TuSimpleのRobotruckカメラは、どのLiDARよりも2倍遠くまで見ることができます

州間高速道路10号線を南東へ走り、アリゾナ州ツーソンへ向かっていると、オレンジ色のジャンプスーツとヘルメットをかぶった男たちが高速道路の脇で作業しているのを通り過ぎた。路肩に停車したトラックの後ろには「囚人作業中」と書かれた看板があった。人間なら好奇心と哀れみ、そして嫌悪感が渦巻く光景だが、ロボットは彼らが誰なのか全く理解していない。ロボットが考えているのは、停車中のトラックと、路肩に何かを感知したら右車線から出るようにという、プログラムに埋め込まれたルールだ。十分なスペースがあることを確認すると、ロボットは素早く左へ急旋回し、18個の車輪と4人の乗客を白の破線の上に押し出した。

この車線変更は、先月晴れた金曜日の朝、TuSimpleのCTOであるホウ・シャオディ氏と私が試乗した40分間のデモ走行で、同社の自動運転トラックが見せた数々の印象的な動作の一つに過ぎない。高速道路へのスムーズな合流からスムーズな出口まで、トラックは安定して走行し、必要に応じて速度と位置を調整して、人間が操縦する他の車両に追いついた。

この印象的なパフォーマンスの原動力となっているのは、トラックの周囲に散りばめられたセンサー群で、2台のLIDARレーザースキャナーと前方レーダーが搭載されている。しかし、システムの鍵となるのは、前方、側方、後方を監視する少数のカメラだ。競争が激化するロボットトラック業界において、TuSimpleが他社との差別化を図るかどうかは、これらのカメラにかかっている。ホウ氏によると、これらのカメラにより車両は最大1,000メートル先まで視界を確保できるという。これは、競合他社のほとんどが主張する航続距離のほぼ3倍に相当する。ホウ氏はこれらのカメラによって、自動運転車の開発に取り組むエンジニアが直面する最も厄介な問題の一つを解決しようとしているのだ。

ホウ氏はカリフォルニア工科大学の大学院生時代からコンピュータービジョンの研究に取り組んできました。2014年にこの分野で博士号を取得した後、北京出身のホウ氏は学界（「ますます政治色が濃くなった」）を離れ、コンピュータービジョンをオンライン広告に応用する会社を設立しました。しかし、この事業はすぐに失敗に終わり、ホウ氏は自身のスキルを自動運転トラックに再び集中させ、2015年9月にTuSimpleを設立しました。同社はサンディエゴと北京に本社を置き、アリゾナ州の温暖な気候と規制の緩さという恩恵を受けるツーソン郊外に試験施設を構えています。

都市部でのロボット運用は未解決の問題ですが、高速道路への導入は比較的容易です。「トラック輸送は比較的限定的なシナリオです」とホウ氏は言います。大型トラックはほぼ全ての時間を高速道路で走行するため、交差点や歩行者、自転車など、複雑な都市環境をいかに走行するかについて、あまり心配する必要がありません。「そして、極めて高い信頼性を実現できる可能性を秘めています」と彼は付け加えます。

ただし、それは車両が周囲の状況を適切に把握できる場合です。自動運転において最も難しいのはおそらく認識であり、近年ではライダー（LIDAR）がそのための最適なツールと目されています。しかし、このレーザーベースのシステムは検知範囲が限られており、最も強力なシステムでも250メートル、場合によっては300メートル先の物体しか検知できません。

画像には、舗装道路、アスファルト、自動車、車両、輸送、自動車、スポーツカー、レースカー、F1が含まれる場合があります。

カメラははるかに遠くまで見通せるという可能性を秘めており、ライダー開発者を悩ませているような扱いにくいハードウェアや高額なコストも抱えていない。信頼性が高く、より遠くまで見通せ、解像度も優れているが、カメラには独自の課題もある。コンピューターが生成した2Dデータを世界の3D理解に変換するのは困難だ。実際の物体の影や反射を区別したり、ある物体がどこで終わり、別の物体がどこで始まるかを見分けられるソフトウェアを書くのは、とてつもなく難しい作業だ。交通渋滞の亀と道路を渡ろうとしている人間を区別するようなことをカメラで正確に行える人がいるかどうかはまだ不明だ。しかし、少なくとも私が彼と一緒に試乗したデモドライブに基づくと、ホウ氏は高速道路を走行しながら何が何であるかを判断するという、はるかに複雑ではない問題にカメラをうまく活用することに成功した。

ツーソンの中心部に入ると、I-10は複雑になってきた。4車線に拡張され、それぞれが別の幹線道路に分岐している。高速道路に出入りする車の速度が増す。しかし、TuSimpleのトラックは落ち着いている。私はキャブの後部座席に座り、左側にはホウがいる。右側にはミニ冷蔵庫ほどの大きさの黒い箱があり、そこからケーブルが伸びている。中には、カメラからの映像をコンピューター対応のデータに変換するサーバーが入っている。セーフティドライバーがハンドルを握り、TuSimpleのエンジニアが助手席に座っている。ホウはトラックが捉えた映像を見せてくれた。私たちの間に設置されたモニターでは、システムが他の車両をスキットルズ風のランダムな色で識別している。そして、時速65マイル（約106キロ）でゴロゴロと走るトラックに対して、それぞれの車両がどれくらい離れているか、どれくらいの速度で走っているかを示している。熟練した人間のドライバーのように、トラックはそのデータを使って判断を下す。低速車が前方の高速道路に合流できるよう減速し、緊急車両には横に寄り、遅い車は安全に追い越します。

1,000メートル先を監視できるカメラは、少々過剰と言えるでしょう。他の車両や道路のカーブなどで視界を遮られずにそこまで遠くまで見通すことは、ほぼ不可能だからです。（ただし、ある時点では、上り坂の直線で約900メートル先の車両を検知しました。）しかし、300メートル先まで見通せることの価値は明白です。時速65マイル（約96キロ）で走行する場合、300メートルを10秒で走行します。これは、のろのろと走るトラックが衝突事故、車線閉鎖、あるいは停止した消防車を認識し、ブレーキをかけるか車線変更するかを判断し、実際に実行するには、あまりにも短い時間です。視界が3倍になれば、行動を起こすための余裕の30秒が得られます。

VCはすでにホウ氏のビジョンの価値を認識しており、Crunchbaseによると、TuSimpleには8,310万ドルの投資を行っている。現在、同社は運送業者、トラックフリート、メーカー、そして業界のサプライヤーとの関係構築を進めており、彼らの協力を得て、同社の技術を道路上で運用できるようにしている。2019年末までにソフトウェアを機能的に稼働させる予定だ。

しかし、デモ走行は、まだやるべきことがあることを明らかにした。40分間、何事もなくロボットが運転していたとき、コンピューターの声が私たちの会話を遮った。「自動運転オフ」。私が気づかないうちに、セーフティドライバーが制御を取り戻していた。「視界がフリーズしました」と彼はホウに言った。「安全のためにシャットダウンしました」。私の隣にあったサーバーボックスのネットワークカードが、おそらくトラックの振動が原因で切断され、システムのヒューマンマシンインターフェースがフリーズし、動作計画を行う部分とコマンドを実行する部分がブロックされた。

そして、この生身の人間がハンドルを握り、ペダルを漕ぎ続け、高速道路を降りてTuSimpleのガレージまで20分間運転してくれた。コンピューターのクラッシュで、当初は素晴らしいドライブだったのに台無しになってしまった。まあ、もっとひどい事故もあるさ。

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