ミリ波レーダー
ミリ波レーダーとは、ミリ波帯の電波を用いて障害物の距離や方向を高精度に測定するセンサー技術です。自動運転や先進運転支援システムにおいて、悪天候に強い点から機械学習モデルと組み合わされ、AIの認識能力を補う重要なデバイスとして広く活用されています。
自動運転のAI用語一覧
43件自動運転に関するAI用語を43件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。
自己位置推定
自己位置推定とは、ロボットや自動運転車などの自律移動体が、各種センサーの情報を利用して環境内における自身の現在位置や姿勢を特定する技術です。GPSが届かない屋内や地下でも高精度なナビゲーションを行うために不可欠であり、SLAMやオドメトリなどの技術と組み合わせて高度な自律走行を実現します。
ロボタクシー
ロボタクシーとは、自動運転技術（レベル4）を用いて運転手なしで運行する無人タクシーサービスです。LiDARやカメラ等のセンサー情報をAIで処理し、高精度3Dマップと組み合わせて安全に走行します。労働力不足の解消や交通事故削減が期待され、米中などで実用化が進む一方、天候や対応エリアの制限などの課題もあります。
MaaS
MaaS（Mobility as a Service）とは、多様な移動手段をひとつのサービスとして統合し、シームレスな移動を実現する概念です。AIやIoT技術を活用して運行データを最適化し、効率的な都市交通や自動運転の社会実装を支える基盤として注目されています。
LiDAR
LiDAR（ライダー）は、レーザー光を照射し、反射して戻ってくる時間から対象物までの正確な距離や形状を測定するセンシング技術です。自動運転や空間認識、マッピングなど、AIやコンピュータビジョンを活用する分野で不可欠な役割を果たしています。
ODD（運行設計領域）
ODD（運行設計領域）とは、自動運転システムが安全に走行するために満たすべき条件や環境の範囲を定義したものです。走行可能な道路の種別や天候、時間帯、速度などが事前に規定され、自動運転の安全性確保において極めて重要な役割を果たします。
経路計画
経路計画（パスプランニング）とは、自動運転車やロボットなどの自律移動システムが、出発地から目的地まで障害物を避けながら安全かつ効率的に移動するための最適なルートを導き出す技術です。地図情報やセンサー情報をもとに、探索アルゴリズムを用いてリアルタイムに計算を行い、安全なナビゲーションを実現するための核となるAI技術です。
自律飛行
自律飛行とは、無人航空機が人間の遠隔操作を介さずに、AIやセンサーを用いて自ら周囲の状況を判断し、目的地まで飛行する技術です。ドローンなどのモビリティに搭載され、物流やインフラ点検、災害調査などの分野で実用化が進んでいます。
位置推定
位置推定とは、センサーやカメラのデータを用いて、マップ上における移動体やロボットの現在位置を正確に割り出す技術です。AIを活用した認識技術の向上により、自動運転車やドローン、自律移動ロボットなどの高精度な自己位置推定において不可欠な要素となっています。
障害物回避
障害物回避とは、移動ロボットや自動運転システムがセンサーで周囲の環境を認識し、進路上の物体を検知して衝突を避けるための技術です。AIやセンサーフュージョンを活用することで、動的な障害物に対してもリアルタイムで安全なルートを再計画することが可能です。
ダイナミックマップ
ダイナミックマップとは、自動運転や高度運転支援システムの安全性を高めるため、高精度な3次元地図情報にリアルタイムの動的情報を重ね合わせた次世代の高精度地図です。静的な道路形状データと動的な交通情報を組み合わせ、AIによる周辺環境認識を補完します。
レベル3
レベル3とは、特定の条件下においてシステムがすべての運転操作を自動で行う、条件付自動運転の段階を指します。システムが要求した際には、ドライバーが速やかに運転を引き継ぐ必要があります。
運行設計領域
運行設計領域（ODD）とは、自動運転システムが安全に作動するためにあらかじめ設定された条件の範囲のことです。道路の種類、天候、速度、時間帯などの環境条件が定義され、AIはこの領域内でのみ自動運転を行います。
レベル4
自動運転における「レベル4」とは、特定条件下においてシステムがすべての運転タスクを代替する「高度運転自動化」の段階を指します。作動継続が困難な場合も、システムが自動で安全に停止する（ミニマル・リスク・マヌーバー）ため、限定領域内であればドライバーが全く関与しない無人運転が可能となるのが特徴です。
完全運転自動化
完全運転自動化（レベル5）とは、システムがすべての状況下で運転操作を完全に代替し、運転者が存在しない状態で走行できる最高段階の自動運転技術です。天候や道路環境の制限を受けず、常に安全な走行を自律的に行います。AIによる高度なリアルタイム意思決定と高精度なセンシングが要求され、将来のモビリティ革命のコア技術として期待されています。
IMU
IMU（慣性計測装置）とは、運動の加速度と角速度を計測して物体の動きや姿勢を把握するセンサーモジュールです。自律走行ロボットやドローン、自動運転車、スマートフォンなどに幅広く搭載されています。GPSが届かない屋内や地下でも短時間の位置推定が可能であり、AI技術やSLAM、センサフュージョンと組み合わせることで高度な移動制御を実現します。
ライドシェア
ライドシェアとは、一般ドライバーが自家用車を用いて有料で乗客を運ぶサービス、あるいはその仕組みを指します。近年ではAIを活用した高度な需要予測や配車アルゴリズムが導入され、効率的な運行管理や自動運転技術との統合が進んでいます。
自動運転車
自動運転車とは、ドライバーが運転操作を行わずに、車両に搭載されたAIやセンサーが周囲の環境を認識し自動で目的地まで走行する自動車です。ディープラーニングを用いた画像認識や高精度なセンサー技術を駆使して安全な運行を実現し、交通事故の削減や移動支援の手段として期待されています。
3D物体検出
3D物体検出は、カメラやLiDARなどのセンサーデータから三次元空間における物体の位置や大きさ、姿勢を高精度に特定するコンピュータビジョンの技術です。自動運転車やロボットの周囲環境認識において中核的な役割を果たしています。
レベル5
「レベル5」とは、自動運転の基準において最も高度な段階である「完全運転自動化」を指す区分です。特定の走行エリアや天候などの制限（運行設計領域）が一切なく、あらゆる環境下で自動運転システムがすべての運転タスクを完全に代替します。運転席やハンドルすら不要となる、自動運転技術の究極の到達点です。
センサフュージョン
センサフュージョンとは、カメラやLiDAR、ミリ波レーダーなど複数の異なるセンサから得られる情報を統合し、対象物の位置や状態をより高精度かつ立体的に認識する技術です。個々のセンサの弱点を補い合うことで、自動運転やロボティクスなどの分野において、信頼性の高い状況把握を実現するために不可欠な役割を果たしています。
高度運転支援
高度運転支援とは、車両に搭載されたカメラやセンサーとAI技術を活用し、ドライバーの安全運転を補助するシステムです。衝突被害軽減ブレーキや自動追従走行、車線維持支援機能などが含まれます。ドライバーが主体として運転操作を行いながらも、事故のリスクを大幅に低減し、運転の負担を軽減する重要技術として普及が進んでいます。
テイクオーバーリクエスト
テイクオーバーリクエストとは、自動運転システムが自律走行を継続できなくなった際、ドライバーに対して手動運転への切り替えを要求する機能およびその通知のことです。安全な運行を維持するために不可欠なプロセスです。
自動運行装置
自動運行装置とは、日本の法令等において定義される、運転者に代わって自動車の操舵、加速、減速などの運行を自律的に制御するシステムの総称です。特定の走行条件下で人間の介在なしに安全運転を行う中核技術として位置付けられています。