自動運転タクシー解体新書

安全な自動運転タクシー走行のための人間行動予測：技術的課題と最新アプローチ

はじめに

自動運転タクシーが都市環境で安全かつ円滑に運行するためには、自車両の周囲だけでなく、そこに存在する人間（歩行者、自転車利用者、他車両の運転者など）の将来の行動を高精度に予測することが不可欠です。人間の行動は、多くの変数に影響され、常に不確実性を伴います。この不確実性下の人間行動をいかに正確に、かつ迅速に予測できるかが、自動運転システムの安全性と社会受容性を高める上で極めて重要な課題となっています。本記事では、自動運転システムにおける人間行動予測技術の重要性、その技術的なアプローチ、不確実性モデリングの手法、そして現在の技術的課題と最新の研究開発の方向性について詳述します。

人間行動予測の重要性と予測対象

自動運転システムにおける人間行動予測は、主にプランニング（経路計画や行動決定）モジュールの入力として利用されます。正確な予測に基づき、システムは他者との衝突を回避し、スムーズな合流や追い越しを行い、周囲の交通参加者にとって予測可能な、安全な挙動を実現することができます。

予測対象となる人間行動には、以下のようなものが挙げられます。

• 歩行者: 横断開始の意図、将来の横断軌道、立ち止まる可能性など。
• 自転車利用者: 車線変更、急な方向転換、速度変化、停止など。
• 他車両: 車線変更、減速/加速、停車、方向指示器の利用意図、合流/分離、駐車行動など。

これらの行動は、それぞれ異なる物理的制約や社会的なルール、さらには個人の意図や注意散漫といった認知的な要因に影響されます。

人間行動予測の技術的アプローチ

人間行動予測技術は、大きく分けていくつかのカテゴリに分類できます。

1. 物理ベース/運動モデル: オブジェクトの現在の速度や加速度に基づき、物理法則や単純な運動モデル（例: 定速モデル、定加速度モデル）を用いて将来の軌道を予測します。計算コストは低いですが、人間の複雑な意図や状況に応じた柔軟な行動を捉えるのは困難です。

2. ルールベース/有限状態モデル: 事前に定義されたルールや有限状態機械を用いて、特定のシナリオにおける行動を予測します。例えば、交差点では特定の信号に従って行動する、といったルールに基づきます。シナリオが限定的であるため、未知の状況や複雑なインタラクションには対応しきれません。

3. 軌道生成/最適化ベースモデル: 複数の可能な将来軌道を生成し、安全性、快適性、効率性などの基準に基づいて最適な軌道を選択します。意思決定と予測を組み合わせるアプローチとも言えます。Reciprocal Velocity Obstacles (RVO) のようなインタラクション考慮モデルもこのカテゴリに含まれます。

4. データ駆動型モデル（特に深層学習）: 大量の過去のセンサデータ（画像、LiDAR、レーダーなど）から、機械学習モデル、特に深層学習モデルを用いて複雑な行動パターンを学習し、将来の軌道や意図を予測します。現在の主流アプローチであり、多様なシナリオへの対応能力が高いと期待されています。

深層学習を用いた人間行動予測詳解

深層学習を用いたアプローチでは、過去の観測データ（一定時間のオブジェクトの軌跡、周囲の静的/動的環境情報、HDマップ情報など）をニューラルネットワークに入力し、将来の軌道（時系列データ）や行動カテゴリー（横断、停車などの分類）を出力します。

主要なネットワークアーキテクチャとしては以下が挙げられます。

• リカレントニューラルネットワーク (RNN) / Long Short-Term Memory (LSTM): 時系列データのモデリングに強く、過去の軌跡情報を効果的に利用できます。
• Transformer: アテンション機構を用いて、入力時系列の異なる時点や異なるオブジェクト間の関係性を捉えるのに優れています。Transformerベースのモデルは、複雑なインタラクション予測において高い性能を示しています。
• Graph Neural Networks (GNN): シーン内の複数のオブジェクト間の相互作用をグラフ構造として表現し、その関係性を学習することで、より複雑なインタラクション予測を行います。歩行者同士、車両と歩行者といった多様な関係性をモデリングするのに適しています。

これらのモデルは、観測データからオブジェクトの特徴量を抽出し、それを時系列モデルやグラフモデルに入力して将来の状態を予測する、というパイプラインで構成されることが多いです。マルチモーダルセンサーデータ（カメラ画像とLiDAR点群など）を融合して、よりリッチな入力特徴量を生成するアプローチも一般的です。

不確実性モデリングの重要性とアプローチ

人間の行動は本質的に不確実です。「この歩行者は道を渡るだろうか？」「どのタイミングで車線変更するだろうか？」といった問いには、単一の確定的な答えは存在しません。自動運転システムが単一の予測のみに依存すると、予測が外れた場合に危険な状況に陥るリスクがあります。

そのため、人間行動予測では、予測結果が持つ不確実性を定量的に扱うことが重要です。不確実性モデリングにより、システムは複数の可能性のある将来の状態を考慮し、それぞれの可能性に応じた安全な意思決定を行うことができます。

不確実性モデリングのアプローチには、以下のようなものがあります。

• 確率的モデル: 予測結果を単一の軌道ではなく、確率分布として表現します。例えば、予測軌道の分散を算出したり、ガウス過程回帰を用いて予測分布をモデリングしたりします。
• 集合予測 (Set Prediction): 複数の可能性のある予測軌道の集合を出力します。各軌道に確率を割り当てる場合と、割り当てない場合があります。特に、LSTMベースのモデルが複数の軌道を出力する手法が多く提案されています。
• ベイズ深層学習: ニューラルネットワークの重み自体に確率分布を導入することで、予測の信頼度やエピステミック不確実性（モデルの知識不足による不確実性）を定量化します。

不確実性を考慮することで、自動運転システムはリスクを評価し、より保守的で安全な行動（例: 不確実性が高い場合は減速または停止する）を選択できるようになります。

技術的課題と今後の研究開発

人間行動予測技術は大きく進歩していますが、実用化に向けてはまだ多くの技術的課題が存在します。

• 予測時間ウィンドウの拡大: 短時間（1-3秒先）の予測精度は向上していますが、より長時間（5-10秒先）の予測は不確実性が増大し困難です。長時間の予測は、より長期的な経路計画に不可欠です。
• リアルタイム性能: 複雑な深層学習モデルは計算コストが高く、リアルタイムな予測が求められる車載システムへの実装には計算資源の最適化が必要です。エッジAI/ML最適化技術や軽量モデルの開発が求められます。
• 多様なシナリオへの対応: 予測モデルは、学習データに含まれないような稀なケース（コーナケース）や複雑なインタラクションシナリオにおいて性能が低下する可能性があります。データセットの多様性の確保や、ドメイン適応、転移学習の技術が重要です。
• 意図の推定精度: 単純な軌道予測だけでなく、「なぜ」その行動をとるのかという意図（例: スマートフォンを見ながら歩いている、急いでいるなど）を推定することで、予測精度を高めるアプローチも研究されていますが、これは極めて困難な課題です。
• 説明可能性 (XAI): 予測モデルがなぜ特定の予測結果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、安全認証の観点から重要ですが、ブラックボックス化しやすい深層学習モデルにおいては課題となります。
• 評価指標とデータセット: 現実世界の複雑な交通状況を網羅した大規模かつ高品質なデータセットの構築は継続的な課題です。また、予測精度だけでなく、不確実性の評価を含めた適切な評価指標の確立も重要です。

今後の研究開発は、これらの課題を克服するために、より洗練された深層学習モデル（例: 因果関係を考慮したモデル、生成モデル）、より効果的な不確実性モデリング手法、リアルタイム性能と予測精度のトレードオフを最適化する技術、そして多様なデータ収集・活用手法に焦点を当てて進められるでしょう。

結論

自動運転タクシーの安全で信頼性の高い運行を実現するためには、人間行動の高度な予測技術が不可欠です。特に、データ駆動型のアプローチ、中でも深層学習を用いた手法は、その多様なパターン認識能力から主流となりつつあります。しかし、人間行動に内在する不確実性の適切なモデリング、リアルタイム性能の確保、そして多様なエッジケースへの対応といった技術的課題は依然として存在します。

これらの課題解決に向けた継続的な研究開発は、自動運転システム全体の安全性向上に直結します。人間行動予測技術の更なる進化は、自動運転タクシーが社会に広く受け入れられ、より安全で効率的なモビリティサービスを提供する未来を切り拓く鍵となるでしょう。