VCと軍が道路を必要としない自動運転スタートアップを支援

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オフロードの機会

PotentialとOverland AIだけが、自動運転技術を公道以外の分野に適用しようとしている企業ではありません。ロボタクシーや自動運転トラックの商用化には莫大な費用がかかるため、過去数年間で数十ものスタートアップ企業が参入を阻まれてきました。こうした企業が撤退する一方で、Polymath Robotics、Pronto.ai、Bear Robotics、Outriderといった新興企業が（Forterraのような既存企業と共に）登場し、倉庫、鉱業、産業、オフロード環境への自動運転技術の適用という、より現実的な目標を掲げています。 

「私たちは間違いなくオフロードでの自動運転に資金を投入しています」と、オートテック・ベンチャーズのマネージングディレクター、アレクセイ・アンドレーエフ氏はTechCrunchに語った。「実際、高速道路での自動運転には手を出さず、オフロードでの自動運転に全力で取り組んでいます。」

オートテック・ベンチャーズが現在投資しているオフロード関連企業のほとんどは、農業および建設分野に携わっており、自律走行鉱山車両、フォークリフト、トラクターなどの製品を製造しています。アンドレーエフ氏によると、これらの分野では、労働力不足への対応と生産性向上、そして農場や建設現場の安全性向上が課題となっています。 

「人員を削減すれば、保険料はすぐに下がります。つまり、これらの垂直アプリケーションのROIは今まさに高まっており、その効果は計り知れません」とアンドレーエフ氏は述べた。 

もう一つの結果は、オフロードでの自律走行に防衛の味方が見つかったことだ。 

Overland AI: DARPAからシード資金まで

オフロード走行の自動化に関しては、米陸軍は素晴らしい顧客になり得る。自動運転車はそもそもDARPAのプロジェクトから始まったと、Ibex Investorsのパートナーであるジェフ・ピーターズ氏は言う。DARPA（国防高等研究計画局）は、軍事利用のための技術開発に注力する米国国防総省の機関である。 

「自動運転をめぐる熱狂は、業界全体をより大きな潜在的商用利用へと向かわせましたが、国防総省のプロジェクトは依然として続いています」とピーターズ氏はTechCrunchへのメールで述べ、自動採掘スタートアップのSafeAIと自動トラックスタートアップのKodiak Roboticsも国防助成金の獲得を目指していると指摘した。「（まだ存続している）自動運転関連企業は、商用運用開始までの暫定的に、多額の資金を希薄化しない形で提供してくれる国防総省のプロジェクトを追及するだろうと思います」 

Overland AIは、DARPAプログラムの最新の副産物です。ワシントン大学の機械学習教授であり、同大学コンピュータサイエンス・エンジニアリング学部のロボット学習研究所の創設者でもあるブーツ氏は、米国陸軍研究所およびDARPAと長年にわたり協力関係を築いてきました。 

オーバーランドは、ブーツの研究と、厳しい地形に対応できる自動運転車の開発を目標とする国防高等研究計画局（DARPA）のRACER（複雑な環境での復元力のあるロボットによる自律走行）プログラムに携わるチームから独立した企業である。 

このプログラムは現在も進行中です。Google、Nvidia、Apple、Waymo、Aurora、Embark、Argoといった企業出身のベテラン技術者に加え、SpaceX、RTX、米陸軍でミッションクリティカルなソリューションの開発に携わったソフトウェアエンジニアを擁するOverlandは、先日、第2フェーズへの継続参加が決定しました。

「大まかに言うと、現在軍が使用しているほぼすべての地上車両には人が搭乗しています」とブーツ氏はTechCrunchのビデオインタビューで語った。「そして、もしその人を車両から引き出すことができれば、安全性と戦術的な優位性が得られることは容易に想像できるでしょう。」

人を救出するには、車両が地図やGPS、遠隔操作の人間に頼ることなく、搭載センサー（Boots社によると主にカメラ）と計算能力のみを使って複雑なオフロード地形を自律的に走行する必要がある。つまり、Overlandのソフトウェアは、植生や泥などの地形も含め、あらゆる段階で路面形状を理解し、それが車両の挙動にどのような影響を与えるかを把握する必要がある。 

「地形は車両の動き方を決める要素となります」とブーツ氏は語った。 

オーバーランドの技術は「基本的にセンサーデータを取得し、走行しながら地形の表現を構築する」とブーツ氏は説明した。そして、車両はそのデジタル表現と「数キロメートル先にあるかもしれない目的地」を用いて、地形を抜けて目的地までのルートを探そうとする。

「自律システムを持つことの利点の一つは、システムにタスクが与えられているとき、地上車両との通信リンクが失われても、通信リンクが再確立されるまで目標に向かって移動し続け、タスクを完了しようと試みることです」とブーツ氏は述べた。 

今日の道路運転のほとんどは、他の道路利用者へのリスクが高いという理由もあって、通信回線による遠隔支援に依存しています。そのため、サンフランシスコの路上では、WaymoやCruiseのロボタクシーが路上に立ち往生し、最低限の安全要件を満たすために運転を停止した後、遠隔オペレーターからの指示を待っている光景が見られます。

「軍の地上システムは、構造化されていない動的な地形で機能することがしばしば求められます。明確に区画された道路や囲まれた駐車場向けに開発された自動運転技術は、そうした環境では苦戦するでしょう。こうした環境で運用可能な地上自律性を実現するには、非常に強力なチームが必要です」と、Point72 Venturesの防衛技術チームのパートナー、クリス・モラレス氏はTechCrunchに語った。 

オフロードADASの潜在能力

「100％の熟練ドライバーではないかもしれないが、オフロードに行ってより過酷な条件を体験したい人を支援するにはどうすればいいでしょうか？」と、ポテンシャルのCEO、サム・ポワリエ氏は最近のインタビューで質問した。 

Potentialのコアプラットフォームである「Terrain Intelligence」は、コンピュータービジョンを活用し、車両が前方の複雑な地形や変化する路面状況を認識、解釈し、対応できるよう支援します。Terrain Intelligenceは、追加のカメラ、LIDAR、レーダーなどのセンサーに頼ることなく、単一のカメラからデータを読み取ることができます。 

最も基本的なレベルでは、Potential のオフロード ADAS は、前方の通行不能な物体や、新しい地形に基づいてより適切な運転設定に切り替える必要があることをドライバーに警告します。 

「第二段階は、通常はドライバーが支援する設定の変更を実際に自動化できるかどうかです」とポワリエ氏は述べた。「ほとんどの車には二輪駆動、四輪駆動、サンドモード、マッドモードといった機能があります。結局のところ、現段階では、これらのモードを切り替えるのはドライバー次第です…そして、ドライバーはこれらの異なるモードをいつ使い分けるかを理解する必要があります。」

Potential の最終レベルでは、既存のセンサー データを活用し、それらの設定を微調整して、パフォーマンスの限界を押し上げることになります。 

「運転支援ツールは、ドライバー個人がどれだけ優れた専門知識を持っていても、単独ではできないことを可能にします」と、元ジープのチーフエンジニアで自動車業界のベテランであり、ポテンシャルのアドバイザーでもあるスコット・クンセルマン氏は述べています。「スタビリティコントロールが良い例です。スタビリティコントロールを有効にするには、独立したブレーキ制御が必要です。ドライバーはブレーキペダルを1つしか持たず、ブレーキシステム全体を一度に作動させます。一方、スタビリティコントロールは各車輪を個別に作動させることができ、それによって例えば車両のヨー角を相殺する機能を実現できます。」

ちなみに、ヨーとは、車両の重量が重心から右または左に移動することであり、これにより車両がスピンアウトしたり、横滑りしたりすることがあります。 

Potential社は、Tier 1サプライヤーとOEMの両方と提携し、自社のソフトウェアのライセンス供与と車両への直接統合を進めていると述べた。アンドレーエフ氏は、Potential社は小規模なスタートアップ企業に賭ける可能性が低いOEMではなく、Tier 1サプライヤーとのビジネス関係に注力すべきだと示唆している。