AI（人工知能）ソリューションを手がけるRevatron（レバトロン）株式会社（本社：東京都中央区／代表取締役：浅田麻衣子）は、高価なLiDAR（ライダー）を安価なAI技術に置き換える車載ソリューションを発表した。カメラのみで物体の距離や動きを学習できる世界初のスマートカメラで、自動運転のコアセンサーとして必須と言われるライダーに置き換わる性能を持つのか、大きな関心を集めそうだ。
発表は2018年6月13日付。レバトロン社は、早稲田大学在学中に初代「株アイドル」として活躍し、投資家であり起業家の浅田氏がシリコンバレーの最先端技術開発チームとともに設立。3D動画関連技術やバーチャルリアリティレンダリング技術、バーチャルリアリティ表示装置、動画通信システム、ストレージサーバー技術、スーパーコンピュータ設計に関するテクニカルソリューションを手がけている。
今回発表した新ソリューションは、機械学習と3Dモデリングに焦点を当てたリアルタイムAIソリューションである同社のDOORs（Direct Object-Oriented Reality system：ダイレクトオブジェクト指向リアリティシステム）技術に基づいて開発した「DOORsカメラ」。ドライブレコーダーと同等の小さなサイズで、周辺エリアの音声警告や情報を提供するためのアクセサリとして車両のどこにでも搭載できる。
【参考】LiDARについては「自動運転の「目」は800万円！？次世代センサーLiDARの最前線を追う｜自動運転ラボ 
」も参照。
自動運転の「目」は800万円！？次世代センサーLiDARの最前線を追う https://t.co/1qWU4u0nRg @jidountenlabさんから
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■安価なAIカメラがLiDARに置き換わる？
同社によると、LiDARは大きく重く高価であるため、大量生産に向けたハードルが高いというデメリットがあり、またLiDARを用いた典型的な自動運転システムでは、約1.5秒で車の周りに限られた3Dモデルを構築するためには、車載として耐えきれない電力消費量を必要とする可能性があるという。この課題を解決するのが安価なAI技術を用いたカメラのみで物体の距離や動きを学習できるDOORsカメラという。
DOORsカメラは、光や信号を発しないカメラ入力のみから周囲の3D構造を学習し、GPSと速度データの両方が利用可能な場合、周囲のオブジェクトの正確な動きを提供することができるという。車両の動きを補うことによって動いている物体を静止物体と区別することもでき、処理時間1ミリ秒以下のリアルタイムAIエンジンを搭載し、運転支援アプリに最適化されている。
3D測定のために1～3つのカメラ入力をサポートすることができ、パッシブレーダーとしての設計は、複数の同期カメラ入力の三角測量から3D深度（デプス）情報を学習する。単一のカメラ入力のみを使用する場合は、カメラは三角測量の基礎として独自の移動経路を使用する。
■日本の大手メーカーと続けた実証実験
同社は日本の大手自動車メーカーらと過去数年間にわたってDOORsカメラの屋外試験など検証をおこない、調整や改良を重ねてきた。プロトタイプ設計のリアルタイムAI機能は、株式会社ソシオネクストのA11プロセッサとFPGAアクセラレータで実行される。
現在は自動車、バス、トラック、重機機器を対象としたDOORsカメラの生産に向けて自動車サプライヤーと積極的に取り組んでおり、さらに低コストでコンパクトなデバイスに進化させるため新たなパートナーも募集している大量生産に向けたライセンス供与も前向きに検討しているという。
LiDARは、自動運転分野で各社が特に力を入れている重要センサーだ。米自動車メーカーのゼネラル・モーターズ（GM）はライダー開発を手掛けるクルーズオートメーションを推定10億ドル（約1100億円）で買収。また、中国の大手検索エンジン百度（バイドゥ）と米自動車メーカーのフォードは、米ベロダイン・ライダー社に総額1億5000万ドル（約170億円）の投資を共同で行うなど、技術開発競争・争奪戦が非常に盛んにおこなわれている。中には、テスラ社のイーロン・マスク氏のように「レーダーとカメラだけで完全な自律走行車をつくれる」と豪語するものもいるが、やはり少数意見にとどまっている。
今回のレバトロン社の発表を各社はどのように受け止め、どのような対応をとるのか。要注目だ。
」も参照。自動運転の最重要コアセンサーまとめ LiDAR、ミリ波レーダ、カメラ https://t.co/nv22gd0lr8 @jidountenlabさんから
— 自動運転ラボ (@jidountenlab) June 3, 2018
