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 イーソルは、自動運転車のドライバーモデルなどに向けたフレームワーク「eBRAD:eSOL BehavioR ADaptation engine」の開発を進めていることを発表した(ニュースリリース)。開発の責任者である同社の権藤 正樹氏(取締役 CTO 兼 技術本部長)がプライベートイベント「eSOL Technology Forum 2018」(9月28日に東京で開催)で、eBRADの概要を説明した。

登壇した権藤 正樹氏(右端)。日経 xTECHが撮影
登壇した権藤 正樹氏(右端)。日経 xTECHが撮影
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 同氏によれば、自動運転は、認知、判断、制御の3ステップで実施される。DNN(Deep Neural Network)を利用する機械学習は、標識や障害物などクルマの周辺状況の認知には有効だが、これまでのところ「判断」に対する有用な手段が示されていない。開発中のeBRADは、この「判断」を行うドライバーのモデルを狙ったもので、eBRADを利用することで、ドライバー個々人にとって自然な自動運転を実現できるという。

 判断を行うドライバーモデルの開発はこれまでも行われてきたが、画一的なモデルでは、自動運転に違和感を覚えてしまい、自ら運転に乗り出す(いわゆるオーバーライド)ケースが少なくない。そこで、ドライバーのくせを機械学習するドライバーモデルを開発するためのフレームワークとしてeBRADを提供する。

講演会場脇でデモを実施。日経 xTECHが撮影
講演会場脇でデモを実施。日経 xTECHが撮影
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