画像認識技術のモルフォは、デンソーと共同で研究開発中のディープ・ニューラル・ネットワーク（Deep Neural Network：DNN）による画像認識技術のアルゴリズムが、高度運転支援（ADAS）および自動運転技術向けの次世代画像認識システムに応用されることになったと発表しました。

上の画像は、DNNを用いた画像認識のイメージで、上段が入力画像を示し、下段がDNNを用いて対象物を判別した画像を示しています。

自動運転を実現するには、障害物や標示、車両が走行するためのフリースペース、また危険が予想されるシーンの認識など、周囲の状況を認識する必要があります。従来、画像認識で使われていたパターン認識や機械学習では、認識が必要な対象物を人為的に特徴づけ、あらかじめ学習させる必要がありました。

これに対して、今回のDNNを用いた画像認識は、自ら対象物の特徴を抽出し学習することができ、多様な対象物を認識でき、検知精度も飛躍的に向上するということです。

モルフォは画像認識技術に特化した研究開発型企業で、同社とデンソーは、昨年2015年12月11日の資本業務提携に合意し、DNNによる画像認識技術に関して、共同で研究開発中でした。

デンソーが開発を進めている次世代技術の電子ミラーや周辺監視システムでも、モルフォの画像処理技術を応用して画像認識の技術開発が進んでいる、ということです。

（山内　博・画像：モルフォ）

デンソーと東芝が、高度運転支援や自動運転の実現に向け、「AI（人工知能）」に関する技術を共同で開発すると発表しました。

自動運転の実現には、様々な障害物や標示、車両が走行するためのスペース、危険が予想されるシーンの認識などが必要となります。

そこで、デンソーがこれまで開発してきた「AI」技術を東芝の画像センサーに応用、高性能な高度運転支援、自動運転システムの実現を目指すそうです。

具体的には、人間と同等以上の高精度な認識処理を可能にすべく、画像認識システムに「AI」技術を合体させ、自ら対象物の特徴を抽出。さらに、人間のように学習する「ディープラーニング」を取り込むことで、センシング能力の飛躍的な向上を目指すそうです。

人間の脳の神経回路をモデルとする「ディープラーニング」では、大量のデータを元に「AI」が自ら学び、分析することで進化。

自動運転の分野では、安全面から歩行者や障害物を正確に認識することが不可欠なため、今回共同開発に乗り出したという訳です。

両社によると、年内に本格始動し、2020年以降の実用化を目指しているそうです。

（Avanti Yasunori・画像：DENSO、TOSHIBA）

【関連リンク】

DENSO
http://www.denso.co.jp/ja/

TOSHIBA
http://www.toshiba.co.jp/index_j3.htm

デンソーは、先進運転支援システム（ADAS）や自動運転の目となる車載用画像センサーに、ソニーセミコンダクタソリューションズ（以下ソニー）のイメージセンサーを採用し、夜間でも歩行者を認識できるように高性能化しました。

車載用画像センサーは、ADAS・自動運転において道路上の白線や前方の物体を識別するセンサーとして開発されています。

今回デンソーは、ソニー製イメージセンサーを採用するため、車載用として要求される搭載性、耐熱性、耐振性などを向上させ、車両搭載を可能にしたということです。

同時に同社では、イメージセンサーで得られたデータの画像処理に関しても、ソニーの画像処理装置（ISP：Image Signal Processor）を活用して、ノイズリダクション・露出の設定を最適化することで認識性能を向上。従来品の画像と比べて夜間の歩行者を認識しやすく撮影できるようにしました。

ソニー製のイメージセンサーは、世界中のデジタルカメラ・スマートフォン・監視カメラ・産業機器に多用されており、世界的にトップシェアを誇っています。

業界では、同業他社に対して2年以上の技術的アドバンテージを保っているといわれており、先日の熊本地震では熊本県菊池市にある画像センンサーの生産拠点が被災、ソニー製イメージセンサーの供給が滞るのではないか、と危惧されたほどです。

夜間の交通事故では、ドライバーが歩行者の存在を目で視認できないケースが多く、重大な事故につながる危険性があります。

日本・欧州が採用している自動車アセスメント「NCAP（New Car Assessment Program）」の安全性能評価基準では、自動ブレーキによる衝突回避の対象に夜間の歩行者を加えることが検討されており、今回デンソーが開発した画像センサーはこれに対応することができます。

（山内　博・画像：デンソー、ソニーセミコンダクタソリューションズ）

自動車部品大手のデンソーは、デンソーの富士通テンへの出資比率を10％から51％に引き上げることで、富士通テンに出資している富士通・トヨタ自動車と基本合意したと発表しました。

今回の合意で富士通テンの資本構成は、現在のデンソー10％、富士通55％、トヨタ35％から、2016年度内を目途にデンソー51％、富士通14％、トヨタ35％に変更される予定で、富士通の持分がデンソーに移動する形です。

デンソー・富士通・トヨタの3社が合意したデンソーの増資が完了すれば、デンソーは富士通テンの筆頭株主となり、富士通テンはデンソーグループ入りすることになります。

富士通テンは、以前からオーディオ、マルチメディアに強みを持つカーエレクトロニクスメーカーですが、近年はミリ波レーダ、周辺監視システム、緊急通報システムなど自動運転関連技術にも注力しています。

最近の自動車業界では、特に高度運転支援・自動運転関連で人と車のインターフェースをどのようにつないでいくかがカギになっており、 こうした中でデンソーは富士通テンをグループ会社として高度運転支援・自動運転・電子基盤技術を強化することを目指しているようです。

今後両社から、人と車のインターフェースに関する、どのような新技術・新製品が登場するかが期待されます。

（山内 博・画像：富士通テン）

デンソーは、米国カーネギーメロン大学ワイタカー記念全学教授 金出 武雄（かなで　たけお）氏と技術顧問契約を締結したと発表しました。

最近、自動車部品業界では、安全分野特に自動運転につながる技術開発が盛んになっています。デンソーは、人工知能、コンピュータービジョン、ロボット工学の世界的権威である金出教授と技術顧問契約を締結し、自動運転関連の画像認識、機械学習分野の技術開発を加速させる狙いがあるようです。

金出教授は、京都大学助教授を経て、1990年からカーネギーメロン大学ロボット研究所所長を務める一方、日本では2001年から産業技術総合研究所デジタルヒューマン研究センター長を兼務し、現在は特別フェローに就任するなど、日米を通じて活躍されています。

金出教授とデンソーとのつながりは古く、たとえば2003年のデンソーテクニカルレビューに金出教授が米国での研究を紹介する「大きな研究、面白い研究」と題した論文を寄稿しています。

この論文で金出教授は、「アイ・ビジョン」という三次元ビジョンシステムの開発を例に米国での研究を紹介しています。このアイ・ビジョンとは、たとえばフットボール場の周囲に30台以上のロボットカメラを配置して、グラウンドでのプレーを、その周りをぐるっと回って再生してみせることができるシステムです。

このように以前から関係が深い金出教授に、①画像認識、機械学習分野の技術指導やアドバイス、②デンソー主催の講演・セミナーでの講師を依頼することを通じて、自動運転関連の画像認識、機械学習分野での技術開発を加速することを期待しているようです。

人工知能、コンピュータービジョン、ロボット工学の世界的権威である金出教授との協力関係を得たデンソーが自動運転分野で、今後どのような成果を見せてくれるかが楽しみです。

（山内　博・画像：デンソー）

自動車部品大手のデンソーは、世界最大の電気・電子分野の国際学会であるIEEEにおいて、IEEE Medal（Environmental and Safety Technologies）を受賞し、2016年6月18日（土曜日）にニューヨークで授賞式が行われた、と発表しました。

今回の受賞は、クリーンディーゼル車の普及拡大に大きく貢献する電子制御式噴射システム（以下、コモンレールシステム）を世界で初めて実用化したことが評価されたもので、同社取締役副社長の宮木 正彦氏、常務役員の篠原 幸弘氏、竹内 克彦氏の3氏が受賞しました。

IEEE（Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc.）は、米国に本部をおく電気・電子分野における世界最大の専門家組織です。主に工学分野における学会としての活動と、工業技術の標準化団体としての活動を行っています。

IEEE Medalは、技術革新や事業・産業の発展に大きく貢献した研究者や技術者、チームをIEEEが選定し毎年授与するもので、「Environmental and Safety Technologies」は環境、安全分野における優れた功績に対して授与されます。

デンソーは1995年に世界で初めて、高圧噴射、多段噴射が可能なコモンレールシステムを量産しました。

コモンレールシステムは、ディーゼル車の課題であった黒煙排出やエンジン騒音などを大きく低減することで、それまでのディーゼルのマイナスイメージを塗り替え、特に欧州におけるディーゼル乗用車のシェアの大幅な拡大に貢献しました。

その後もデンソーは、2013年に2,500気圧の超高圧噴射が可能なシステムを開発、量産し、排出ガスのさらなるクリーン化を実現しています。

また2012年には、燃料を噴射するインジェクターに内蔵された圧力センサーが噴射圧をリアルタイムに測定し、インジェクターごとにタイミングと噴射量を制御できる「i-ART（intelligent Accuracy Refinement Technology）システム」を世界で初めて量産し、燃費の向上と排ガス中の有害物質低減に貢献しています。

（山内　博・画像：デンソー）

デンソーが「人とくるまのテクノロジー展」で展示していた2系統EPS（EPS＝電動パワーステアリング）は、電子回路もモーター巻線も文字どおり2系統持っていて、たとえば自動運転の際に何らかのトラブルが起きても1系統生きていることで、パワーアシストが失われることなくステアリング操作が可能というもの。

じつは、すでにトヨタ・アルファード/ヴェルファイアなどに搭載され、2015年から量産化しています。

自動運転車両でなくても万一、EPSに問題があり「重ステ」になると、たいていの人はパニックになるはずで、速度域が高かったり、交差点だったりすると重大な事故に直面する可能性があります。

自動運転のシーンでは、従来の1系統EPSだとステアリング操作ができず「自動運転停止」となってしまい、しかも手動運転に切り替えできたとしても「重ステ」状態ですから先述した状況に陥るかもしれません。

2系統ならハーフアシストで自動運転が継続できるほか、アシスト力50％のハーフアシスト状態で手動運転に切り替えることができます。たとえ異常があっても一定期間機能が失われない、「フェイルオペレーション」が用意されているわけです。

私も体験してみましたが、アシストがゼロになると急に重くなり、ハーフアシストでもアリ、ナシには大きな差があります。自動運転というとセンシングの面などに注目が集まりがちですが、すでに採用されている技術の底上げも不可欠なのが分かります。

（文/写真 塚田勝弘）

自動車部品大手のデンソーは、広島県のラジコンメーカー・ヒロボーと協力して、道路・橋などの社会インフラの点検に使用する産業用UAV（無人航空機　Unmanned Aerial Vehicleの略：ドローン）を開発した、と発表しました。

今後、道路や橋などの老朽化が進むと予測される中、インフラの点検の効率化に向けたドローンなどのロボットの活用が求められています。

今回開発した産業用ドローンは、インフラ点検で求められる次の3つの性能を兼ね備えているのが特徴です。

1.強風や雨中でも飛行できる対候性
2.構造物に近接して定位の姿勢に制御できる安定性
3.安全制御システムで運用できる安全性

これらの性能は、デンソーがこれまで培ってきたセンサーおよび制御のエレクトロニクス技術と、無人ヘリコプターの開発・製造で長年の実績があるヒロボーの機体開発力を結集して実現した、ということです。

今後は、実証実験を重ねて、インフラ点検などの サービス開発を関連事業者と共同で進めていき、インフラ 点検の本格運用に合わせて、実用可能なシステムを構築する計画のようです。

デンソーのような自動車部品メーカーが、保有する自動車のエレクトロニクス技術やロボットシステム技術を活用して、今回の産業用ドローンのような社会に貢献できるシステムに進出することに注目が集まっています。

（山内　博・画像：デンソー）

デンソーと豊田通商がタイ・バンコクに合弁会社を設立することに合意し、現地で車載ソフトウェアの開発を強化することになりました。

新会社の社名は「Toyota Tsusho DENSO Electronics （Thailand） Co., Ltd」で、2016年7月からエンジンECU（Electronic Control Units）の開発効率向上に向けたソフトウェア開発を行う予定とのことです。

タイは東南アジアの自動車生産拠点になっていますが、車載ソフトウェアはどこで開発しても簡単に電送できるのに車載ソフトウェアの開発を現地化するのは、なぜでしょうか？

デンソーによると今回の合弁会社では、ソフトウェア開発における制御開発・設計・検証に至る全工程にて、一貫してモデルを活用した開発を行い、開発の効率化・スピードアップを狙っているようです。

つまり、タイで生産する車のエンジンECUに搭載する車載ソフトウェアを現地のニーズをダイレクトに理解できる場所で、一貫して開発しようというわけで、今後の動向が注目されます。

（山内　博・画像：デンソー）