テスラが車からセンサーを抜き、カメラのみで高度運転支援システムを稼働させたとき、自律走行研究の専門家から多くの反発を受けた。しかし、トヨタの自動運転子会社であるWoven Planetは、この戦略の中に知恵の素が隠されているかもしれないと考えている。
トヨタは、公道を走るロボットタクシーなどにも複数のセンサーを搭載するが、カメラだけを搭載したクルマのほうが、はるかに多くのデータを収集できると考えている。
「多くのデータが必要なのです。そして、非常に高価な自律走行車の少台数から収集できるデータが少ないだけでは不十分です」と、Woven Planet社のエンジニアリング担当副社長であるマイケル・ベニッシュ氏はロイター通信に語っています。”我々は、トヨタや大手自動車メーカーが持つであろう、巨大なデータコーパスへのアクセスという利点を、より低い忠実度で解除できることを実証しようとしているのです。”
ベニッシュ氏によると、Woven Planetが使用するカメラのコストは、レーダーやLiDARセンサーに比べて約90%も低いとのことだ。さらに良いことに、このカメラは乗用車のフリートにも簡単に取り付けることができる。このような低コストのカメラのデータを使うことで、より多くのデータをより早く得ることができる。また、主にカメラからのデータで情報を得る場合でも、ドライバーレスシステムの性能は、高コストのセンサーからのデータで動くシステムと同レベルの性能を達成することが可能である。
実際、テスラがオートパイロットとFSDを動かすためにカメラシステムのみに切り替えたことに対する批判の多くは、カメラデータの妥当性よりも、公道におけるカメラの信頼性についてであった。カメラからの情報が混乱した場合、自律走行車のエンジニアは重要な判断を下すために他のセンサーデータを求める。このようなことから、テスラのファントム・ブレーキ問題はカメラへの依存と関係があると指摘する声もある。
カーネギーメロン大学で自律走行車の安全性を研究しているフィル・クープマン教授は、2月にワシントンポスト紙に「ファントム・ブレーキは、開発者が何かがあるときと誤報を判断するための判断基準を適切に設定していない場合に起こるものです」と語っています。「他社がやっているのは、複数の異なるセンサーを使い、それらをクロスチェックすることです。複数のカメラだけでなく、複数の種類のセンサーを使うのです」。
しかし、ベニッシュは、いつの日かカメラが依存できるほど良いものになるかもしれないと考えています。
「しかし、何年も何年もすれば、カメラタイプの技術が追いつき、より高度なセンサーのいくつかを追い越すことは十分に可能です」と彼は言います。「問題は、安全性と信頼性のレベルに到達するのがいつで、どれくらいの期間かかるかということかもしれません。それはまだわからないと思います。
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