自動運転タクシーの「判断」を支える予測技術：不確実性モデリングと高度アルゴリズム
はじめに：自動運転システムにおける予測の役割
自動運転システムは、外界を認識し、その情報を基に将来の状況を予測し、安全かつ効率的な経路や行動を計画し、最終的に車両を制御するという一連のパイプラインで構成されています。このパイプラインにおいて、「予測」フェーズは認識と判断（計画）を繋ぐ極めて重要な役割を担います。特に、自動運転タクシーのように公道上で複雑な交通環境を走行する場合、他の車両、歩行者、自転車などの他交通主体（他の交通参加者）の将来の挙動を正確かつ迅速に予測する能力は、安全性を確保する上で不可欠となります。
本稿では、自動運転タクシーの安全な運行を支える基盤技術である「挙動予測」に焦点を当て、その技術的な仕組み、不確実性への対処法、および関連する高度なアルゴリズムについて深掘り解説を行います。
予測の目的と課題
予測フェーズの主な目的は、現在の認識結果に基づいて、特定の時間スケール（例えば数秒後）における他交通主体の位置、速度、向きなどの状態を推定することです。この予測結果は、自動運転車両自身の経路計画や意思決定に直接利用されます。例えば、交差点での右左折時や車線変更時、あるいは障害物を回避する際に、他車の挙動予測は衝突回避やスムーズな合流のために不可欠です。
しかし、挙動予測は多くの課題を伴います。その最大の要因は、人間の運転行動や歩行者の動きが本質的に不確実で多様であるという点です。予測対象は単純な物理法則に従うだけでなく、個人の判断、意図、周囲との相互作用など、モデル化が困難な多くの要因に影響されます。また、センサーノイズや認識の不確かさも予測精度に影響を与えます。これらの不確実性を適切に扱い、複数の可能性のある未来を考慮に入れることが、信頼性の高い予測システムには求められます。
挙動予測の技術手法
挙動予測のアプローチは、主に以下のカテゴリに分類できます。
1. 物理ベース／幾何学的手法
対象の現在の速度や加速度から、単純な物理モデル（等速直線運動、等加速度運動など）に基づいて将来の位置を推定する方法です。これは計算コストが低いという利点がありますが、複雑な挙動（急ブレーキ、車線変更、停止など）や相互作用を捉えることができません。幾何学的な制約（道路形状、車線情報）を考慮することもありますが、モデルの表現力には限界があります。
2. 確率論的／状態推定ベースの手法
カルマンフィルタ（KF）、拡張カルマンフィルタ（EKF）、非線形性の高いシステムに対するアンセンテッドカルマンフィルタ（UKF）、またはより複雑な非線形・非ガウス分布のシステムに対応できる粒子フィルタ（Particle Filter）などが含まれます。これらの手法は、対象の状態を確率分布として表現し、時系列データの入力によって状態を更新していくことで予測を行います。不確実性を扱える点が利点ですが、適切な動的モデルの設計が難しく、複数の予測モード（例：直進、右折、停止）を扱うためにはモードごとにフィルタを用意するなどの工夫が必要になります。
3. データ駆動型（機械学習／深層学習）手法
近年主流となっているアプローチで、大量の観測データから複雑な挙動パターンを学習します。特に深層学習モデルは、センサーデータや過去の軌跡といった入力から直接的に将来の軌跡や挙動確率を予測する能力に優れています。
- 回帰型ニューラルネットワーク（RNN）とその派生（LSTM, GRU）: 時系列データの処理に適しており、過去の軌跡情報から将来の軌跡を予測するために広く用いられます。
- 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）: センサー画像や鳥瞰図（Bird's Eye View, BEV）表現された環境情報を入力として、空間的なコンテキストを捉えた予測に利用されます。
- Transformer: 自然言語処理分野で大きな成果を上げているTransformerモデルは、注意機構（Attention Mechanism）を用いて、入力シーケンス中の重要な情報に焦点を当てながら予測を行うことができます。他交通主体間の相互作用をモデル化する際にも有効です。
- Graph Neural Networks (GNN): 複数の交通主体とその間の関係性をグラフ構造として表現し、GNNを用いて主体間の相互作用を考慮した予測を行います。複雑な交差点など、主体間の関連が密接なシーンで有効です。
- Generative Models (GANs, VAEsなど): 複数の可能性のある未来を生成するために使用されます。特にGANsを用いたConditional GANs (CGANs)は、入力に基づいて多様な予測軌跡を生成する研究が進んでいます。
これらの深層学習モデルは、複雑な非線形関係や多様な挙動を学習できる反面、大量の学習データが必要であり、モデルの解釈性や予測の信頼性評価が課題となります。
不確実性のモデリング
前述の通り、予測は本質的に不確実です。この不確実性を適切にモデリングし、将来の可能性を網羅的に考慮することは、安全な意思決定のために不可欠です。不確実性モデリングにはいくつかの手法があります。
- 予測分布の出力: 単一の予測軌跡を出力するのではなく、予測される状態の確率分布（例：各タイムステップにおける位置の確率分布）を出力します。ガウス分布、混合ガウス分布（Gaussian Mixture Model, GMM）などが用いられ、GMMを用いることで複数の可能性のある予測モード（例：左折する確率50%、直進する確率30%、停止する確率20%）を表現できます。
- 確率的モデル: モデル自体が確率的な要素を持つように設計します。例えば、確率的推論を行うベイズモデルや、深層学習とベイズ的手法を組み合わせたベイズ的深層学習（Bayesian Deep Learning）などがあります。これにより、モデルのパラメータに対する不確実性やデータの不確実性を考慮した予測が可能になります。
- アンサンブル学習: 複数の異なる予測モデルを学習し、それらの予測結果を組み合わせることで、予測のロバスト性を向上させ、不確実性の範囲を推定します。
不確実性のモデリングは、単に「一番ありそうな未来」を予測するだけでなく、「どれくらいの確率でどのような未来が起こりうるか」を定量的に示すことを目指します。これにより、自動運転システムの計画モジュールは、リスクの高いシナリオ（例：他車が予期せぬタイミングで車線変更してくる可能性）を事前に認識し、より保守的で安全な行動を選択できるようになります。
評価指標
挙動予測モデルの性能評価には、様々な指標が用いられます。
- 予測精度:
- Average Displacement Error (ADE): 予測軌跡と正解軌跡の各タイムステップにおけるユークリッド距離の平均。
- Final Displacement Error (FDE): 予測軌跡と正解軌跡の最終タイムステップにおけるユークリッド距離。
- Root Mean Squared Error (RMSE): 予測誤差の平方根平均。
- 予測の多様性: 複数の予測モードを考慮できているかを評価します。例えば、最も可能性の高いK個の予測軌跡の中に正解が含まれているかの指標（min ADE/FDE over K）などがあります。
- その他の指標: コリジョン率（予測軌跡が障害物と衝突するか）、道路逸脱率など、安全性に関連する指標も重要です。
開発における課題と将来展望
挙動予測技術の開発には、依然として多くの課題が存在します。
- データ収集とラベリング: 大量の多様な運転シナリオにおける正確な挙動データを収集し、ラベリングすることはコストと労力がかかります。特に稀な、しかし危険なエッジケースのデータは得にくいという問題があります。
- 長期予測の精度: 短期的な予測は比較的容易ですが、時間スケールが長くなるほど不確実性が増大し、予測精度は低下します。数秒から数十秒先の予測精度向上が求められています。
- 意図推定とコミュニケーション: 他交通主体の「意図」（例：この車は車線変更しようとしているか、歩行者は道路を渡ろうとしているか）を推定することは、予測の精度を大きく左右しますが、観測可能な情報からの推定は困難です。将来は、V2V (Vehicle-to-Vehicle) や V2P (Vehicle-to-Pedestrian) 通信による情報共有も予測精度向上に貢献する可能性があります。
- 計算効率: 高度な深層学習モデルは計算コストが高く、リアルタイム性が要求される車載環境での実行にはモデルの最適化やハードウェアアクセラレーションが必要です。
- 説明可能性と頑健性: 予測モデルがなぜ特定の予測を出力したのかを理解することは、デバッグや信頼性向上に役立ちます。また、外乱やadversarial examplesに対する予測の頑健性も重要な課題です。
将来展望としては、TransformerやGNNsを用いたより高度な相互作用モデリング、確率的深層学習による不確実性表現の向上、そしてシミュレーション環境を用いた多様なシナリオでのモデル学習・検証がさらに進展するでしょう。また、人間のように状況を理解し、長期的な計画に基づいた予測を行う能力の獲得も、研究開発の目標となっています。
結論
自動運転タクシーの安全でスムーズな運行を実現するためには、他交通主体の挙動を正確かつ不確実性を考慮して予測する技術が不可欠です。データ駆動型、特に深層学習を用いたアプローチが予測精度を大きく向上させていますが、人間の複雑な挙動、稀なエッジケース、そして不確実性への対処といった課題は依然として残されています。これらの課題を克服し、より信頼性の高い予測システムを構築するための研究開発が、自動運転技術の実用化と普及の鍵を握っていると言えるでしょう。継続的な技術革新と検証を通じて、予測技術は自動運転タクシーの「判断」能力をさらに高めていくと考えられます。