資料の紹介

　現在販売されている自動車の先進運転支援システム（ADAS）は自動運転のレベル2からレベル3に達しているものの、多くの状況でドライバーが運転する必要がある。レベル4（特定条件下で人による操作が不要）またはレベル5（人による操作が一切不要）に至るには固有の課題があり、いくつもの技術的進歩が必要だ。

　自動運転の「頭脳」となる人工知能（AI）制御アルゴリズムのトレーニングには、2つの問題があるとされている。1つは、路上試験と模擬実験（シミュレーション）との間にギャップがあること。もう1つは、実環境ではAIアルゴリズムをうまくトレーニングできないことだ。未検証のシステムによる路上試験はリスクを伴う。その前に、実物のセンサーやAIアルゴリズムなどの検証を可能にするシナリオを作り、それをきちんとエミュレートした模擬実験を行う必要がある。

　本資料では自動運転技術の開発を効率化し、リスクを低減できる車載レーダーエミュレーターを紹介する。同エミュレーターを使うことで開発者は、実環境と模擬環境のギャップを埋め、アルゴリズムの誤動作を検出したり、複雑な実環境のシナリオを研究室内で作成したりすることが可能になるとしている。

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