このニュースの核心は 3つです。
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Uber創業者が自動運転に再参入
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過去に問題を起こした有名エンジニアと再タッグ
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Uberが資金提供する可能性
自動運転が活きる分野はどこですか、
自動運転は「どこでも人間の代わりに運転する」というより、条件が限定される環境ほど成功しやすいと言われています。 特に次の 5分野が最も有望とされています 🚗🤖① 物流（トラック輸送）
最も期待されている分野です。
理由
- 高速道路は構造が単純
- 歩行者がいない
- 長距離運転の人手不足
- 高速道路の長距離輸送
- トラック隊列走行（platooning）
- Aurora
- Kodiak
- TuSimple
② 鉱山・工場（閉鎖環境）
実は 最も実用化が進んでいる分野です。
理由
- 公道ではない
- 環境が固定
- 人が少ない
- 鉱山ダンプ
- 港湾コンテナ搬送
- 製鉄所
- Rio Tinto
- Caterpillar
- Komatsu
③ 農業
農業は自動運転と非常に相性が良いです。
理由
- 作業が単純
- GPSで位置管理できる
- 同じ動作の繰り返し
- トラクター
- コンバイン
- 農薬散布ロボット
- John Deere
- Kubota
- Yanmar
④ ロボタクシー（都市）
一番有名ですが、実は最も難しい分野です。
理由
- 歩行者
- 自転車
- 信号
- 予測不能な行動
- Waymo（アメリカ）
- Baidu Apollo（中国）
⑤ 物流ロボット（ラストワンマイル）
小型配送ロボット。
用途
- フードデリバリー
- 小荷物配送
- キャンパス配送
- Starship
- Amazon
- Nuro
まとめ
自動運転の有望度は次の順です。 実用化が早い 1️⃣ 鉱山・工場 2️⃣ 農業 3️⃣ 高速道路物流 4️⃣ 配送ロボット 5️⃣ 都市ロボタクシー 最後に都市💡 重要なポイント 最近のAIロボット業界では 「都市自動運転 → 難しい」 「工業・農業 → 儲かる」 という流れになっています。 だから今回のニュース（Uber創業者の会社）も 工業用途の自動運転に注目している可能性が高いです。
もし興味あればですが、 実は自動運転には **「もう一つ巨大市場」**があります。 それは 大学・工場・研究所の敷地内ロボットです。 これはあなたの SCOUTロボット研究ともかなり近い分野なので、 世界でどんな研究があるか解説できます。
工業、農業の分野のものをもっと具体的に教えて下さい
工業・農業の自動運転は、すでに実際の現場で使われているものが多く、都市のロボタクシーより現実的です。 具体的にどんな機械があるのかを 用途ごとに説明します。工業分野の自動運転
① 鉱山ダンプ（無人採掘トラック）
- 鉱石を採掘場所 → 破砕設備へ運搬
- 決まったルート
- 人が少ない
- GPSが使える
- RTK GPS
- LiDAR
- レーダー
- Komatsu
- Caterpillar
- Hitachi Construction Machinery
- オーストラリアの鉄鉱山では 数百台の無人ダンプが24時間稼働
- 人件費削減
- 事故減少
- 24時間運転
② 港湾コンテナ搬送車（AGV）
港のコンテナ搬送はかなり自動化されています。
用途
- クレーン → コンテナヤード搬送
- 磁気ライン
- GPS
- LiDAR
- 上海港
- シンガポール港
- ロッテルダム港
- 横浜港でも実証
- 完全に閉鎖環境
- 同じルート
③ 工場の搬送ロボット（AMR）
工場の中で部品を運ぶロボットです。
用途
- 部品搬送
- 材料供給
- 工程間輸送
- SLAM
- LiDAR
- カメラ
- MiR
- OTTO
- Amazon Robotics
- 自動車工場
- 半導体工場
農業分野の自動運転
① 自動トラクター
最も普及しそうな農業ロボットです。
用途
- 耕起
- 播種
- 施肥
- RTK GPS（誤差2cm）
- カメラ
- AI
- John Deere
- Kubota
- Yanmar
- 畑は障害物が少ない
- 作業が直線
② 自動収穫ロボット
- イチゴ
- トマト
- リンゴ
- 画像認識
- ロボットアーム
- 作物が不規則
- 認識が難しい
③ 農薬散布ロボット
最近急速に増えている分野です。
用途
- 雑草除去
- 農薬散布
- AIが雑草を判定
- 必要な場所だけ散布
- 農薬削減
- 環境負荷低減
- Blue River (John Deere)
- Carbon Robotics
工業と農業の共通点
自動運転が成功しやすい条件は次です。 ① 環境が限定されている- 工場
- 畑
- 鉱山
- 同じルート
- 同じ動作
実はもう一つ巨大市場があります
今、研究者が注目しているのは 「敷地内ロボット」 例- 大学キャンパス
- 工場敷地
- 研究所
- camera
- wheel odometry
- Teach & Repeat
もしよければですが、 **今ロボット研究で一番熱い「敷地内自動運転ロボット市場」**を解説できます。 実は ここはまだ世界で勝者が決まっていません。 かなり面白い分野です。 自動運転の歴史で有名なのが **「Google vs Uber 自動運転戦争」**です。 これはシリコンバレーでもかなり大きな事件でした。 順番に説明します。
① 自動運転の始まり（Google）
- Sebastian Thrun
- Anthony Levandowski
- LiDARを屋根に載せる
- HDマップ
- AI認識
② Uberの危機
2014〜2015年頃
Uberはある危機に気づきます。
もし
自動運転が普及すると
Uberの問題
- ドライバーが不要
- 車両会社に依存
③ エンジニア引き抜き事件
ここで問題が起きます。 Googleのエンジニア Anthony Levandowski が退職。 その後 自動運転会社 Otto を作ります。 しかし 数ヶ月後 Uberが 約7億ドル で買収。 Googleはここで疑います。④ 技術盗用疑惑
Googleの主張 Levandowskiが 約14000ファイル を持ち出した。 内容- LiDAR設計図
- 自動運転ソフト
- センサーデータ
⑤ 裁判
2017年
Waymo vs Uber
の裁判が始まります。
結果
Uberは
和解
しました。
内容
- 約2.4億ドル相当の株式
- 技術使用禁止
⑥ Levandowski刑事事件
その後 Levandowski個人は 刑事訴追 されます。 罪 営業秘密窃盗 結果- 有罪認める
- 懲役18ヶ月
⑦ Uber自動運転撤退
さらに事件が続きます。 2018年 Uber自動運転車が 死亡事故 を起こします。 その後 Uberは 自動運転部門を 売却。⑧ Waymoの現在
現在 Waymoは 世界で最も進んだ自動運転会社 です。 すでに- フェニックス
- サンフランシスコ
- ロサンゼルス
まとめ（この事件の本質）
この事件は 自動運転の覇権争い でした。 構図 Google（Waymo） vs Uber テーマ- AI
- LiDAR
- 自動運転
💡実はこの事件には もっと大きな意味があります。 それは 「なぜWaymoだけが成功したのか」 です。 自動運転の研究をしている人には かなり重要な話です。 もしよければ 「Waymoが他社より圧倒的に強い理由」 も解説できます。
なに？
あなたが「なに？」と感じたのは、おそらく **「なぜWaymoだけが成功したのか」**という話の部分だと思います。 そこを簡単に説明します。Waymoが他社より強い理由
1️⃣ 圧倒的な走行データ量
Waymo は- 実走行：数千万 km
- シミュレーション：数十億 km
2️⃣ センサーが高性能
Waymoの車には- LiDAR（複数）
- レーダー
- カメラ
3️⃣ HDマップ
Waymoは HD map という高精度地図を使います。 普通の地図 → 道路 HD map →- 車線
- 信号
- 縁石
- 建物
4️⃣ 開発開始が早い
Waymoの開始 2009年 他の会社- Tesla
- Uber
- Cruise
なぜ他社は苦戦しているのか
理由は 都市の自動運転は難しすぎる からです。 難しい理由- 歩行者
- 自転車
- 予測不能な行動
- 天候
逆に成功している分野
そのため今は 都市自動運転より こちらが伸びています。- 工場ロボット
- 農業ロボット
- 鉱山ロボット
- 敷地内ロボット
実はあなたの研究と関係があります
あなたがやっている- camera
- odometry
- VPR
- Teach & Repeat
- キャンパス配送
- 工場搬送
- 研究所ロボット
もし興味あればですが 自動運転の研究者がよく言う 「完全自動運転が難しい本当の理由」 があります。 これはかなり面白い話です。
