Toyota Research Instituteとスタンフォード大学、世界初の完全自動運転によるタンデムドリフトを達成

このチームは、運転の安全性を高めるために、約7年間協力して研究を進めてきたという。実験では、「ドリフト」と呼ばれるモータースポーツの技を自動化した。これは、後輪をスピンさせてトラクションを失った状態で車の方向を正確に制御するもので、雪や氷の上でのスリップから車を立て直す際にも応用できる技術だ。

今回、2台目の車を加えてタンデムドリフトを行うことで、他の車両や歩行者、自転車に迅速に対応しなければならない動的な状況をより忠実に再現した。

TRIのヒューマンインタラクティブドライビング部門副社長のアヴィナシュ・バラチャンドラン氏は、次のようにコメントしている。

また、スタンフォード大学の機械工学教授であり、同大学の自動車研究センター（CARS）の共同所長であるクリス・ガーデス氏は、次のようにコメントしている。

自動運転によるタンデムドリフトのシーケンスでは、リード車とチェイス車の2台が、コース上で時には数インチの距離を保ちながら、制御の限界近くで操作を行う。チームは、経験豊富なドライバーのように学習するニューラルネットワークタイヤモデルを含む最新の技術を使用して、車両のAIを構築した。

アメリカでは年間4万件以上、世界では約135万件の交通事故が発生しており、その多くは突発的で動的な状況での車両制御の喪失によるものだという。自動運転技術は、ドライバーが適切に反応する手助けをするために大きな可能性を秘めている。

技術的詳細

• 実験はカリフォルニア州ウィローズにあるサンダーヒル・レースウェイ・パークで、2台の改造されたGRスープラを使用して実施。リード車のアルゴリズムはTRIで開発され、チェイス車のアルゴリズムはスタンフォード大学のエンジニアによって開発された
• TRIは、リード車が繰り返し安全にリード走行を行うための強固で安定した制御機構の開発に注力
• スタンフォード大学のエンジニアリングチームは、チェイス車がリード車の動きに動的に適応し、衝突せずに横にドリフトできるようにするAI車両モデルとアルゴリズムを開発
• GReddyとトヨタレーシングディベロップメント（TRD）は、それぞれの車両のサスペンション、エンジン、トランスミッション、そして安全システム（例：ロールケージ、消火システム）を改造
• 両車両には、ステアリング、スロットル、ブレーキを制御しながら、自車の動き（例：位置、速度、回転率）を感知するためのコンピューターとセンサーが搭載されている
  • 重要なのは、両車両が専用のWiFiネットワークを共有しており、相対位置や予定軌道などの情報をリアルタイムで交換し、通信できること
  • 自動運転によるタンデムドリフトを実現するために、車両はノンリニアモデル予測制御（NMPC）と呼ばれる技術を用いて、ステアリング、スロットル、ブレーキのコマンドと従うべき軌道を常に計画している
• NMPCでは、各車両が目的を持ち、それを数学的にルールや制約として表現し、それに従うようにプログラムされている
• リード車の目的は、物理法則や最大ステアリング角度などのハードウェア制限に従いながら、望ましい経路に沿ってドリフトを持続させること
• チェイス車の目的は、リード車と並んでドリフトしつつ、積極的に衝突を回避すること
• 各車両は、急速に変化する状況に対応しながら、目的に最も適したステアリング、スロットル、ブレーキのコマンドを決定するために、最適化問題を1秒間に最大50回解決し続ける
• AIを活用して、ニューラルネットワークを過去のテストデータで絶えず訓練することで、車両はトラックへの訪問ごとに改善される

▶︎Toyota Research Institute