Lyftドローンの初期バージョン
無人車両とは
これは、人間の介入なしにポイントAからポイントBに移動できる自動制御システムを搭載した自動車です。
無人車両の仕組み
目的地に到着するには、無人車両がルートを知り、環境を理解し、交通ルールを守り、歩行者や他の道路利用者と正しく対話する必要があります。 これらの要件を満たすために、ドローンは次のテクノロジーを使用します。
- カメラ ：道路標示や標識などのオブジェクトの視覚的検出
- レーダー ：前後の障害物とオブジェクトを特定し、それらまでの距離を決定します
- Lidar ：レーダーに似ていますが、はるかに鮮明で、車の周囲の物体を検出できます（360度の完全なビュー）
- AI（人工知能） ：機械の頭脳。 カメラとセンサーからのデータを処理し、車を運転して決定を下します。
自律性のレベル
SAEインターナショナルと呼ばれる組織は、市場のすべてのプレーヤーが順守している善行を行い、5レベルの自律性を標準化しました。
- レベル0-自動化なし ：ドライバーは、ハンドル、ブレーキ、ガスなど、すべてを制御する必要があります。 普通の車。
- レベル1-ドライバーアシスタンス ：車は減速または加速するのに役立ちます。 クルーズコントロールを装備した車-これはレベル1程度です。
- レベル2-部分自動化 ：車は加速とブレーキを同時に制御できますが、人は状況を監視し、制御する準備ができている必要があります。 レベル2の最も顕著な例はテスラです。
- レベル3-条件付き自動化 ：車は動きを完全に制御できますが、ある時点で制御を要求する場合があります。 噂では、2018 Audi A8がこれらすべてを実行できるとされていますが、これまでのところレビューはありません。
- レベル4-高度な自動化 ：レベル3でできることはすべて知っていますが、より困難な交通状況にも対処できます。 一般に、ハンドルを放して何もすることはできませんが、車が決定を下すことができない場合、それについて通知し、道路の脇にスムーズに駐車します。 WaymoやAptivなどの企業は、第4レベルを発表します。
- レベル5-完全自動化 ：完全な自律性、人間の参加は必要ありません。 マシン自体があらゆる状況で決定を下し、ステアリングホイールが存在しない場合があります。
自律レベル0〜5
主要市場のプレーヤー
ほとんどの自動車メーカーは、未来が無人車両にあることに気づき、新しい部門を開き、スタートアップを買いに駆けつけました。 自動車メーカーに加えて、多くのスタートアップがレースに参加しているだけでなく、Google、Yandex、AppleなどのIT大手も参加しています。 最も基本的なものを次に示します。
一般的なモーター
大手自動車メーカーの1つとして、GMは無人車の先頭に立つために多額のお金を費やしました。 2016年、彼はドローンを開発していたスタートアップCruise Automationを10億ドル以上で買収しました 。 クルーズは2018年にソフトバンクから合計22.5億ドル、GMから11億ドルを投資しました。 自律市場をさらに支配するために、GMはLIDARメーカーも買収しました。 GMはサンフランシスコでドローンをテストしており、ニューヨークへの拡張を計画しています。 最初の商用ドローン旅行は2019年に予定されています。
Waymo（テクノロジーリーダー）
最も古いスタートアップは、2009年に設立されました。 現時点では、最も先進的な無人車両と見なされています。 1,750 億ドル （！）の価格で、ウェイモはクライスラー、ホンダ、ジャガーの車ですでに1,000万マイル走行しました。 最近では、ウェイモは将来の有償無人タクシーのためにさらに62,000フィアットクライスラーを購入する計画を発表しました。
ユーバー
Waymoからの非常に深刻な訴訟の後、Uberは少し不安になりました。 それから、彼らは事故の後、人が死んだ結果、よろめきました。 しかし、Uberはあきらめず、VolvoやDaimlerなどのパートナーとともに、トヨタから5億ドルの投資を集めました。 一時的に、Uberドローンは独立して運転するのではなく、ドライバーによって運転され、同時にHDマップで都市をデジタル化します。 おそらく将来、Uberは無人車両をタクシーサービスに統合するでしょう。
Lyft（タクシーサービス、ライバルUber）
Uberの積極的な拡大とマーケティングと比較して、Lyftのアプローチはより焦点を絞っています。 Lyftは、かつて破産の危機にonしていたAptivと提携しました。 一緒に、彼らはラスベガスでドローン（20台の車のみ）で5,000回以上の有料旅行を行いました。 Lyftタクシーを注文する場合、乗客は無人タクシーを選択できます。
テスラ
テスラは、無人の未来に対してまったく異なる視点を持っています。 Elon Muskは、無人機がなくても、ドローンは1台のカメラでしか動作しないと考えています（結局、人は1組の目で車を制御します）。 テスラ車には自動操縦機能があるという事実にもかかわらず、彼らはまだ自律性の第3レベルで水を踏んでおり、自動操縦による十分な事故もあります。
バイドゥ
Baiduは2014年以来、地元の中国ドローンボートを揺らしています。 2017年には、無人車両用のオープンソース（オープン）プラットフォームであるApolloを発表しました。 Baiduは2019年から2020年まで無人車両の大量生産を目指していましたが、多くのAIスペシャリストが会社を去った後（Lu Qiを含む）、そのチャンスは揺らぎました。
なぜそんなに長いの？
Waymoは2009年に設立され、現在では商業旅行の準備が整っています（日当たりの良いカリフォルニアでも）。 つまり、ほぼ10年後です。 なぜそんなに長いの？ 過去5年間で無人テクノロジーの競争は加速していますが、すべての企業で共通の問題が発生しています。
ライダー
Lidarは基本的に360度レーザーを常に回転させて「発射」するレーザーシステムであり、測定した各ポイントまでの距離を出力します。 わかりやすくするためのビデオを次に示します。
残念ながら、LIDARには多額の費用がかかり（1ピースで500,000摩擦）、無人の車で2〜5ピース必要です。 地形を明確にナビゲートするにはレーダーとカメラだけでは不十分であるため、それを取り除く方法はありません。
さまざまな企業がLIDARのコストを削減し、新しい安価な固体LIDAR（回転要素なし）を生産するために取り組んでいますが、そのような製品はまだ開発中です。
AI（人工知能）
前述のように、AIは車の心臓部です。 AIはカメラからオブジェクトを検出し、それが誰であるか（犬、人、車、交通標識など）、歩行者や他の車の動作を推測しようとします。 このような人工知能が機能するために、エンジニアは彼に大量のデータを「フィード」し、このデータに基づいて特別なアルゴリズムをトレーニングできるようにします。 入力データの品質が高いほど、アルゴリズムの動作は向上します。
アルゴリズムははるかに進歩していますが、2歳の子供のようにまだ愚かです。 顕著な例は、Uber UAV（人が死亡したため）でのインシデントで、アルゴリズムは道路上の人を認識できませんでした（他の点では、運転手は彼に気付く時間がなかったため）。 しかし、人だけでなく、他の多くのオブジェクトも「見る」必要があります-すべての車、道路標識、信号機、車線など多くのことを判断できなければなりません。
気象条件
正直に言うと、降雪や大雨の状態では、無人車両はほとんど正常に運転できません。 例外はMIT大学です。 男たちは、車の下の道路のキャストをナビゲートする方法を学びました。
地図作成
単純なマップと単純なGPS精度（3〜10メートルの誤差）はドローンには適していません;車は、センチメートルの精度でどこにあるかを理解する必要があります。 ドローンには多数のセンサーがありますが、周囲のエリアに関する正確な情報（道路標示のジオメトリ、道路境界、最も近い道路標識など）が必要です。 この情報はすべて、いわゆるHDカードに含まれています。
車の1つGoogleストリートビュー
地図作成を最新の状態に保つには、特別な地図作成車 （カメラとLIDARを搭載した特別な車）が道路を走り、「デジタル化」する必要があります。 したがって、無人偵察機レースの出現により、Here、TomTom、DeepMap、lvl5、Carmera、Googleなどの企業間で地図作成レースが始まりました。 21世紀のデータは新しい金です。
インフラ
無人車両には新しい道路インフラが必要です。 そして、インフラストラクチャだけでなく、車がインフラストラクチャ（標識、信号機など）だけでなく、他の車とも通信できるスマートインフラストラクチャです。 基本的な用語は次のとおりです。
- V2V（車車間） -車は互いに直接情報を交換します
- V2I（車両からインフラストラクチャ） -車は道路インフラと情報を交換します
- V2P（車両から歩行者） -車は歩行者と情報を交換します（たとえば、車は歩行者のスマートフォンを見て、ここに人がいることを理解します）
たとえば、車が高速道路に沿って走行しており、300m前の道路標識自体が「私はそのような標識であり、私はそこにいる」と言っています。 無人の車両は、前もって何が先にあるかを事前に理解し、この情報に従ってその行動を計画することができます。
人間の信頼
人々はいまだに無人車両を本当に信用していない。 ロイターとイプソスの調査によると、男性の38％と女性の17％だけが、無人の乗り物で快適だと感じると答えています。 実際、それは驚くことではありません。無人車両の技術はかなり若く、人々はそれに慣れる時間を持っていませんでした。 自動車メーカーとスタートアップはまだ人々の信頼を獲得していない。
次は？
私たちは、無人車両が道路にゆっくりと現れる様子を目の当たりにしています。 次の5年間でそれらを大規模な現象と見なすことはまずありません。アルゴリズムもインフラもまだ成長していません。 ただし、V2V / V2Iの出現により、無人車両の特別なゾーンが表示される場合があります。このゾーンでは、通常のUber / Yandexに電話をかけ、ドローンで30分間働くことができます。