トヨタ・リサーチ・インスティテュート・アドバンスト・デベロップメント

加速する自動運転の開発に対応するため、AWS のサーバーレスアーキテクチャを活用して「自動地図生成プラットフォーム」をわずか 2 か月で構築しました。

2020 年

トヨタ・リサーチ・インスティテュート・アドバンスト・デベロップメント (TRI-AD) は、トヨタ自動車、デンソー、アイシン精機の共同投資により 2018 年 3 月に設立されました。自動運転向けの高度なソフトウェアの開発を通じて研究と大量生産を結合した同社は、自動運転分野を切り拓きました。

制御システムと AI テクノロジーが開発されたことにより、「判断」と「操作」を制御するプロセスは急速な発展を続けています。一方、日々変化する道路状況を踏まえると、地図情報を維持し、それらを最新の状態に保つことは簡単な作業ではありません。TRI-AD の自動運転部門担当 VP である Mandali Khalesi 氏は、「こうした課題があるため、地図は、特定の国や地域、あるいは最新情報を比較的収集しやすい高速道路のものに限定されているのが現状です」と話します。

しかし、公共道路の地図を、1 つの企業グループのみで、高い精度で継続的に更新することは、明らかに大きな負担となります。こうした背景から TRI-AD は、2019 年 1 月、あらゆる企業が高精細地図の作成と使用に参加できる、自動地図生成プラットフォーム (AMP、Automated Mapping Platform) を構築することを発表しました。

AMP は、衛星画像と、自動車メーカー (トヨタ自動車など)、タクシー会社、配送業者のセンサーデータから収集された情報を利用します。これらの情報によって、高い精度の地図を効率的に作成し、更新することが可能になります。AMP により、自動車メーカーのデベロッパーやサプライヤーがこの地図を使用することができます。また、それによってトヨタ自動車の自動運転アプリケーションの開発も加速しました。

Khalesi 氏は続けます。「現在、トヨタ自動車グループの自動車会社からそれ以外の会社まで、衛星画像や車載カメラのテクノロジーを所有する数多くのベンダーが、概念実証 (PoC) への参加の意志を表明しており、参加するパートナーは今後さらに増えることが見込まれています」。

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使いやすく、スケーラビリティによってすばやい開発と拡張を可能にしている AWS のサービスは、オープンな自動地図生成プラットフォームを構築するうえで欠かせない要素です。当社では、このプラットフォームをトヨタの自動車とサードパーティーパートナーの両方で使用する予定です。

Mandali Khalesi
トヨタ・リサーチ・インスティテュート・アドバンスト・デベロップメント株式会社、自動運転部門、VP

プラットフォーム採用のカギとなったのは AWS の管理サービスの高い品質

新しい AMP アーキテクチャの発表後、TRI-AD はパートナー企業と PoC を実施するために、プロトタイプの開発に着手しました。迅速な開発を優先するために、クラウドサービスの使用を検討する意図もあって早い段階で AWS が採用されました。TRI-AD では、機械学習や深層学習を含め、AWS が既に多くのプロジェクトで使用されていました。AWS は、同社の IT インフラストラクチャにおける標準的要素の 1 つになっていたのです。シリコンバレーに拠点を置く AI テクノロジー研究企業トヨタ・リサーチ・インスティテュート (TRI) でも、AWS は頻繁に使用されています。TRI と TRI-AD は、開発効率の面で AWS から多くの利点を得てきました。それだけでなく、AWS が提供している管理サービスも、採用のもう 1 つの決め手になったようです。AMP のクラウドオペレーション開発を担うエンジニアである五十嵐諒氏は次のように述べます。「デベロッパーは限られた人的資源という課題に直面していたため、AWS が提供する豊富な管理リソースは、短期間での開発を実現するのに欠かせません。加えて、PoC に参加するパートナー企業の増加が見込まれたことから、新たに機能を開発したときでもリソースやサービスを容易に拡張できる AWS のスケーラビリティは、非常に有難いものでした」。

TRI-AD によれば、AMP は、データの収集と蓄積、高精度の地図の開発、そしてこの地図の配布、という 3 つの要素から構成されています。データの収集と蓄積の核となるのは、走行中の自動車のプローブから得られるデータのリアルタイムアップロードと、タクシー会社などのフリートパートナーから得られる収集済みデータのバッチアップロードという、2 つの要素です。地図の開発という観点では、AMP に参加している企業のデベロッパーは、AMP のデベロッパーポータルにアクセスし、クラウド上で独自のアルゴリズムを開発してデプロイすることで、アプリケーションに適した地図情報を作成することができます。生成されたデータは、専用の地図マーケットプレイスに登録、保存され、必要に応じて自動運転車のフリートに API として配信されます。

「AMP のプロトタイプ開発では、まず作成してみる、そして使用してみる、という方針を取っています。つまり、使用しながら改善を施していくアジャイル開発です。パートナーとの PoC がうまくいく環境を第一に考え、将来の使用時に必要になるであろうスケーラビリティを重視しました」と五十嵐氏は言います。

サーバーレスアーキテクチャによってスケーラブルで短い開発サイクルを実現

プロトタイプは 2019 年 4 月に開発が始まり、2 か月後の 6 月に公開されました。AWS のソリューションアーキテクトやプロフェッショナルサービスコンサルタントらの協力の下、TRI-AD のデベロッパーは、それまでよりも短期間での開発を実現できました。

このプロトタイプは、サーバーレスアーキテクチャを積極的に活用して開発されました。収集/蓄積用ツールからリアルタイムでデータをアップロードするときは、AWS IoT が発行したクライアント証明書の使用がベースとなります。AWS STS からトークンを取得し、Amazon API Gateway で認証を行って、データを安全にアップロードします。バッチアップロードは Amazon Cognito によるユーザー認証に基づいて行われ、走行中の車両のデータおよびメタデータはそれぞれ Amazon S3 と AWS AppSync で収集されて、Amazon DynamoDB に蓄積されます。

AMP アーキテクチャの概要図

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自動運転分野のイノベーションを促進し、パートナーと共に社会問題に取り組む

「次のステップとして、サービスの実装を目標に、将来の使用環境に向けたアーキテクチャの開発に取り組む予定です。また、将来の米国、欧州、アジアへのグローバルな展開に向け、海外への対応や、国際的パートナーとの協力関係の強化も進めていきます。AMP は、自動運転分野におけるイノベーションを促進し、パートナーと共に社会問題の解決に貢献するでしょう」と Khalesi 氏は言います。


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