自動運転車が道を見つける方法は、通常、カメラ、ライダー、超音波センサーなどのハードウェアに関連付けられていますが、デジタル マップも一種のセンサーであるとボッシュは言います。 その要点は、高解像度のデジタル マップに含まれる情報が、車両に搭載されている可能性のあるハードウェア センサーの検出範囲をはるかに超えているということです。
ボッシュは今年、生データを収集するためのハードウェアとソフトウェアからなる独自のキットを開発したマッピング スペシャリスト Atlatec を買収しました。 AI がデータを分析し、標識の詳細、構造的特徴、屈曲の程度などの特定の情報を追加します。 AI コードが継続的に学習するにつれて、道路の特徴と環境の理解が深まり、車が位置を特定するのに十分な精度の画像が構築されます。
今年の初めに、フォルクスワーゲンが車線維持などの先進運転支援システム (ADAS) の能力を高めるために、どのように群れのデータ (多数の車 (群れ) によって収集され、共有されたデータ) を統合したかを調べました。 昨年から、ボッシュは VW と協力して、高解像度マップの開発と改善に使用できるリアルタイムの情報を収集しています。
ここで、自動運転車のエンジニアが「ローカリゼーション」と呼ぶ機能の出番です。人間のドライバーと同程度の精度で、車両が地図上の正確な位置を知る能力です。 少なくとも、それが理論です。 ボッシュは、VW Golfing Mk8s によって匿名で収集されたデータを使用して、「道路署名」と呼ばれるものを作成することで、この問題に取り組んでいます。 データは VW クラウド (または他の自動車メーカーの顧客のクラウド) に送信され、Bosch クラウドと共有されて、多層の高解像度マップが更新されます。 ボッシュはこのデータを各車の物理的な環境のデジタル ツインと呼んでいますが、マップ レイヤーを改善するために必要な情報のみがクラウドに送信されることを強調しています。
使用中、各車は車載センサーで「見える」環境を分析し、デジタルツインが保持する画像と比較します。 ボッシュによると、これにより、車は地図に対して数デシメートル (おそらく .5 メートル未満) まで道路上の位置を特定できるようになります。 最終的なポジショニングと障害物回避は、車両センサーとコントロールによって処理されます。 これは、視界が悪い場合でもローカリゼーションが正確であることを意味するはずです。
この作業は、2 つの方面からの取り組みの一部です。 1 つ目は、SAE 自動化レベル 1 から 3 を改善することです。これは、ADAS から「条件付き自動システム」までをカバーし、車両はほとんどの運転タスクを制御できますが、ドライバーによって監視されたままになります。 2 つ目はレベル 4 です。これは高度な自動化で、車はすべての運転タスクを実行できますが、ここでもドライバーが監視します。 だからといって、近い将来、完全自動運転レベル 4 の自動車が突然現れると期待できるわけではありません。 当初、市場は物流部門に位置していると認識されており、これは最初に自動運転トラック、またはラストマイルの配送状況でローカルに動作する自動運転車を意味する可能性があります。