科学＆テクノロジー

トヨタ、デュアルドリフトAI搭載レースカーでワイルドスピードのデモを成功させる

高速走行中にトラクションを失うことは、一般的に非常に悪いニュースです。トヨタ研究所とスタンフォード大学の科学者は、 人工知能 それを制御された方法で行うこと、つまり「ドリフト」として知られているトリックで、 自動運転。2台の自律走行車は5月にカリフォルニア州ウィロウズのサンダーヒル・レースウェイ・パークでタンデムドリフトという命知らずのスタントを披露した。 プロモーションビデオ人間の運転手が制御を放棄した後、2台の車は互いに数フィート離れたトラックを轟音を立てて走り回ります。クリス・ガーデスこのプロジェクトを主導したスタンフォード大学の教授であるゲルデス氏は、この偉業のために開発された技術が、最終的には将来の運転支援システムに役立つ可能性があるとWIREDに語った。「私たちが注目していることの一つは、最高の人間のドライバーと同等の運転ができるかどうかです」とゲルデス氏は言う。将来の運転支援システムでは、カリフォルニアのコース上でテストされたアルゴリズムを使用して、運転手が制御を失ったときに介入し、スタントドライバーのように車両をトラブルから脱出させる可能性がある。「ここで行ったことは、都市部での自動運転など、より大きな問題に取り組むために拡張できます」とガーデス氏は言う。このプロジェクトは高速自律走行の見事なデモンストレーションだが、自動運転車はまだ完璧には程遠い。10年にわたる約束と誇大宣伝の後、 タクシーは現在運転手なしで運行されている 一部の限られた状況では可能ですが、車両が動けなくなる可能性は依然としてあり、リモート アシスタンスが必要になる場合があります。トヨタとスタンフォード大学の研究者は、GRスープラスポーツカー2台を改造し、車のサスペンションやその他の特性に加えて、道路や他の車両を追跡するコンピューターとセンサーを搭載した。また、タイヤとトラックの特性に関する高度な数学モデルと、 機械学習 それは、車がドリフトの技術を習得する方法を自ら学ぶのに役立ちます。ミン・リンメリーランド大学で自動運転を研究する教授は、この研究は自動運転車を極限状態で運転する上で刺激的な進歩だと語る。「自動運転車にとって最大の課題の1つは、雨の日、雪の日、霧の日、または夜間の照明が不十分な状況でも安全に運転することです」と彼女は言う。リン氏は、トヨタとスタンフォード大学のプロジェクトは、機械学習と世の中の物理モデルを組み合わせることの重要性を示していると付け加えた。「まだ初期段階のデモンストレーションに過ぎませんが、明らかに正しい方向に向かっています」と彼女は言う。トヨタとスタンフォードは2022年に、自動運転車がドリフト走行できるアルゴリズムを初めて実証した。2台の車両が連携してその技を実行するには、さらに優れた制御が必要であり、車両同士の通信が必要となる。車両には、プロのドライバーが走行したラップのデータが入力された。それぞれのコンピューターは、ステアリング、スロットル、ブレーキのバランスをとる方法を決定するために、1秒間に最大50回、最適化問題を計算し続けた。「ここで私たちが本当に注目しているのは、タイヤが滑っているとき、つまり、あなたが [encounter] 「雪や氷の上を運転しているとき、ドライバーは安全についてよく知っています」とTRIのヒューマンインタラクティブドライビング部門の副社長、アビナッシュ・バラチャンドラン氏は言う。「安全性に関しては、平均的なドライバーでは十分ではありません。そのため、私たちは最高の専門家から学びたいと考えています。」最近、世界はAIの目覚ましい進歩を目の当たりにしてきました。 大規模言語モデル ChatGPT のようなプログラムを動かすものです。しかし、デュアル ドリフト デモが示すように、乱雑で予測不可能な物理世界を制覇するのはまったく別の問題です。「法学修士課程では、幻覚は世界の終わりではないかもしれません」とバラチャンドラン氏は、大規模な言語モデルが事実を間違える方法について言及して述べています。「車の場合は明らかに状況が大きく異なる可能性があります。」 #トヨタデュアルドリフトAI搭載レースカーでワイルドスピードのデモを成功させる