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深川博司とオムロン

オムロンは6月6日、運転手の多種多様な行動や状態をセンシングし、安全運転に適した状態かを判定する「ドライバー運転集中度センシング技術」を搭載した車載センサを開発したと発表した。

同技術は、同社独自の画像センシング技術に「時系列ディープラーニング」というAI技術を取り入れることにより、カメラで撮影した映像から、運転手が運転に適した状態かをリアルタイムにレベル分けして判定する技術。

従来、運転手の多様な状態を把握するには、顔の向きなどを検知するカメラ、心拍など生体情報を検知するセンサ、ハンドルの動きを検知するセンサなど、複数のカメラやセンサから得られる情報を組み合わせる必要があったが、同技術は、「局所的な顔映像」と「大局的な動作映像」の2つの映像として処理することで、居眠り、脇見、スマートフォン操作、読書など、さまざまな運転手の状態を手のひらサイズのカメラ1台で判定することができる。

高速道路の自動運転時においては、運転手の多種多様な行動/状態を「どれくらいの時間で運転に復帰できるか」を基準に「運転復帰レベル」として、リアルタイムにレベル別に判定。一方、手動運転時には、運転手の多種多様な行動/状態を「どれくらい安全に運転を行える状態か」を基準に「危険度レベル」として、リアルタイムにレベル別に判定する。レベル分けの段階・基準は、顧客の要望によって変更可能。

時系列ディープラーニングは、連続したデータを扱うために、比較的大規模なサーバーシステムへの接続が必要だったが、同技術では、カメラから取得した映像データを、「高解像度の局所的な顔映像」と「低解像度の大局的な動作映像」に一旦分離したで、2つの映像を効果的に組み合わせることで画像処理量を低減しているため、車載の組込環境でもリアルタイムで時系列ディープラーニングを実行することができる。

同社は、同技術を搭載した車載センサを、2019年~2020年に発売される自動運転車などへ採用することを目指していくとしている。