動画の再生障害のお知らせ:動画の一部が再生できない事象が発生しています。日経Automotive2017.10.24コピーしましたPRトヨタ自動車は2017年9月27日に開かれたドイツETAS社主催のセミナー「車載制御・組み込みシステム開発シンポジウム2017」で自動運転技術の現状や課題について講演した。技術的な課題として特に大きいのが、半導体(プロセッサー)の処理能力が足りないことだという。トヨタ常務役員の奥地弘章氏[画像のクリックで拡大表示]「自動運転に必要なプロセッサーの処理能力は120TOPS。現状のパソコン用プロセッサーの2300倍以上だ」――。Presidentの奥地弘章氏は講演の中でこう述べた。各種センサーから集めた情報を統合的に処理したり、深層学習(ディープラーニング)を使って物体認識や経路探索(パスプランニング)をしたりする際に、プロセッサーに高い処理性能が求められるという。ディープラーニングでは、ニューラルネットの階層を増やすと精度が高まる半面、より多くの処理性能が必要になる。このため、階層を最適化するとともに、「処理内容に応じて最適な半導体を選ぶことが重要になる」(同氏)という。画像のフィルター処理のように繰り返し使う定型的な機能は専用回路(IPコア)で実現する。カメラの画素数に応じて処理内容を変えるなど、ある程度の柔軟性が求められる場合はFPGAを選択する。画像認識など、並列処理が求められる場合はGPU、認識結果に基づいて経路探索を行う場合はCPUをそれぞれ使う。用途に応じて最適な半導体を選ぶことで、自動運転に必要な処理時間を約1/10にできることをすでに検証済みであり、「2020~2023年に入手可能な半導体で自動運転を実現できる見通し」(同氏)という。今後、次世代のニューロチップや量子コンピューターが車載できるようになると、「より高度な自動運転が可能になる」(同氏)。全体編』を発刊テスラの電気自動車を徹底調査。駆動ユニットから車載コンピューターまで構造や部品構成などが分かる。モデル3とモデルSの違いも比較分析。Specialエレキあらゆるプロセスで顧客ニーズに対応セキュリティも万全な新IoT向けマイコン毎月更新。世界で戦える工場マネージャー養成講座(全2回セット)国内外を問わず工場のマネジメントを担う管理者に求められるスキルを体系的に学べる講座です。激変する自動運転分野の最新技術と事業課題などについて、世界の最新情報をお伝えします。