情報・システム研究機構 国立情報学研究所（NII）と科学技術振興機構（JST）は3月23日、自動運転の経路計画プログラムから危険動作を自動検出する手法を開発したと発表した。
自動運転では、刻一刻と変化する周辺の状況を踏まえて、交通ルールを遵守し、自車が進む最適な方向と速さを決める経路計画が重要となる。ただ、無数に想定されるシナリオの中から、自動運転に現実的で最適なシナリオを作成するのは難しい。
今回、研究チームはAI（人工知能）の一分野である「進化計算」の技術を応用。これは、より危険性が高い動作を引き起こしたシナリオほど「より強い生き物」と見なし、淘汰、交配や突然変異による進化を模倣した計算を行う手法。これを活用することで危険性が高い動作が発生するシナリオを探索する。
研究では、進化計算を用いた手法を改良、非現実的なシナリオを生成してしまう課題を解決し、現実的で危険な動作を引き起こすシナリオを自動検出する手法を開発した。危険性が高い動作、特に衝突を引き起こすシナリオを探索する際、その衝突を回避できる経路計画プログラムの微修正が可能かを同時に検出する。
開発した「自動運転の経路計画プログラムから危険動作を自動検出する手法」の概念図。この手法では「このシナリオによると今の経路計画プログラムでは衝突が起きるが、ある設計パラメーター（乗り心地など）をわずかに設定変更することで、同じシナリオでも衝突が起きない経路が選ばれる」といったシナリオを検出できる。こうして検出したシナリオは「この衝突は避けようがないものではなく、この衝突を起こさないよう経路計画プログラムを修正する必要がある」と安全性を確保できるものになる。この手法を活用することで、開発者が現実的な想定について細かに明確にプログラムを書き出す必要がなく、対処が必要となる問題点を自動検出できる。
この手法では、経路計画プログラムが不十分で衝突事故が起こるシナリオを検出できるほか、事故を避けるための修正案も同時に見出すことが可能となる。
現時点で修正案は、事故が自車の責任であるどうかを判断するためだけに作成しており、対象の事故にしか通用しない。このため、研究チームでは次のステップとして検出した複数の事故全てに対し動作を改善する修正案を検出するなど、問題の発見や対処のための知見を自動獲得することにも取り組む予定。