東芝は、自動車やドローンなどの安全性向上や自動走行・自律移動の実現に向け、車載カメラと動きを検知する慣性センサー（加速度センサー、角速度センサー）を用いて、自車両の動きを高精度に推定する「自車両の動き推定AI」と、様々な交通シーンで周辺車両の将来の動きを予測する「他車両の動き予測AI」を開発と発表しました。

これらふたつのAIは、公開データを用いた実験で、推定結果と実距離の差の絶対値の平均である推定誤差をそれぞれ従来技術と比較して40％削減し、両AI技術において世界最高精度を達成したといいます（同社調べ）。

「自車両の動き推定AI」は、車載カメラ画像から周囲環境の3次元空間地図の生成と車両位置の推定を同時に行う技術（Simultaneous Localization and Mapping : SLAM）をベースに、加速度センサーや角速度センサーといった慣性センサー（Inertial Measurement Unit : IMU）を用いることで様々な風景に対応できるそうです。車両の動きに応じて画像（カメラ）、加速度センサー、角速度センサーごとのデータの有用性を各時刻で判定し、変化がある有効なセンサだけを適宜組み合わせて車両の動きを推定する手法を開発。従来手法に比べて誤差を40％低減し、カメラのみを用いた場合との比較では誤差を82％低減して、真値の軌跡とほぼ一致する結果を確認したといいます。

「他車両の動き予測AI」は、道路形状などを一般化した幾何学的な特徴をディープラーニングで学習することで、実際の道路の形状に依存しないAIが実現でき、様々な交通シーンが想定される一般道等においても膨大な数の予測AIモデルの作成が不要といいます。車線ごとの動きの予測と、将来走行する可能性の高い車線を予測のする2段階構成となっており、多様な道路形状に対応して高精度な予測を可能にするそうです。

今回開発された技術を公道など実際の環境で評価を行い、2023年度の実用化を目指すそうです。http://www.toshiba.co.jp/rdc/detail/2006_04.htm