自動運転の実用化で世界の先頭を走る米グーグル系Waymo（ウェイモ）。今日の自動運転開発競争の火付け役として、追随する他社を寄せ付けぬ研究開発力を誇る。こうした研究開発力を示す1つの指標に、特許技術が挙げられる。この記事では、日本国内で同社が出願した特許技術の一部をモビリティ業界テック系ニューメディア自動運転LABが22年２月8日紹介している。。
なお、特許情報は独立行政法人工業所有権情報・研修館（INPIT）が運用する「J-PlatPat（特許情報プラットフォーム）」を参照した。カッコ内は出願日・出願番号を表す。
自動運転車両カメラのセンサクランプ設計（2019年12月20日／特願2021-532302）
イメージングシステムは、ビデオカメラやスマートフォン、ウェブカメラ、デジタル一眼レフなどによって電子動画を取得するよう構成可能だが、多くの場合、各デバイスが独自の熱膨張係数（CTE）を有するため、イメージングシステムのコンポーネントの位置がずれたり、互いに不適切な間隔になったりする可能性がある。
イメージングシステムのコンポーネントが最初は望ましい形で配置されていても、その配置はデストレッシングやデボウイング、他の材料緩和挙動を引き起こす場合がある温度サイクルのため、時間の経過とともに変化するケースがあるという。しかし、一部の用途では温度サイクルの影響に関係なく、配置を固定したままにすることが望ましく、こうした際に有用な設計方法に関する技術のようだ。
遮蔽を伴う道路利用者反応モデリングに従って自律車両を動作させること（2019年12月3日／特願2021-532040）
自動運転車を動作させる手法で、車両の環境内の遮蔽された車線セグメントを使用し、車両の環境内の道路利用者の挙動を予測する技術だ。
交差点における右左折などの際、自動運転車は車両操縦のタイミングを判定するために周囲の物体の挙動を予測することが求められるが、物体が走行するだろう車線セグメントや、物体が通過すると予測される車線セグメントを遮蔽するかどうかを検出することで、複雑なマルチボディ問題を解決する必要がなく経路再計算などのプロセスを簡素化することができ、自動運転システムが予測や反応をより迅速に行うことができるとする技術のようだ。
車両の内部状態の判別と応答（2019年2月19日／特願2020-541977）
自動運転車が移動や輸送サービスを提供する過程で、車内の状態を自動判別する技術だ。
ドライバーレスの自動運転車においては、車内の画像を人間のオペレータに直接送って確認してもよいが遠隔オペレータとのやり取りに待ち時間が発生し、乗員がシートベルトを外して車両周辺を移動する場合など、特定の状況では問題となるケースがあるという。また、車両が通信可能エリアにない場合や車両のコンピューティングデバイスと接続できないエリアにある場合、このプロセスが無効になることもあるという。
こうした課題に対し、車両内の所定の場所で1つ以上の可視マーカを識別するための画像処理や、識別した1つ以上の可視マーカに基づいて車両の内部状態を判別すること、判別した内部状態を使用して応答アクションを特定すること、応答アクションを実行するために車両を制御すること――といった工程を踏むことで効果的に応答することが可能になるとしている。
まとめ―自動車メーカーの高い壁、テクノロジー企業が超える日は？
Waymoは海外において、乗客をピックアップする場所を正確に特定する技術や、衝突した際に車両の部材を軟化させ衝撃を和らげる技術など、さまざまな特許を取得しているようだ。なお、特許庁が2021年2月に発表した特許出願技術動向調査によると、2014～2018 年の間に日米欧独中韓で出願された自動運転関連技術は計5万3,394件で、1位トヨタ、2位フォード、3位デンソー――とトップ10は大手自動車メーカーやサプライヤーが占めている。グーグル・ウェイモは10位圏外だ。
自動運転における車両制御関連技術などはまだまだ既存メーカーが強さを発揮しているようだが、将来新参のテクノロジー企業がランクインを果たす可能性も十分考えられる。業界のイノベーションに期待したい。
【オリジナル記事・引用元・参照】
ttps://jidounten-lab.com/u_33830
