自動運転トラックのPlus:2021年の大量生産を目指し2億ドルを調達(1/2)

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自動運転トラック技術を開発するスタートアップPlusは本日(訳注:2月10日)、新規投資家のGuotai Junan、Hedosophia、Wanxiangが主導する2億ドルのシリーズBラウンドを終了したことを発表した。調達した資金は自動運転トラックによる輸送システムの商業化とそのシステムの展開を推進するために使用される。2021年の大量生産を開始するにあたり、販売やエンジニアリング、自動運転トラックの全車両をサポートするネットワークの開発を行い、日々の運用に使用されるプラットフォームへ統合するとPlusは述べている。また、米国や中国での展開を広げ、欧州をはじめ中国以外のアジアへの進出も行っていく。

一部の専門家は、今回の新型コロナウィルスの流行による影響で自動運転車によるデリバリーの普及は早まるとみている。自動運転の車やバン、トラックは、ドライバーとの接触を制限することで感染拡大のリスクを最小限に抑えることは間違いない。この傾向はウィルスの流行で急増する短距離配送では特に顕著で、米国労働統計局によれば、7月から8月にかけて短距離トラック輸送の生産者物価指数は20.4%上昇した。これは倉庫や配送センターからeコマースのフルフィルメントセンター、店舗などへの短距離配送需要の増加によるものである可能性が高い。

カリフォルニア州クパチーノに拠点を置くPlusは、スタンフォード大学の博士課程の学生であるHao Zheng、David Liu、Shawn Kerrigan、Tim Dalyが2016年に共同設立した企業で、自動車メーカー、チップメーカー、運送会社と提携して半自律型トラックの開発を目指している。その技術はレーダー、LiDARセンサー、カメラを組み合わせ、周囲を360度「見る」ことを可能にし、この融合型知覚システムにより、Plusの技術を搭載した無人トラックは数百メートル先の車両を追跡することもできるようになる。

Plusによれば、地面の物体や道路構造の検出や分析といったタスクを実行し、トラックや周囲の車両の動作を予測するため、多数のAIモデルをトレーニングし展開しているという。オドメトリ(自己位置推定)のような補完的なモデルとメカニズムは機能的な冗長性を提供し、表面上スムーズなモード間の移行を担保する。

「私たちのモデルは、米国の14州と中国の7省から収集された雨、雪、砂嵐、霧などの環境条件の異なるデータを元にした多様なデータセットを用いてトレーニングしました。データの増強は、ヒューリスティック、シミュレーション、および敵対的生成ネットワーク(GAN)の組み合わせを使用して行われ、潜在的なバイアスを軽減して新たな状況をモデルが一般化できるようにしました」とLiu氏はメールでVentureBeatに語った。

「たとえば、データの一部が収集されていなかった場合でも、GANを使用して新しい種類の道路の形状やテクスチャのリアルな画像を作成できます。イベントのマイニングは、時間的な相関や他のセンサーとの相互相関によって新しい情報を含む興味深いデータセグメントを自動的に識別するのに使用されます。興味深いデータの例には、検出されるべきはずが検出されなかったオブジェクトといったものがあります。新しいバージョンのモデルのトレーニングが始まると、この新しい情報のクラスは適切に組み込まれ、モデルの能力は発展し続けていきます」。

2017年3月、米国と中国のオフィスに約200人の従業員を擁するPlusは、カリフォルニア州の自動運転車テストライセンスを取得した最初のドライバーレストラック会社の1つとなった。この許諾によってメーカーは運転席に人間が座った状態で自動運転車のテストを行うことが可能になる。同社によれば、既に世界最大のロジスティクスプロバイダーのいくつかと提携し、さらにそのうちのいくつかは2021年の大量生産に先立ち大型トラックメーカーのFAWに自動運転用のプラットフォームを事前注文している。(既に1万台を超える事前注文があるとのことだ)

次回につづく

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】