シュトゥットガルト(ドイツ) – 自動運転車両は、4つの車輪で走る複雑なコンピューターのようなもので、さまざまなサラウンドセンサーから得た情報をもとに市街地の交通状況に自動的に対応するには、より高度な演算処理能力が必要になります。ボッシュとダイムラーは、高度に自動化されたドライバーレス車両が市街地で走行するために協力しており、今後のシステムに必要な演算処理能力を定義し、米国のAI(人工知能)プラットフォームのサプライヤーであるAIコンピューティングカンパニーのNvidiaと契約を結びました。AIは、完全に自動化されたドライバーレス車両に搭載される個々のコントロールユニット(ECU)のネットワークで重要な役割を担う要素です。Nvidiaは本契約において、自動運転に特化した高性能なAIプロセッサを搭載したプラットフォーム「Drive Pegasus」と、ボッシュとダイムラーが機械学習法を使用して作成した運転アルゴリズムを処理するシステムソフトウェアを提供する予定です。これにより、ECUネットワークが行う演算回数は毎秒数百兆回に達する見込みです。これは、6台以上を相互接続した最先端のコンピューターワークステーションの処理能力に匹敵します。ボッシュとダイムラーはまた、Nvidiaの専門知識をプラットフォームの開発にも活用していく予定です。

センサーデータを数分の1秒以内に処理
市街地での自動運転を実現するためには、汎用性と冗長性があり、故障時にも安定した車両の動作を継続するシステムアーキテクチャが欠かせません。そして、ネットワーク化したECUに対する性能要件は、市街地の自動運転で膨大な量の処理を行う場合にも満たしている必要があります。このネットワークが処理するのは、レーダー、カメラ、ライダー(LiDAR)、超音波センサーなど各種センサーによって収集・送信されたすべての情報です。例えばボッシュのステレオ ビデオ カメラなどのカメラセンサー1台だけで、1km走行毎に100GBのデータが生成されます。ECUネットワークは「センサーフュージョン」と呼ばれるプロセスにおいて、すべてのサラウンドセンサーから得たデータを組み合わせ、数分の1秒以内にこれらの情報を評価し、車両の軌道を計画します。なお、触知覚情報が人間の脳に達するまでには、20~500ミリ秒かかるとされています。ボッシュとダイムラーは、機能安全システムの開発で長年にわたり経験を積み重ねています。その経験をもとに、安全性と信頼性を最大限まで高めるために、必要な演算処理はさまざまな回路で並列的に実行し、万一障害が発生した場合には、この並列処理したデータに瞬時にアクセスできるようにしています。

ECUネットワークをバッテリーセルの冷却回路に組み込み
実行しなくてはならない膨大な演算回数、そして高度な演算処理能力に対応するためには、ECUネットワークの冷却が必須です。そこで、ボッシュとダイムラーは液体冷却に基づいた効率的なコンセプトを開発しました。市街地における高度な自動運転、またドライバーレス運転向けに両社が共同開発プロジェクトにおいて、ダイムラーはバッテリー駆動の車両を展開する予定です。この車両には冷却システムが搭載されているため、ECUネットワークをバッテリーセルの最先端の冷却回路に組み込むことで、従来の技術を最大限に活用できるようになっています。

ボッシュとダイムラーの技術者が密接に協業
ボッシュとダイムラーは2017年4月に、市街地における高度に自動化されたドライバーレス車両の走行を実現するための協業を発表しました。この協力関係に基づき、市街地を無人で操舵可能な車両に搭載する駆動システムの開発が進められており、2020年代初めまでに量産体制を整える予定です。ボッシュとダイムラーはシュトゥットガルト近郊とシリコンバレーで共同作業を展開し、両社の技術者は同じフロアでデスクを隣り合わせる形で作業を進めています。このため、分野を越えて迅速かつ効率的に情報を共有し、意思決定も迅速に行えるようになっています。

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このプレスリリースは2018年07月11日に Robert Bosch GmbH より発行されました。
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