Fordは現在マサチューセッツ工科大学（MIT）と共同で、マサチューセッツ州ケンブリッジにあるMITのキャンパスにて、学生がキャンパス上そして街中でクラス間の移動に使える、オンデマンドの電気シャトルバスを配置するという研究プロジェクトに取り組んでいる。3台準備予定のシャトルバスを学生がスマートフォン上のアプリで呼び寄せることで、ドライバーがすぐにピックアップに向かう。この研究プロジェクトは、歩行者の移動パターンを明らかにすることを目的としており、気象情報や授業のスケジュールといったデータとLiDARやその他のセンサーを利用しながら、オンデマンドサービスの最適化が行われる予定だ。

Fordにとって今回のMITとのコラボレーションは、ミシガン州にあるFordのディアボーンキャンパスで、現在従業員の移動に使われているシャトルバスの運営を行っているDynamic Shuttleプロジェクトの進展のためだけではなく、Ford Smart Mobilityの下で行われている、様々な種類の未来の移動手段を模索する動きにも役に立つと考えられている。具体的には、Fordはプロジェクトの現在のフェーズで、今公道を走っている車に取り付けられたLiDARよりも低画質の画像を利用したLiDARシステムで、歩行者を検知する機能を向上できないかという検証を行うつもりだ。

「現在利用されている自動運転車にはLiDARが使われており、将来的にも引き続きLiDARが使われる可能性が高いです」とFordの自動運転車分析部門のマネージャー兼テクニカルリーダーであり、今回のMITが参加するプロジェクトのリーダーでもあるBryan Goodmanはインタビューの中で説明した。「このプログラムでは、様々な方法を用いて既存のLiDARユニットよりも低画質の画像を使ったLiDARで歩行者を検知する実験を行いながら、十分な情報収集を行おうとしています」

低画質のLiDARシステムが上手く機能すれば、たくさんの可能性が開けてくる。例えば、ハイブリッド自動運転技術におけるカメラからの情報への依存度が低下することで、自動運転車の生産コストが下がる可能性が高く、結果的に自動車メーカーが大量生産を行えるようになるだけでなく、車の所有者やシェアリングサービスの利用者にとってのコストも下がることになる。この研究プロジェクトでは、車両にドライバーが常駐する他、街中よりも管理された環境の下で実験が行われるため、現実に即した実験場としての利点を利用しつつも、低画質のハードウェアを使用した実験を安全に行うことができる。

また、本プロジェクトでは、実際にシャトルサービスを利用する学生に対して良質なカーシェアリングサービスを提供できるよう、利用可能なリソースを最大限活用しようとしている。例えば、研究チームが移動に関するデータを収集後に分析し、その結果が乗り降り地点や移動ルートの最適化に利用される。

Goodmanは、データ分析を通して移動に関する需要予測が行われ、さらにアルゴリズムが、予測内容を処理することでカスタマーサービスを最大化するためのシャトルバスの位置を割り出すことができるようになっていると言う。そして、この情報がドライバーへと送り返されることで彼らの運転パターンが決まる。このプロセスが繰り返されることで、時間や天気などの条件に関係なく、可能な限り最高のサービスを提供することができるのだ。

Goodmanによれば、プロジェクトの今のフェーズが今年の終わりまで続く予定で、MITとFordは既にそれ以降のフェーズについても考え始めている。さらに彼は、次のステップのひとつとしては、ドライバーのいる電気シャトルバス（Ford用語でmobility-on-demandまたはMOD車と呼ばれている）を、完全な自動運転車に切り替えるということが挙げられ、現在のフェーズでの学びや収集されたデータが、そのゴールを達成するにあたって重要になってくるだろうと語る。

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（翻訳：Atsushi Yukutake/ Twitter）