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期待はずれのインテリジェント自動車キャビンのユーザー体験ー対話型インフォテインメントシステム「MBUX」

Allion Labs  近年各自動車メーカーは販促の重要な項目の一つとして、インテリジェントキャビン機能の豊富さや便利さ、万能性などをメインに打ち出しています。広告宣伝の波及効果もあり、インテリジェントキャビンに対する消費者の期待がますます高まっており、車の購入に際して非常に重要な決め手となっています。 より卓越したドライビング体験を提供しつつ、ユーザーの高い期待に応えるため、アリオンは主な自動車メーカーやTier 1サプライヤーからサポートに関する問い合わせを多くいただいています。 製品仕様の策定、品質検証、ユーザーシナリオのシミュレーション、生産ラインへの自動化AIの導入に至るまで、様々な面で協力し、消費者の心にブランドの信頼を確立することを目指しています。 市場調査機関Canalysの資料によると、2022年に販売された新車の85%以上が、スマートフォンと接続可能な車載プラットフォーム機能を搭載しています。 注目すべきは、現時点で世界の自動車販売を累積したデータによると、800以上の車種がApple CarPlayをサポートしており、500以上の車種がAndroid Autoをサポートしていることです。 高級車ブランドの主要なメーカーであるメルセデス・ベンツも、CarPlayおよびAndroid Autoのサポートを欠かしたことはありません。更に昨年（2022年）Apple WWDC（Worldwide Developers Conference）で発表されたCarPlayの大幅なアップデート共同開発プロジェクトにも参加しています。 [...]

インテリジェント自動車キャビン操作の鍵：車載音声アシスタント開発での課題とは

Allion Labs  人工知能関連技術の急速な発展に伴い、近年車内音声アシスタントの自動車購入決定に対する影響はますます増加しています。中国の車載音声産業の調査報告によると、2019年全世界で新たに発売された乗用車のうち、音声アシスタントを装備している車は28%に達し、中国国内で発売された乗用車に限っては2019年に48.8%、2020年に64.8%、2021年には86%にまで上昇しました。 現在「インテリジェントドライブ」は、関連する技術/法律/実務上の問題により開発・導入が比較的難しい一方で、車内における人とAIの相互作用「インテリジェントキャビン」の技術は実現のハードルが比較的低いため、近年各メーカーは全力でその開発に注力しています。インテリジェントキャビンの「製品差別化と競争力」で優位性を獲得するための鍵は、インテリジェントキャビン操作の「車載音声アシスタント」にあります。 最近、車の運転中に日頃から音声アシスタントを使用する人がますます増えています。Apple CarPlay、Android Auto、Amazon Echo Autoなどに対応した車載IVIシステムの車載音声アシスタントにより、車内での利便性が向上しています。 音声アシスタントサービスプロバイダーは、現在いくつかの異なるソースで分類することができます。 自動車メーカー (BMW, Benz…) 巨大IT企業開発：CarPlay(Apple), Android [...]

ハイエンドカーの車内ストレージデバイスをいかに設計すべきか

Allion Labs / Richard Shen ここ数年より多くのデジタル製品が自動車のキャビンやボンネット内部に組み込まれるようになり、自動車デジタル製品の進歩が、テレマティクス・先進運転支援システム（ADAS）・GPSカーナビ等、豊富な機能を持つ情報エンターテイメントシステム（IVI）をリードする時代に突入しました。 自動車アプリケーションには、信頼性の高いメモリストレージテクノロジーが求められ、これにより現代における自動車システムの演算とデータ保存要求のサポートし、また全てのアプリケーションと厳しい環境下での完全な実行が可能となります。 典型的なハイエンドカーには、一台に2〜3億を超える行番号のソフトウェアコードが積まれており（注釈1）、自動車は現在と未来における最大のソフトウェアプラットフォームの一つとなります。このソフトウェアプラットフォームは、自動車内にビルトインされた運転システムに必須の項目であるというだけでなく、安全性とアプリの応用も強く求められるため、自動車内の保存能力も絶えず拡大させることで、増長し続けるデータとプログラミングデバイス要件に対応しています。この技術は、3DHDマップやデータロガー（ブラックボックス）等、保存能力が拡大することで複雑となった車載ソフトウェアを起動するだけでなく、長期的な寿命と機能拡充を考慮しなければならないため、これから到来する自動運転を実現するために必要な技術であり、データ全体の保存要求に対し大きな影響を与えます。 近い将来、自動車で突発的な事故が起こった場合、どのようにしてエラーが発生したのかを見つけるかが鍵となります。エラーを探し出す方法の一つは、事故発生前のラスト30秒間を再構築し、全てのセンサーにあるデータを用いてセンサーが採取したコンテンツを再び明らかにすることです。また人工知能（AI）アルゴリズムを通して、このデータで採取された動作を知ることができます。将来、自動運転自動車の車内にあるセンサーの数量と、これらのセンサーの解像度と帯域幅が、毎秒数GBを超えるデータレートへ対応できるようになると予想されています。ブラックボックスはデータ保存と実際の事故に関連するデータを保存するだけでなく、自動車緊急ブレーキシステム（AEB）の事故と状況把握にも用いられ、アルゴリズムまたはセンサーが誤作動を起こす可能性や追加の調整が必要な可能性を意味しており、これらのデータは、人工知能アルゴリズムの微調整や、最終的な自動運転自動車の大量展開にとって大変貴重なものと言うことができます。 現行よく見られる車内ストレージデバイスは以下の数種類に分類されます（表１）。 表１： 車內儲存裝置種類 Type Protocol Speed [...]

走行試験にGO！スマートフォンのGPS性能比較

走行試験にGO！スマートフォンのGPS機能比較 最近のスマートフォンにはカーナビ機能が標準装備されています。カーナビ機能を起動させると、自分が今どこにいるのか知ることができ、自動車の運転時などは特に、多くのユーザーがカーナビ機能に頼って道に迷わないようにしています。ただ、ポジショニングの正確性には未だに多くの課題があります。一般ユーザーがカーナビ機能を使用する際によく見られるのが、ポジショニングの遅れ、ロケーションの消失、ルートからのずれといった問題です。これは、GPS性能が低いことや、周囲にある建物が高層かつ密集している場合に比較的よく見られます。 アリオンのチームは、特にスマートフォンのGPS能力確認に対する有効な方法として、複数のスマートフォンを使った様々な道路環境による実際の走行試験を設計し、GPS能力の比較試験を実施しました。様々な走行試験環境の下でポジショニングの失敗ルート(Failure Route)を探し出すほか、その問題の発生率(Failure Rate) を分析し、同時に各スマートフォンによるポジショニングのずれの状況と、周囲の環境がずれにどの程度影響するか比較します。   走行試験によるスマートフォンのGPS性能比較 現在、Android OSを搭載したスマートフォンは市場に数多く発売されています。メーカーによって販売年度、ハードウェアの規格で分類され、さらにGPS機能とナビゲーションアプリも多岐の選択肢があるため、比較分析が困難です。このため本稿ではAndroidのスマートフォンに対して、いくつか実際のルート試験を実施し、各スマートフォンのGPS機能のパフォーマンスを比較しました。   現在、カーナビとスマートフォンのいずれも、地球を周回するGPS衛星信号によってポジショニングを行っています。信号を受信することができる屋外の場所で、かつ信号量が十分である場合は、位置を正確に決めることができますが、信号が遮蔽物に阻まれた際には、位置決めが困難となります。スマートフォン内部のGPSチップ（アンテナ）の主な役割はGPS衛星から信号を受信して、データを利用してスマートフォンの三次元位置と時間を計算することです。 実際の状況での比較試験に入る前に、まず簡単に本稿で実施したの走行試験の条件についてご説明します。 GPSポジショングシステム：3台とも全て同じ通信キャリアで実施 GPSポジショニングソフトとトラックレコード・ソフト：走行試験時の経路ソフトウェアとしてGoogle [...]