NEC AI活用により自動運転車の遠隔見守り技術を開発

NECは2021年1月8日、無人の自動運転車などの安全・安心な移動を支援する技術として、「学習型メディア送信制御技術」を開発したと発表しました。

これは車載カメラの膨大な映像データをAIを活用し、重要領域に絞って画質を高くし、送信データ量を削減する技術です。

管制センター用の車外・車室内状況見守りソリューション

この技術は、危険予兆検知に必要な物体検出、距離推定、レーン検出などの精度を維持しつつ無線通信帯域を最大10分の1に削減できる技術です。

映像品質を維持したまま送信データ量を大幅に削減できるので、車両、移動体の車外の走行環境の異常や運転手や乗客の危険な状況を映像を通じてリアルタイムに検知してサポートするなど、遠隔見守りすることができ、特に近未来の無人運転のコミュニティ・バスやMaaS車両などの管制、モニタリングにとって重要な技術といえます。

そのため、自動運転バスに複数のカメラが車載され、バスから映像データを通信でリアルタイムに伝送し、遠隔監視センターで乗務員と同じように運行状況を把握することができます。この「車外・車室内状況見守りソリューション」は、2021年度中に商用化する予定としています。

従来システムとの比較

こうした管制システムは、車両の走行環境や運転手、乗客の状況を視覚的に把握する必要があり、そのために複数のカメラが撮影する高画質な映像を低遅延かつ乱れなく伝送することが重要となります。

従来は、こうしたデータ量が大きい映像は広い無線通信帯域を必要とするため、走行中の通信帯域の低下により映像の乱れや通信遅延の増加を引き起こし、高画質の映像をリアルタイムに伝送することが困難でした。

今回NECは、映像品質を維持したまま大幅な送信データ量の削減を可能とする「学習型メディア送信制御技術」を開発し、管制システムに適用しました。

学習型メディア送信制御技術の概要

「学習型メディア送信制御技術」は、AIをカメラ映像の送信器に組み込み、管制センター側の物体検出や距離推定などの映像認識に必要な注目領域と最適画質を学習し、映像の送信制御をすることで、伝送するデータ量の大幅な削減を実現。

これにより無線通信帯域を削減して通信遅延を抑えるとともに、リアルタイムかつ安定的に高画質な映像データの伝送を実現しています。

今回発表された技術は、総務省が実施するローカル5G開発実証事業の中でNECが参画する群馬県前橋市と静岡県沼津市で実施する自動運転バスの社会実装を目指した公道実証において活用しています。

NEC 公式サイト


The Mortor Weekly

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