自動運転技術を用いた「AI教習システム」を製品化：教習指導員の運転行動をルール化

東京大学は、自動車教習所の教習指導員による運転行動をルール化した運転モデルを開発。この運転モデルと自動運転技術を用いた「AI教習システム」を開発した。自動車教習所における指導員不足を支援する。

[馬本隆綱，EE Times Japan]

機械学習モデルを用いて運転者の顔向きも推定

　東京大学大学院情報理工学系研究科の加藤真平教授らによる研究グループは2021年5月、自動車教習所の教習指導員による運転行動をルール化した運転モデルを開発した。この運転モデルと自動運転技術を用いて、危険を回避する手法も確立し「AI教習システム」として製品化した。

　研究グループは、科学技術振興機構（JST）CRESTにおいて、「完全自動運転における危険と異常の予測」について研究してきた。今回の研究では、模範的な運転モデルの対象として自動車教習所の教習指導員に着目した。運行設計領域（ODD）を自動車教習の範囲に限定し、評価指標も教習指導員による評価項目のみにした。これにより、特定のユースケースとシナリオに基づいた運転モデルを開発することに成功したという。

　また、取得した数値データから走行位置や加速度、車間距離、確認行動など十数項目の評価指標を抽出できる自動運転ソフトウェア「Autoware」を導入した。LiDARセンサーによる測定データとPCD高精度地図を照合することで、位置の推定や障害物をcm単位の精度で検知できる。

LiDARセンサーデータとPCD高精度地図を照合し、高い精度で自己位置を推定 出典：東京大学

　また、車内に設置したカメラで運転手の画像を取得し、機械学習モデルを活用して顔の向きを推定する。右折や左折時の目線による安全確認など、一連の動作が適切であったかどうかを運転モデルで定量的に評価するという。

機械学習モデルを用いて運転者の顔向きを推定 出典：東京大学

運転技能評価の仕組み 出典：東京大学

　開発した評価方法を自動車教習所の教習業務に用いるため、ティアフォーとミナミホールディングスが「AI教習システム」として製品化した。実用化に当たっては、走行経路を複数区間に分割し、区間ごとに評価指標とそのしきい値を設定した。その上でしきい値の範囲外の運転行動を異常と判定し、運転者にフィードバックするシステムにした。また、システム側で危険な運転行動と判断した場合は、自動でブレーキ制御を行い危険を回避する機能を備えているという。