テスラによる自動運転関連特許

調査方法

Google Patents や Justia Patent などの一次情報源を検索し、最近のテスラの特許出願・特許権の中から「自動運転」に直接関係するものを抽出した。特許番号や公開番号、出願日・発行日、発明者・権利者などを確認し、要旨を整理している。なお、2026年1月27日現在、近年の特許データベースの更新状況を確認し、2023～2026年に公開された最新情報も含めた。

主な自動運転関連特許

以下ではテスラが出願・権利化した自動運転関連特許を概要とともに紹介する。記載している日付は 特許の出願日 と 発行日(公表日・特許付与日) であり、どちらもアメリカ特許を基準に記載している。発行日が無い場合は公開段階の出願である。

1. Autonomous Driving System Component Fault Prediction（部品故障予測）

  • 特許番号 : US 12272189 (Grant)

  • 出願日 / 発行日 : 2023‑04‑10 出願、2025‑04‑08 特許付与

  • 発明者 / 権利者 : Atchyuth Gorti, David Glasco, Daniel Bailey / Tesla, Inc.

  • 概要 : この発明は、車両の自動運転システムに含まれる複数の部品の性能データを監視し、性能データを閾値と比較することで将来発生しうる故障状態を予測する。予測された故障情報は車両のインフォテインメントシステムやサービス担当者へ通知され、故障を未然に防ぐ。

2. Data Pipeline and Deep‑Learning System for Autonomous Driving（データパイプラインと深層学習システム）

  • 特許番号 : US 12260332 (Grant)

  • 出願日 / 発行日 : 2023‑07‑17 出願、2025‑03‑25 特許付与

  • 発明者 / 権利者 : Timofey Uvarov, Brijesh Tripathi, Evgene Fainstain / Tesla, Inc.

  • 概要 : 車両のセンサーで取得した画像を複数の成分画像に分解し、それぞれを深層ニューラルネットワークの異なる層に入力して結果を得る。得られた結果を用いて車両を自律的に操作する。複数カメラからの画像を並列的に処理することで、リアルタイムな運転判断を実現する。

3. Estimating Object Properties Using Visual Image Data（画像データによる物体特性推定）

  • 特許番号 : US 12236689 (Grant)

  • 出願日 / 発行日 : 2023‑09‑22 出願、2025‑02‑25 特許付与

  • 発明者 / 権利者 : James A. Musk, Swupnil Sahai, Ashok Elluswamy / Tesla, Inc.

  • 概要 : 車載カメラの画像データを機械学習モデルに入力し、物体までの距離などの特性を推定する。モデルはカメラ画像と距離センサーから得た正解データで訓練され、画像だけから距離を推定できる。ライダーなどを用いずに距離推定が行える点が特徴。

4. Generating Ground Truth for Machine Learning from Time‑Series Elements（時系列データからの機械学習用“真実データ”生成）

  • 特許番号 : US 12223428 (Grant)

  • 出願日 / 発行日 : 2023‑09‑01 出願、2025‑02‑11 特許付与

  • 発明者 / 権利者 : Ashok Elluswamy ほか / Tesla, Inc.

  • 概要 : センサーから収集した時間的に連続するデータ群を解析し、ある時刻のデータに対応する“正解ラベル”を他の時刻のデータから求める。この真実データを用いて機械学習モデルを訓練し、時系列データのラベル付けを自動化する。

5. Enhanced Object Detection for Autonomous Vehicles Based on Field of View（視野ベースの物体検出強化）

  • 特許番号 : US 12198396 (Grant)

  • 出願日 / 発行日 : 2024‑02‑13 出願、2025‑01‑14 特許付与

  • 発明者 / 権利者 : Anting Shen、Romi Phadte、Gayatri Joshi / Tesla, Inc.

  • 概要 : 画像センサーで取得した画像から視野を決定し、視野に対応する領域を高解像度で切り出し、それ以外を低解像度にダウンサンプルする。畳み込みニューラルネットワークを用いて両方を同時に推論することで、広い視野と高精度を両立させる。

6. Autonomous and User‑Controlled Vehicle Summon to a Target（目標地点への自動召喚）

  • 公開番号 : US 20250068166 (Application)

  • 出願日 / 公開日 : 2024‑11‑08 出願、2025‑02‑27 公開

  • 発明者 / 出願人 : Elon Musk ほか / Tesla, Inc.

  • 概要 : 車両外にいるユーザーが指定した目的地の位置情報を受け取り、車両センサーのデータから周辺環境の表現を生成し、目的地までの経路を計算して自律的に車両を誘導する。経路計算中はセンサーデータに基づき経路を更新する。いわゆる「スマートサモン」を高度化した特許。

7. Detected Object Path Prediction for Vision‑Based Systems（視覚ベースシステムにおける物体軌道予測）

  • 公開番号 : US 20240378896 (Application)

  • 出願日 / 公開日 : 2022‑08‑19 出願、2024‑11‑14 公開

  • 発明者 / 出願人 : Nanda Vasudevan、Dhiral Chheda / Tesla, Inc.

  • 概要 : 車載カメラなど視覚システムから得たデータをもとに、動的な物体の複数の予測軌道を生成し、それぞれに発生確率を付与する。軌道予測により自動運転システムが周囲の交通参加者の動きを予測できる。

8. Vision‑Based System Training with Simulated Content（シミュレーションデータを用いたビジョンシステムの訓練）

  • 公開番号 : US 20240378899 (Application) / US 20240355132 (Application)

  • 出願日 / 公開日 : 2022‑08‑18 出願、2024‑10〜11 公開

  • 発明者 / 出願人 : David Abfall・Michael Hosticka ほか / Tesla, Inc.

  • 概要 : 車載カメラから得た実データと、シミュレーションシステムが生成する仮想データとを組み合わせた大規模な訓練データセットを生成し、視覚のみで認識を行う機械学習モデルを学習させる。複数時刻のデータを組み合わせてラベルを生成するバージョンも含まれる。

9. Autonomous Driving System Emergency Signaling（緊急時信号送信）

  • 特許番号 : US 12099363 (Grant)

  • 出願日 / 発行日 : 2023‑06‑09 出願、2024‑09‑24 特許付与

  • 発明者 / 権利者 : Michael Cave / Tesla, Inc.

  • 概要 : 自動運転データを送るタイムディビジョン多重化 (TDM) バスを備えた車両システムで、各センサーが通常の割り当てスロットとは別に、緊急事態を検知した際にはより高い送信電力で緊急メッセージを送信する。緊急時の迅速な情報伝達を目的とする。

10. Data Synthesis for Autonomous Control Systems（自律制御システムのためのデータ合成）

  • 特許番号 : US 12020476 (Grant)

  • 出願日 / 発行日 : 2022‑10‑28 出願、2024‑06‑25 特許付与

  • 発明者 / 権利者 : Forrest Iandola ほか / Tesla, Inc.

  • 概要 : センサーから取得したデータにシミュレーションによる改変を加えたり、仮想環境のデータを合成することで、現実には存在しない状況を含むトレーニングデータを生成する。これにより検出・制御アルゴリズムを強化する。

11. Artificial Intelligence Modeling Techniques for Vision‑Based Occupancy Determination（空間占有判定のためのAIモデル）

  • 特許番号 : US 12469160 (Grant) ほか複数出願

  • 出願日 / 発行日 : 2024‑02‑13 出願、2025‑11‑11 特許付与

  • 発明者 / 権利者 : Pengfei Duan、Nishant Desai、Philip Lee、Ashok Elluswamy / Tesla, Inc.

  • 概要 : カメラによる周囲映像をAIモデルに入力し、周辺空間をボクセル格子に分割して各ボクセルが物体で占有されているかどうかを推定する。複数のボクセル占有属性から「占有データセット」を作成する。関連出願では、署名距離( signed distance )を計算して3D空間を高精度に再構成するAIネットワークが提案されており、自動運転の環境認識や駐車支援への応用が想定される。

12. Vision‑Based Machine‑Learning Model for Autonomous Driving with Adjustable Virtual Camera（仮想カメラ調整機能付きビジョンベース機械学習モデル）

  • 公開番号 / 特許番号 : US 20230057509A1 → 2025‑11‑04 付与（US 12462575B2）

  • 出願日 / 発行日 : 2022‑08‑18 出願、2023‑02‑23 公開、2025‑11‑04 特許付与

  • 発明者 / 権利者 : John Emmons ほか / Tesla, Inc.

  • 概要 : 複数カメラから取得した画像から特徴を抽出し、仮想カメラの高さと視点に合わせてベクトル空間へ投影して集約する。集約された特徴をもとにVRU（人など）と非VRUを区別するなどの認識を行うことで、自動運転における視覚のみのセンシングを向上させる。

13. Optimizing Neural‑Network Structures for Embedded Systems（組み込みシステム向けニューラルネットワークの最適化）

  • 特許番号 : US 12079723 (Grant)

  • 出願日 / 発行日 : 2023‑03‑14 出願、2024‑09‑03 特許付与

  • 発明者 / 権利者 : Harsimran Sidhu ほか / Tesla, Inc.

  • 概要 : 組み込みハードウェアに適したニューラルネットワークモデルを生成・選択するための訓練パイプラインに関する特許である。モデル生成段階で複数のモデルとそのパフォーマンスを推定し、最適なモデルを選んで訓練・実装する。自動運転においてハードウェア制約下で効率的に学習モデルを動作させるための技術。

14. Bit‑Augmented Arithmetic Convolution（ビット拡張算術畳み込み）

  • 公開番号 : US 20260017503A1 (Application)

  • 出願日 / 公開日 : 2025 年出願、2026‑01‑21 公開

  • 発明者 / 出願人 : Tesla, Inc.

  • 概要 : ハードウェア HW3 に搭載された 8 ビット演算ユニットで 16 ビットの高精度計算を実現する「ビット拡張」手法を提案する。16 ビット数値を 8 ビット単位に分割し、既存のニューラルネットワークアクセラレータで別々に処理して再結合する。Electrek の解説によれば、この特許は AI モデルの精度向上につながるもののハードウェアのメモリ不足など根本的な制約は解消しないと指摘されている。

考察

テスラは自動運転技術に関する特許を積極的に出願しており、特にカメラベースの認識技術と機械学習に関する特許が増えている。最近はライダーを用いずカメラのみで高精度な環境認識を行うためのニューラルネットワークや、仮想カメラによる視点変換、シミュレーションデータを用いた訓練手法などが中心である。また、オンボードハードウェアの計算制約に合わせてニューラルネットワークを最適化する特許や、故障予測・緊急信号送信など安全性向上に関わる特許もある。2025〜2026年には占有ネットワークやビット拡張演算など、より高度な AI モデリング技術やハードウェア活用の特許が公開されており、将来のフルセルフドライビング（FSD）向け機能の基盤になると考えられる。

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この報告書では、2023～2026年に公開・付与された特許を中心に、特許番号、出願日や発行日、技術的な概要を日本語で整理しています。また、故障予測やデータ合成といった安全性向上技術から、カメラのみを用いた環境認識やAIモデル最適化など最新の機械学習応用まで広く取り上げています。

テスラの自動運転特許：SCOUT‑E／VPR研究に活用できる重要技術

背景

SCOUT‑EはTeach&Repeat（教示・追従）方式の視覚ベース航法を用いた自律移動ロボットであり、ロボットが教示走行で取得した映像と特徴を使って自己位置を認識する**Visual Place Recognition (VPR)**が重要となる。テスラはFSDやロボタクシーの実現を目指し、カメラのみを使った環境認識に注力している。ここではSCOUT‑E／VPR研究に関連するテスラの主要な特許を整理し、その技術的要点と研究への示唆をまとめる。

高精度占有推定と3Dマッピング

人工知能による視覚ベース高精度占有推定と駐車支援（US 12469160 B2など）

  • 概要 : 2024年に出願された特許「Artificial Intelligence Modeling Techniques for Vision‑Based Occupancy Determination and Assisted Parking Applications」は、複数のカメラ画像から周辺環境を3D占有ボクセル空間に変換するAIモデルを提案している。アプリケーションは駐車支援だが、高解像度の占有ネットワークを純粋な視覚データから生成する点が特徴である。公開資料によると、このモデルはFSDのビジュアライゼーションを従来の2Dバードアイビューから3Dへ進化させるものであり、視覚のみで周辺環境を再構築できるnotateslaapp.com。同記事では、従来の視覚システムが抱える「遠方の深度推定が不正確」「オーバーハングの検出が困難」「クラスに属さない物体に弱い」などの問題点を指摘し、占有ネットワークがこれらの問題を解決すると説明している。また同ネットワークは100 fps以上で動作し、3Dボクセルごとに「占有」か「空き」かを推定するため、未知の物体に対しても対応可能。

  • 研究への示唆 : 占有ネットワークはVPRの地図表現に活用できる。従来のTeach&Repeatでは2D特徴マップに依存するが、テスラの手法はマルチカメラの特徴を統合し、3D占有グリッドを生成している。これは視覚のみで立体的な環境地図を作成するアプローチであり、SCOUT‑Eが屋内外で精度の高い地図を構築する際の参考になる。特に「幾何＞オントロジー」の思想は、物体の種類に依存せず空間的な占有を直接推定するため、未知物体や環境変化に強い地図表現を提供する。

視覚ベース検出のロバスト化

閾値処理付き視覚システム（US 2023 0394842 A1）

  • 概要 : この特許では、車載カメラから得た多数の画像を用いて物体を検出する視覚ベースの機械学習モデルと、その出力に対して行う閾値処理を提案している。具体的には、検出した物体を一定期間（シーケンスエントリ）追跡し、正/負の検出回数に基づいて閾値を超えたもののみを採用することで、欠落フレームや誤検出によるノイズを抑制する。この閾値処理は霧・雨・夜間など低照度環境での誤検出を減らし、ビジョンシステムの信頼性を高める。

  • 追加要素 : 特許はまた、前方3台・側面2台・後方1台など複数のカメラを搭載した構成や、露光の異なる画像を合成した高ダイナミックレンジ（HDR）画像を生成する点を説明している。これにより、明暗差が大きい場面でも安定した特徴抽出が可能となる。

  • 研究への示唆 : Teach&Repeatの環境では光条件が大きく変わる。テスラの閾値処理は、過去数フレームの検出履歴を用いて安定したトラッキングを実現しており、VPRでの連続フレーム間特徴マッチングや外れ値除去に応用できる。また、複数のカメラとHDR合成は、動的露出制御や広視野カメラの組み合わせに関する実践例として参考になる。

動的物体の軌道予測

視覚ベースシステムの検出物体軌道予測（WO 2023 023336 A1 / US 2024 038896 A1）

  • 概要 : この特許では、純粋なカメラ入力のみを用いて動的物体の将来進路（potential paths of travel）を生成する機械学習アルゴリズムを説明している。アルゴリズムは各物体の位置・速度・加速度などの属性から運動学モデルに基づく複数の進路候補を出し、その進路ごとに信頼度を計算して優先度順に並べる。また、静止物体や他の動的物体との衝突リスクを考慮し、信頼度が閾値を下回る候補を除外する。

  • 研究への示唆 : VPRベースの走行では、他者の動きや交通状況を予測する能力が重要になる。テスラの特許では、ビジョンのみで動的物体の軌道を推定し、進路の優先順位付けを行う仕組みが記述されており、これはロボットが教示時と異なる環境（歩行者や車両が存在）で走行する際の動的障害物回避や未来位置予測に応用できる。

カメラシステムの耐環境性向上

コーンテクスチャ付きグレアシールド（US 2025 0334856 A1）

  • 概要 : 視覚のみの自動運転では、太陽光による反射や眩光が大きな課題である。この特許はカメラ前面に設置するトレイ状のグレアシールドの形状と材質を定義している。表面には微小なコーン状突起（マイクロコーン）の配列を施し、入射光を多方向に散乱させてレンズへの直接反射を減らす。さらに、超低反射コーティングと組み合わせ、必要に応じて小型アクチュエータでシールドの角度を調整する動的オリエンテーション機構を備える。こうした構造により、カメラの総反射率を低減し、昼夜・太陽角度の変化に適応する。

  • 研究への示唆 : VPRにおいてもカメラ性能の低下は位置認識の誤りに直結する。テスラのグレアシールドは簡素なハードウェアで視覚システムの信頼性を高める例であり、屋外ロボットにおける光学保護や自動角度調整の検討材料となる。

その他の関連特許

  • 調整可能なバーチャルカメラに基づく視覚機械学習モデル（US 2023 0057509 A1） : この出願は、複数のカメラから得た特徴を仮想的なカメラ座標系に射影して統合する機械学習モデルを提案している。特許は、プロジェクションのレイアウトを調整することで仮想カメラの位置・向き・画角を動的に変えられると述べており、視覚のみで柔軟な空間表現を生成する点がSCOUT‑Eのマルチセッションマッチングに応用できる。なお本特許は上記閾値処理特許の優先権主張に含まれているため詳細は割愛する。

  • ビジョンベース機械学習モデルの閾値付き物体検出と軌道予測を組み合わせた統合システム : 2024〜2025年にテスラが出願した特許群には、物体検出におけるソフトなヒステリシス処理や、検出結果から直接運転コマンドを生成するエンドツーエンド学習が含まれる。これらはVPRとは直接関係しないが、視覚情報から環境理解と行動決定までを統合する設計思想として参考になる。

まとめと研究への応用

テスラの最新特許は、カメラのみを用いた自動運転を実現するために以下の重要な技術を提供している：

  1. 高精度占有ネットワーク : 視覚データから3Dボクセル空間を推定し、物体の存在をクラス分類に依存せず判断する。これはVPRの地図表現を立体的に拡張し、未知物体にも対応できる。

  2. 閾値処理とマルチカメラHDR : 過去フレームの検出履歴を用いて誤検出を抑制し、複数カメラとHDR合成で視覚情報を安定させる。Teach&Repeatにおける安定した特徴抽出に有効。

  3. 動的物体の軌道予測 : 視覚のみから動的物体の進路を推定し、信頼度に基づいてルートを選択する仕組みは、動的障害物が存在する環境でのVPR実装に役立つ。

  4. 環境光対策のグレアシールド : コーンテクスチャによる散乱と動的角度調整により、眩光による視覚センサーの誤動作を減らす。屋外ロボットの視覚ユニット設計に応用できる。

  5. 仮想カメラ座標系による特徴融合 : 複数カメラの特徴を仮想空間に射影して統合する機構は、センサ配置の自由度を高め、異なる視点から取得したデータを統一的に扱うための有用な手法である。

これらの特許は、SCOUT‑E／VPR研究において視覚データの扱い方やロバスト化手法、空間表現の生成方法を検討する際の参考となる。テスラが純粋な視覚システムで自動運転を実現しようとしていることから、将来的なVPRシステムも3D占有推定や動的物体予測などの技術を統合する方向へ進化すると考えられる。

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この報告書では、SCOUT‑E／VPR研究に関連するテスラの特許を「高精度占有推定」「視覚ベース検出のロバスト化」「動的物体の軌道予測」「カメラシステムの耐環境性向上」などに分類し、それぞれの技術内容と研究への示唆を詳しく解説しています。

どれがうまく活用できそうですか

とても良い問いです。 結論から言うと、SCOUT-E / VPR研究に「そのまま」「研究的に一番おいしく」使えるのは次の3系統です。 （重要度順に書きます）

⭐ 最優先：視覚ベースの信頼度・時間窓・しきい値設計系

▶ Vision-based system with thresholding for object detection

（US20230394842A1 ほか）

なぜ最重要か

これは あなたの HOLD / JUMP / hold_window_fail の思想と完全一致しています。 特許の核心は：
  • 単発の認識結果を信用しない
  • 時間窓（sliding window）での連続一致率
  • positive / negative の比率で「信頼できる状態か」を判断
  • しきい値を満たさなければ downstream（制御）に流さない
👉 これはまさに 「VPRを位置推定ではなく“状態監視”に使う」 というあなたの論文主張そのものです。

SCOUT-Eへの直接応用

  • cosine similarity の単発最大値を見るのをやめる
  • window = [s(t-k) ... s(t)]
success_ratio > θ → MOVE
otherwise → HOLD
  • HOLD が続く = 自己位置更新不能状態
  • JUMP = window が突然別クラスタに飛ぶ現象
📌 **「Tesla特許と同型の意思決定構造」**を持つ、というのは 論文での説得力が段違いに上がります。

⭐⭐ 次点：動的予測ではなく「可能性の束」を扱う設計

▶ Detected object path prediction for vision-based systems

（WO2023023336A1 / US20240378896A1）

重要な思想

この特許は、
  • 「正解の1本の経路」を出さない
  • 複数の可能なパスの集合（feasible set）
  • 各パスに confidence を付与
  • 低 confidence を切り捨てる
という設計です。

VPR研究との接続点（ここが重要）

あなたの研究では：
  • 「正しい場所を当てる」より
  • 「進行文脈が更新されているか」
  • 「同一場所に留まり続けていないか」
を見ていますよね。 👉 これは **「正解マッチ」ではなく「状態の可能性分布」**を 暗に扱っているのと同じです。

論文での使い方

  • VPR similarity を 単一点推定ではなく分布的に扱う
  • top-K teach frame を「可能な進行状態集合」と解釈
  • 分布が縮退 → HOLD
  • 分布が飛躍 → JUMP
📌 「Teslaは物体予測でこれをやっている。 我々は経路進行状態で同じことをしている」 という構図が描けます。

⭐⭐⭐ 将来拡張枠：視覚ベース Occupancy / 時間統合

▶ Vision-based high-fidelity occupancy / temporal indexing 系

今すぐではないが、将来強い

  • 複数カメラ
  • 時間統合
  • 遮蔽（occlusion）耐性
  • “今見えてないが、そこにある”という状態保持
SCOUT-Eでは：
  • 単眼
  • 低速
  • 室内 or 半構造環境
なので今すぐ実装は不要ですが、

研究的な位置づけとして重要

  • 「Teslaは occupancy を世界モデルに使う」
  • 「我々は occupancy を作らず、進行文脈のみを扱う」
  • にもかかわらず 停止検出・失敗検出が可能
👉 “少ない情報で同等の判断ができる” という主張に使えます。

🚫 優先度が低いもの（今回は使わなくてよい）

  • グレアシールド（US20250334856A1）
    • ハードウェア寄り
    • VPR論文には不要
  • AIチップ最適化・量子化系
    • HW論文向け
    • ナビゲーション研究とは別軸

🎯 結論（はっきり言います）

今すぐ論文に効くのはこれ

  1. Thresholding / time-window / confidence based gating
  2. 単一点ではなく状態集合として扱う思想
  3. VPR＝位置推定ではなく状態監視という再定義

一文でまとめるなら

Teslaは「見えるかどうか」ではなく 「信頼できる状態かどうか」を時間文脈で判断している。 我々はそれを VPR × Teach&Repeat に持ち込んだ。
これはかなり強いです。
次のステップとしておすすめなのは：
  • 🔹 Tesla特許 ↔ あなたの HOLD/JUMP を1対1対応させた図
  • 🔹 Related Work 節の Tesla系の書き方（直接引用しない方法）
  • 🔹 査読で来そうな反論 「それ Tesla の応用では？」への返し方
どれを一緒に詰めますか？

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