2018年後半、カナダのウォータールー大学のクリストフ・チャルネッキ教授は自動運転車を開発し、ドイツの研究者による注釈付き運転データセットを使って周辺地域を走行するように訓練した。
当初、車両は問題なく動作し、カナダの車両と歩行者をドイツの車両と同様に認識しました。しかし、ツァルネッキ氏がこの自動運転車をオンタリオ州の大雪の中で試運転したところ、たちまち大惨事となり、セーフティドライバーは事故を回避するために何度もハンドルを握らざるを得なくなりました。
この事故は、自動運転車の開発における課題、すなわち悪天候での操縦を浮き彫りにした。この問題に対処するため、ツァルネッキ氏とトロント大学のスティーブン・ワズランダー教授は、カナダの雪と雨の降る道路の画像データセットを作成した。このデータセットには、霧のかかったカメラ映像、猛吹雪の状況、そして滑る車の映像が含まれており、2つの冬にわたって撮影された。個々のフレームには注釈が付けられており、機械がシーンから何を伝えているのかを解釈できる。自動運転システムは通常、注釈付き画像を使用して、車両の位置を追跡し、ルートを計画するアルゴリズムに情報を提供する。
カナダのデータは、研究者が困難な状況下でのアルゴリズムの開発とテストを行う上で役立つはずです。しかし、研究チームは、自動車メーカーやスタートアップ企業が悪天候時の運転についてより深く考えるきっかけとなることも期待しています。「この問題について考えることは、誰にとっても利益になります」とツァルネッキ氏は言います。
カナダの運転データセットには、車線のマーキングと雪で覆われた車両が含まれています。
ジェフ・ヒルンブランド提供アルファベット傘下のウェイモや、フォードとフォルクスワーゲンの支援を受けるアルゴなど、いくつかの企業が冬季の条件下で自動運転車のテストを行っている。しかし、業界全体としては、カリフォルニア、アリゾナ、テキサス、フロリダといった天候に恵まれた地域での車両の実証と展開に重点を置いている。
自動運転車に楽観的な人々でさえ、その到来に関する予測を控えているため、より日照量の多い気候での試験は、この技術を本格的な実用化へと進める手段と見られています。しかし、温暖な気候への偏りは、自動運転車の導入地域を制限したり、寒冷な気候への導入が急激に進んだ場合に問題を引き起こしたりする可能性があります。
「これは非常に顕著な盲点です」と、ツァルネッキ氏のデータに注釈を付け、他の自動運転企業と連携しているScale AIのCEO、アレクサンダー・ワン氏は言う。「悪天候下での自動運転車の運用については、ほとんど取り組まれておらず、議論もほとんど行われていません。」
自動運転車は、雪や雨によってセンサーの性能が低下した場合でも障害物を識別する必要があります。
ジェフ・ヒルンブランド提供悪天候は、自動運転車にとっていくつかの理由から困難な課題となります。雪や雨はセンサーを覆い隠したり、混乱させたり、路面のマーキングを見えにくくしたり、車の挙動を変化させたりする可能性があります。さらに、悪天候は人工知能アルゴリズムにとって難しい試練となります。明るい日差しの中で車や歩行者を認識するように訓練されたプログラムは、雪が積もった車や厚着をした人を認識するのに苦労するでしょう。
「AIは不安定になるでしょう」と、雪に遭遇した典型的な自動運転車について、ツァルネッキ氏は言う。「そこにないものを見てしまうし、見逃してしまうこともあるでしょう。」
ミシガン大学で厳しい気象条件に最適化された配送ロボットを開発しているマシュー・ジョンソン＝ロバートソン教授は、悪天候への対応が競争力を高める手段になる可能性があると考えている。困難な気象条件は事故の大きな原因となるため、優先的に取り組むべきだと彼は言う。
悪天候データセットからの混雑した交差点。
ジェフ・ヒルンブランド提供「大手企業はこの点に注力していません」とジョンソン＝ロバーソン氏は言う。「自動運転車全般にはまだ多くの課題がありますが、（悪天候での運転）は大きな差別化要因となり、この技術のスケールアップにも重要になるでしょう。」
ウェイモはコメントを控えたが、広報担当者は同社の最新センサーとソフトウェアは厳しい天候への適応性に優れていると指摘した。アルゴの広報担当者は、同社の技術の初期導入では小雨には対応できるものの、「より激しい雨や雪には、ハードウェアとソフトウェアの両方でさらなる進歩が必要だ」と述べた。
業界関係者が悪天候への対策に乗り出す際には、自ら大量の訓練データを収集することになるだろう。しかし、その間もツァルネッキ氏のデータはこの分野の発展に貢献するはずだ。
「悪天候は自動運転技術にとって大きな課題となります。研究者たちが厳しい天候下でのデータセットを公開してくれたことに、私は心から感謝しています」と、トヨタ・リサーチ・インスティテュートにも所属するMIT教授のジョン・レナード氏は述べている。「公開されたデータセットは、この分野の研究に大きなプラスの影響を与える可能性があります。」
「冬の天候の複雑さに対処するには、自動化技術にとって途方もない労力が必要になるでしょう」と、MITで自動運転を専門とする研究者ブライアン・ライマー氏は語る。「氷結気象は極めて厳しいのです。」
例えば、ロッキー山脈を通る州間高速道路70号線のような、24時間体制の除雪作業が必要な最悪の状況への対処については、ライマー氏は自動運転車が実現するのは当分先になると考えている。「あそこを自動運転で走らせる唯一の方法は、路面を暖めることです」と彼は言う。
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