Mapbox Autopilot Map により、より多くの道路で自動運転が可能に

新しいMapbox Autopilot Mapを使用すると、自動車メーカーは、自動運転システムがナビゲートできる道路を大幅に拡大する、正確で最新の地図を車両に装備できます。これは、他のプロバイダーよりも大量かつ高頻度でデータを収集することにより実現され、Autopilot Mapはより多くの道路をカバーし、リアルタイムで車両への変更をストリーミングすることにより毎日更新されます。

「カバレッジマップ」は通常、電話ネットワークのカバー範囲や、通話が途絶える可能性のある場所を示すために使用されます。車両の自動運転システムの場合、自動運転が解除されるのを防ぐために、十分なデータカバレッジも必要です。人が圏外で「聞こえますか？」と尋ねる代わりに、車の自動運転システムは、不十分または古い地図データがある場所でドライバーに「運転できますか？」と尋ねる必要があります。自動運転の解除は、ドライバーに再び制御を強いることになり、場合によっては予告なしに行われ、せいぜい不便であり、最悪の場合、安全上の懸念事項となります。自動運転データカバレッジをめぐる戦いは、主に、道路ネットワークカバレッジ、データの鮮度、地図配信方法の3つの主要な側面で構成されています。

車両が高度なデータを必要とする理由

まず、これらの地図がなぜ重要なのかについて、背景を説明します。簡単に言うと、センサーだけでは自動運転に必要な十分なデータを提供できません。最新の自動運転システムは、車載センサーだけでは認識できない情報を地図に大きく依存しています。天候によって視界が悪い場合や、障害物によってセンサーが完全に遮られている場合など、高度に詳細で最新の地図データは、車載センサーを補完するために不可欠です。この補完的なシステムは、道路ネットワークの高度な認識、急カーブや一時停止標識の予測、および自動運転システムがより広範な道路ネットワークのコンテキストにおける現在位置と目的地に到達するために必要な操作を把握するために重要です。 

地図データの重要性を考えると、既存のソースが自動車メーカーやドライバーのニーズを満たすのに苦労することが多いのは驚くべきことです。その理由は次のとおりです。従来の「高解像度」（HD）地図は、道路網を手動で地図化するために高価な調査車両のフリートに依存しており、主要な高速道路に焦点を当てています。この時間とリソースを消費するマッピングプロセスにより、データの更新が遅くなります（1〜6か月に1回のオーダー）。この古い道路情報は、自動車メーカーが古いデータのある道路で自動操縦を無効にすることを余儀なくされるため、カバレッジの問題をさらに悪化させます。

Autopilot Map

Mapbox Autopilot Mapは、通常のセンサーを搭載した車両が検出した変更をMapboxに共有できるようにすることで、道路データ収集に対するよりスケーラブルなアプローチを採用しています。十分な数の車両が変更を検出すると、コンセンサスが得られ、変更がレビューされ、Autopilot Mapに統合されます。その後、更新は、変更されたデータのみを含む帯域幅効率の高い更新として、車両に即座にストリーミングされます。

Autopilot Mapは、日常の車両が高速道路や交通量の多いエリアだけでなく、多様な道路タイプを走行するため、データカバレッジが向上しています。また、同じ車両が常に、多くの場合1日に複数回道路を走行するため、最新の状態になっています。アップデートは、デルタアップデートとしてリアルタイムで車両に即座にストリーミングされます。これは、最初からマップ全体を完全にダウンロードするのではなく、小さなデータパッチであるため、自動車メーカーの帯域幅コストも節約できます。

AIによる強化された精度と洞察

Mapboxのアプローチは、データ収集に時間のかかる調査車両の精度よりも、データの量と頻度を活用するクラウドソーシングデータに依存しています。Autopilot Mapは、道路の端、車線、交通制御装置などの物理的な道路の特徴に関する詳細な地図情報を、20 cmの相対精度（スマートフォンの長さ程度）で車両システムに提供します。 

Autopilot Mapには、車線表示などの物理的な手がかりがない場所（ロータリーや複雑な交差点など）での最適な運転経路に関する情報も含まれています。この「行動」レイヤーは、何百万人ものドライバーの集約された移動パターンからの情報を使用して構築されており、保護されていないターンを実行するなど、複雑な運転シナリオで自動操縦システムに追加のガイダンスを追加します。その結果、Mapbox Autopilot Mapは、車載センサーだけに依存している場合に、自動操縦が混乱したり、単に動作を停止したりする場所の数を減らします。

将来を見据えた柔軟性

柔軟性とカスタマイズ性というMapboxの設計原則に従い、Autopilot MapはNDSやOpendriveなどの複数のデータ形式と互換性があります。自動車メーカーは、データを一括でダウンロードするか、Autopilotタイルマップサービスを使用して、Mapboxクラウドからマップを車両に直接ストリーミングできます。

Mapbox Autopilot Mapは、Mapbox ADAS SDKの一部として車両に統合することもできます。これにより、地図をADASIS形式で車両のCANバスに直接供給し、地図マッチングや電子ホライズンなどの機能を提供できます。

Mapbox Autopilot Mapで構築

AIの能力と、数百万の分散型車両センサーからのデータを組み合わせることで、Mapbox Autopilot Mapは、より高品質で、より広範囲な自動運転機能を実現します。最新の道路状況を反映するように動的に更新される正確な地図データを車両に搭載することで、Autopilot Mapは、自動運転のエラーを減らし、すべての道路クラスで自動運転システムに対するドライバーの信頼を高めるのに役立ちます。

Mapbox Autopilot Mapは現在、西ヨーロッパと北米の一部の顧客がアクセスできます。 

詳細およびMapbox Autopilot Mapへのアクセスについては、Mapbox自動車チームにお問い合わせください。