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Aurora、より迅速かつ安全な「Aurora Driver」の実現に向けてAWSサービスを導入

Amazon Web Services, Inc.(以下、AWS)は、Auroraが機械学習でのトレーニングとクラウドを活用したシミュレーションによる自動運転技術の開発に際して、アマゾンウェブサービスを推奨クラウドプロバイダーとして採用したことを発表しました。

自動運転技術のリーディングカンパニーであるAuroraは、新たなインフラとして認識されてきたAWSの実績と技術を活用して、より柔軟かつ負荷に耐えられる「Aurora Driver」の開発を目指します。

効率的なシミュレーション運用体制の実現

AWSの採用に至った背景には、自動運転実現のためにクラウドコンピューティングの活用が必要不可欠なことが挙げられます。

Aurora Driverは空間認識センサーや安全な経路計画ソフトウェアなどから同社のハードウェア・ソフトウェアを制御し、多くの車両プラットフォームと統合するコンピュータで構成されています。そのため何兆ものデータを収集することに強みを持っています。

対して自動運行には、その大量のデータを認識、走行計画、意思決定、高度なセンサー反応などに車自身が即座に当てはめながら運行することが求められていました。

大量のデータを即座に活用できるシステムが必要になるため、同社はAWSのハイパフォーマンスコンピューティングや機械学習機能などを活用し、Aurora Driverの飛躍的な進歩を図りました。

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例えば同社独自の開発ツールである「Virtual Testing Suite」は、1回のテストから得たデータを数百通りのパターンへと昇華させるトレーニングを行っています。これは日常で起こりうる道路工事、信号無視といった突発的なシチュエーションに対しても迅速かつ安全なナビゲートの実現を目的としています。

具体的な数値面では、路上で急な左折を試みる前の状況で230万回のシミュレーションを行った場合、路上での運転練習を2万時間行ったこととほぼ同じだと観測されており、Aurora Driverの安全な開発に向けた大規模なシミュレーションが期待できます。

自動運転技術の実用化へと歩み続ける

Aurora DriverVirtual Testing Suiteによるシミュレーションを用いた開発以外にも、「Atlas」と呼ばれる高精度ロードマップ、機械学習モデル、ソフトウェア開発ツールなどを含めた全てのソフトウェアスタックをAWS上で運用しています。

そこからデベロッパーやデータサイエンティストが迅速に構築するサービスであるAmazon SageMakerを用いた機械学習モデルの作成や、さらには実走行テストで得たペタバイト級のデータを処理し、継続的に技術を向上させるための基盤作りへとつなげています。

(画像はAurora公式ホームページより)

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