ピックアップテーマ
ロジスティクスT2（東京都千代田区）は、Preferred Networks（プリファードネットワークス、同）との共同研究成果を、8月3日から長崎県で開催される「第29回画像の認識・理解シンポジウム」（MIRU2026）で発表する。高速道路における自動運転トラックのレアシーン認識精度を向上させる新たなAI（人工知能）学習手法を提案し、27年度以降に目指すレベル4自動運転トラックによる幹線輸送の実現につなげる。
発表では、高速道路上で発生頻度が低い歩行者や落下物などのレアシーンについて、実際の走行データに仮想データを自然に合成する技術を紹介する。実際の走行だけでは十分なデータ収集が難しい課題に対応し、AIの学習データを拡充することで、遠方の歩行者などをより早期かつ高精度に認識できるようにする。
▲実際の走行データに歩行者の仮想データを合成している様子（クリックで拡大、出所：T2）
T2は24年からレベル2自動運転トラックによるパートナー企業の荷物を運ぶ実証を進めるとともに、25年から開始した商用運行を通じて、実際の走行データを膨大に収集してきた。一方、大型物流トラックは制動距離が長く、安全性確保には遠距離での物体認識性能の向上が不可欠であり、実際には遭遇しにくい危険事象への対応が技術開発上の課題となっていた。
▲レベル2自動運転のイメージ（出所：T2）
両社の実験では、本手法で合成したレアシーンのデータをAIに学習させることで、歩行者の認識精度が向上することを確認したという。
T2は今回の成果をもとに、レベル4に向けて、実際の走行だけでは遭遇しにくいレアシーンに対応可能な認識モデルの開発を進めていく。
■「より詳しい情報を知りたい」あるいは「続報を知りたい」場合、下の「もっと知りたい」ボタンを押してください。編集部にてボタンが押された数のみをカウントし、件数の多いものについてはさらに深掘り取材を実施したうえで、詳細記事の掲載を積極的に検討します。
※本記事の関連情報などをお持ちの場合、編集部直通の下記メールアドレスまでご一報いただければ幸いです。弊社では取材源の秘匿を徹底しています。
LOGISTICS TODAY編集部
メール：support@logi-today.com
LOGISTICS TODAYでは、メール会員向けに、朝刊（平日7時）・夕刊（16時）のニュースメールを配信しています。業界の最新動向に加え、物流に関わる方に役立つイベントや注目のサービス情報もお届けします。
ご登録は無料です。確かな情報を、日々の業務にぜひお役立てください。
