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アルファベットが開発中の58台の自動運転車は公道実験の走行距離が220万マイル（約350万キロ）に達したものの、 [wsj.com]依然として雪道では不安定な上、通常の走りも交通に支障をきたしかねないほど慎重だ。…
…ソフトウエアの場合、プログラマーが環境をコントロールできる。だが現実の世界は複雑で予測不能だ。最も処理能力の高いコンピューターでさえ、あらゆる可能性に備えることはできない。その上、公衆の安全や規制という負担もある。IT（情報技術）業界がデジタル世界での成功を物理的な世界で再現できないのも無理はない。
ネットには度々ドローン配達や自動運転車のデモ動画などがアップされ話題にはなるが、そういうのは彼らが言うほど早くには一般社会に出てこないかも、という話。
自動運転については、悲観論と楽観論があるようだ。
Google: 完全自動運転型の自動運転車の開発を事実上の断念 [newsln.jp]
本命はnVidia！一般道の自動運転を可能にする、その超高速演算能力とは [ancar.jp]
cm単位の地図はナンセンスと思う。車同士か、共有の道路情報データベースで情報シェアリングすればいい。悲観論といっても、コストや手間がネックなだけで、センサーやチップの問題は、時間の問題という気がする。ネックは、どこまで情報を細部までチェックするのか、どこまで節約していいのか、どこまで予測して車の挙動を決定するのか、設計上のバランスなんだろうと思う。
http://www.asahi.com/articles/ASJDG2F1GJDGUHBI00H.html [asahi.com]グーグル、自動運転車の開発部門を分社化 実用化を急ぐ
ちょうどこんな報道が出てた
「これ以上は金を出せん。続けたいなら自分で稼げ」ということかな。
完全自動を目指すならcm単位の地図はどうしても必要。Googleの車も雪道は走れないらしいが、ちょっと雨が降れば水たまりができる道なんて日本に山ほどあるよ。そして、そういう道は普通自動車でさえすれ違うのが困難だったりする。現状の技術レベルだと、脱輪する、立ち往生するのどちらかになる。細い道は走れません、雨が降ったら走れませんというのは完全とは言わないのよ。
人力だって視界が取れないような霧とかだったら運転できないけどな安全に運転できないような状況になったら路肩に止めてハザードになるのも仕方ないそんな状況が頻出するなら使えないけど
ｃｍ単位は準天頂衛星の実用化で実現に近づきそう
仮に走行しながら周囲を学習し、一度（それこそGoogleカーを）走らせた場所の自動運転用の地図が自動的に作成できる技術みたいなのも考えられなくは無いので、cm単位かはともかく十分に詳細な地図が安価に作ることは不可能とは言い切れないと思う。（困難ではあるが。）
しかし仮にどれだけ詳細な地図があっても、現実世界では様々な「ノイズ」がリアルタイムに発生するため、常に最新の正しい地図であることが補償されないと走れないようでは完全自動運転はおぼつかないのですよ。
信号故障、道路工事、事故車両や病人や酔っ払い、水溜まりや落下物、陥没事故や地滑り。違法駐車に放置自転車やゴミの不法投棄だってあるだろう。そう言った様々な障害を検出し、適切に回避するというのは、いかなGoogle様でも簡単なわけがない。
驚くべき事に「センサーで把握した情報をリアルタイムで超高速処理を行って記録し、 [ancar.jp] かつその情報の中から優先度などを自力で学習していく」というもので、いわば初めて走る道でも 事前にプログラムを受ける事無く、自力で最適と思われるプログラムを作り出します。
こういう、人間が運転に関わらず、かといってメーカーが自動運転車の振る舞いをあらかじめプログラムしたわけでもなく、自動運転車のAIが学習から自ら「最適と思われる」優先度を決め、作り出したアルゴリズムで走って、もし間違いを起こしたら責任は誰がと
> 悲観論といっても、コストや手間がネックなだけで、センサーやチップの問題は、時間の問題という気がする。
その「時間」が待てないんでしょうな。LiDARの低価格化には 色んな [gigazine.net] ところが [impress.co.jp] 取り組んでいて [atmarkit.co.jp]、目途も立ってきているけど、まあそれでもあと4~5年待ちというところ。
でもせっかちなGoogleにはソフトウェアのプロジェクトと同じぐらいのタイムスケールでラウンチできないと我慢がならないようだ。Google Glassもキャンセルしたし、Project ARAしかり、ロボットも開発会社を2,3買ってはみたが、
むしろ逆で5年優秀な研究者に頑張らせて出来ないならその時ではないと判断してるわけで期限を決めてしっかり打ち込んでるように見えるよ？むしろ日本のダラダラの方が商業的にはそう大きな利益がすぐ返ってくるようなモノにはならないと思うリニアとかあれ多分アメリカなら今から5年もありゃいけるでしょ？長い時間取り組めば偉いってわけでもないし
> リニアとかあれ多分アメリカなら今から5年もありゃいけるでしょ？長い時間取り組めば偉いってわけでもないし
日本のマグレブが時間がかかっていたのは、超伝導を安定してキープさせる技術の開発のため。超伝導を使わないタイプならドイツがとっくに開発して、中国ですでに走ってるわな。
収益化までたどり着けないのだから、投資した金はすべて無駄になる。
Xで一つも収益化までたどり着いたものがないのは、設定する締め切りがそもそも短すぎるか目標が無謀すぎる、と考えるのが普通だろう。
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あと、僕は馬鹿なことをするのは嫌いですよ (わざとやるとき以外は)。-- Larry Wall
WSJ「ソフトからハードへ：苦悩するシリコンバレー」 (スコア:0)
アルファベットが開発中の58台の自動運転車は公道実験の走行距離が220万マイル（約350万キロ）に達したものの、 [wsj.com]
依然として雪道では不安定な上、通常の走りも交通に支障をきたしかねないほど慎重だ。…
…ソフトウエアの場合、プログラマーが環境をコントロールできる。
だが現実の世界は複雑で予測不能だ。最も処理能力の高いコンピューターでさえ、
あらゆる可能性に備えることはできない。その上、公衆の安全や規制という負担もある。
IT（情報技術）業界がデジタル世界での成功を物理的な世界で再現できないのも無理はない。
ネットには度々ドローン配達や自動運転車のデモ動画などがアップされ話題にはなるが、
そういうのは彼らが言うほど早くには一般社会に出てこないかも、という話。
悲観論と楽観論 (スコア:2)
自動運転については、悲観論と楽観論があるようだ。
Google: 完全自動運転型の自動運転車の開発を事実上の断念 [newsln.jp]
本命はnVidia！一般道の自動運転を可能にする、その超高速演算能力とは [ancar.jp]
cm単位の地図はナンセンスと思う。車同士か、共有の道路情報データベースで情報シェアリングすればいい。悲観論といっても、コストや手間がネックなだけで、センサーやチップの問題は、時間の問題という気がする。ネックは、どこまで情報を細部までチェックするのか、どこまで節約していいのか、どこまで予測して車の挙動を決定するのか、設計上のバランスなんだろうと思う。
Re:悲観論と楽観論 (スコア:2)
http://www.asahi.com/articles/ASJDG2F1GJDGUHBI00H.html [asahi.com]
グーグル、自動運転車の開発部門を分社化 実用化を急ぐ
ちょうどこんな報道が出てた
Re: (スコア:0)
「これ以上は金を出せん。続けたいなら自分で稼げ」ということかな。
Re: (スコア:0)
完全自動を目指すならcm単位の地図はどうしても必要。
Googleの車も雪道は走れないらしいが、ちょっと雨が降れば水たまりができる道なんて日本に山ほどあるよ。
そして、そういう道は普通自動車でさえすれ違うのが困難だったりする。
現状の技術レベルだと、脱輪する、立ち往生するのどちらかになる。
細い道は走れません、雨が降ったら走れませんというのは完全とは言わないのよ。
Re:悲観論と楽観論 (スコア:1)
人力だって視界が取れないような霧とかだったら運転できないけどな
安全に運転できないような状況になったら路肩に止めてハザードになるのも仕方ない
そんな状況が頻出するなら使えないけど
ｃｍ単位は準天頂衛星の実用化で実現に近づきそう
Re: (スコア:0)
仮に走行しながら周囲を学習し、一度（それこそGoogleカーを）走らせた場所の自動運転用の
地図が自動的に作成できる技術みたいなのも考えられなくは無いので、cm単位かはともかく
十分に詳細な地図が安価に作ることは不可能とは言い切れないと思う。（困難ではあるが。）
しかし仮にどれだけ詳細な地図があっても、現実世界では様々な「ノイズ」がリアルタイムに
発生するため、常に最新の正しい地図であることが補償されないと走れないようでは完全自動運転は
おぼつかないのですよ。
信号故障、道路工事、事故車両や病人や酔っ払い、水溜まりや落下物、陥没事故や地滑り。
違法駐車に放置自転車やゴミの不法投棄だってあるだろう。
そう言った様々な障害を検出し、適切に回避するというのは、いかなGoogle様でも簡単なわけがない。
Re: (スコア:0)
驚くべき事に「センサーで把握した情報をリアルタイムで超高速処理を行って記録し、 [ancar.jp]
かつその情報の中から優先度などを自力で学習していく」というもので、いわば初めて走る道でも
事前にプログラムを受ける事無く、自力で最適と思われるプログラムを作り出します。
こういう、人間が運転に関わらず、かといってメーカーが自動運転車の振る舞いをあらかじめ
プログラムしたわけでもなく、自動運転車のAIが学習から自ら「最適と思われる」優先度を決め、
作り出したアルゴリズムで走って、もし間違いを起こしたら責任は誰がと
Re: (スコア:0)
> 悲観論といっても、コストや手間がネックなだけで、センサーやチップの問題は、時間の問題という気がする。
その「時間」が待てないんでしょうな。
LiDARの低価格化には 色んな [gigazine.net] ところが [impress.co.jp] 取り組んでいて [atmarkit.co.jp]、
目途も立ってきているけど、まあそれでもあと4~5年待ちというところ。
でもせっかちなGoogleにはソフトウェアのプロジェクトと同じぐらいのタイムスケールで
ラウンチできないと我慢がならないようだ。
Google Glassもキャンセルしたし、Project ARAしかり、ロボットも開発会社を2,3買ってはみたが、
Re: (スコア:0)
むしろ逆で5年優秀な研究者に頑張らせて出来ないならその時ではないと判断してるわけで
期限を決めてしっかり打ち込んでるように見えるよ？
むしろ日本のダラダラの方が商業的にはそう大きな利益がすぐ返ってくるようなモノにはならないと思う
リニアとかあれ多分アメリカなら今から5年もありゃいけるでしょ？長い時間取り組めば偉いってわけでもないし
Re: (スコア:0)
> リニアとかあれ多分アメリカなら今から5年もありゃいけるでしょ？長い時間取り組めば偉いってわけでもないし
日本のマグレブが時間がかかっていたのは、超伝導を安定してキープさせる技術の開発のため。
超伝導を使わないタイプならドイツがとっくに開発して、中国ですでに走ってるわな。
Re: (スコア:0)
収益化までたどり着けないのだから、投資した金はすべて無駄になる。
Xで一つも収益化までたどり着いたものがないのは、設定する締め切りがそもそも短すぎるか
目標が無謀すぎる、と考えるのが普通だろう。