仕組みの開発も進めているという。

　「開発を進めて3年程度で現在の段階まで実現できた。今は自動車メーカーと一緒に開発を進めており、実用化を目指している」（同担当者）と述べる。

AWSのソリューションを活用して、技術開発／業務効率化を推進

　STRADVISIONはプロダクトの利用やプロセスなどを通じてデータを集め、AIモデルやシステムの改善／最適化を継続的に進めることで、良いユーザー体験と高品質なデータを作り出すメカニズムである「Data Flywheel」について、AWSのソリューションを活用して効率化を進めている。

　Data Flywheelの課題として挙げられる「データ量の規模が膨大になる」「手作業によるデータラベリング」といった内容を解決するために、オンプレミス環境とAWSクラウドを連携させてデータパイプラインを構築した。これにより、生産性を7倍に向上させ、コストの50％削減に成功している。

AWSを活用してデータパイプラインを構築［クリックで拡大］ 出所：STRADVISION

　また、「実走行データのみでは危険な状況のデータを集めることができない（カバレッジの限界）」という課題に対しては、シンセティック（合成）データやシミュレーションを活用している。画像や映像に対して3Dオブジェクトを合成することで、ある地域で見られる交通状態を再現し、実世界では起こすことが難しい危険な状態／シナリオを想定したデータを学習させている。

生成したデータの事例［クリックで拡大］ 出所：STRADVISION

（取材協力：AWS）

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