ジャガー・ランドローバーは、オフロード性能と車内の快適さというふたつの原則を念頭に置いてクルマを開発している。「レンジローバー」や「ランドローバー・ディスカバリー」を購入する人たちは、石ころが散乱する坂道を登るときに、背中に心地よい程度の揺れを感じさせてくれるような車両を求めている。

だから、ジャガー・ランドローバーが6月はじめ、こうした特性を兼ね備えた究極のクルマ、つまりオフロード走行可能な自律走行車を開発中だと発表したのも、驚くことではない。同社が500万ドル（約5.5億円）規模を投じる「CORTEX」プロジェクトは、「あらゆる地形に対応し、どんな天候条件でもオフロード走行できる自律走行車両」を顧客に提供する。

小川を突っ切り、巨大な木の根っこを乗り越えられる「Robo Rover」というわけではない──少なくとも近い将来には。むしろ、オフロード対応自律走行車への初期段階の進出といえる。

予測がつかない道を走る難しさ

このプロジェクトの責任者であるナイジェル・クラークは、「オフロードを走る顧客と、彼らの車両利用方法に目を向けています。当社の顧客は、最終的にはオンロード対応の自律走行以上のものを求めるでしょう」と語る。英国女王を含むたくさんの同社顧客にとって、これは未舗装道路や踏み分け道に挑んでいくことを意味する。

オフロードの定義としては大雑把かもしれない。だが、そうした大事な顧客がロンドン滞在中に、英王室が夏に休暇を過ごすスコットランドのバルモラル城に招かれ、周囲を森や荘園に囲まれた敷地に対応可能な車両を求めるかもしれないのだ。

オフロードの自律走行で問題なのは、そもそも車両が走るために設計されている舗装路とは違って、予測がつかない点だ。車線の境界線や縁石がないので、道路とその外との間に確実で明白な違いはない。「運転可能な場所で訓練するのも、さらに困難になります」とクラークは語る。

クラークが率いる約20人のチームは成功を目指して、英バーミンガム大学および人工知能企業のMyrtle AIと提携した。Myrtle AIは、英国のケンブリッジに拠点がある企業だ。

アルゴリズムとデータ処理が課題に

研究チームはいまのところ、レーダーの活用に焦点を当てている。市販車のアクティヴ・クルーズコントロールでは、レーダーが取得するデータの約10パーセントしか利用しておらず、ほかの車両などの移動物体にもっぱら焦点を合わせているからだ（テスラの「オートパイロット」が、停止中の消防車を認識できないのはこれが理由である）。

クラークらは、これから登場する高解像度のレーダーを利用することで、クルマが目にする残り90パーセントのデータを活用したいと考えている。そうすれば理論上は、その高い解像度ゆえに、高速道路を運転中の人間のドライヴァーより検知力が高くなる。ただし、それには毎秒数ギガバイトのデータを処理できる能力が必要になる。

クラークは、「CORTEXプロジェクトの狙いは、ビッグデータをめぐる問題の解決と並行して、クルマが取得するあらゆる情報を活用するアルゴリズムとスマートな処理技術をいかに開発していくかにあります」と言う。そしてそれは、世界中の高度な自律走行システムの中核を担うディープラーニング技術を研究開発していくことを意味する。

CORTEXプロジェクトは期間が30カ月とされており、チームの野心を実現していくには制約がある。クラークは、その期間内に何百万マイルも踏破したり、複雑な完全自律走行システムを完成させたりすることを期待しているわけではない。

自動車メーカーは自律走行に関して、年式ごとに次第に性能が高いシステムを搭載していくアプローチを採る。こうした流れのなかでは、ディープラーニングのような先進技術に精通していくことは大きな前進といえる。そしてランドローバーにとって前進とは、たいていは舗装された道を離れることなのだ。