自動運転技術は従来のモジュラー設計からエンドツーエンド設計へと移行しています。モジュラー設計には、知覚、意思決定計画、実行制御の3つの主要モジュールが含まれ、各モジュールは独立して最適化できます。しかし、モジュール間の情報伝達には損失が生じる可能性があり、複雑なシナリオへの対応も困難です。
エンドツーエンド設計は、元のセンサーデータから直接制御命令を生成し、中間ステップを省略します。大規模なデータトレーニングを通じて、より複雑な意思決定ルールを学習し、様々なシナリオをより適切に処理できます。ただし、エンドツーエンドシステムの解釈可能性は低く、問題の特定が困難です。
テスラのFSD V12はエンドツーエンド設計を採用し、短期間で顕著な進歩を遂げました。人間の運転と同様に、ニューラルネットワークを使用して視覚入力から直接制御命令を生成します。この方法により、事前に設定されたルールに縛られない、より柔軟な運転戦略を学習できます。
エンドツーエンド設計は自動運転の将来の方向性と考えられています。深層学習の利点を十分に活用し、よりインテリジェントな運転判断を実現できます。しかし、解釈可能性や安全性などの問題はまだ解決する必要があります。将来の自動運転システムは、モジュラーとエンドツーエンドの利点を組み合わせ、より信頼性の高い自動運転を実現する可能性があります。
総じて、エンドツーエンド設計は自動運転に新たなブレークスルーをもたらしましたが、さらなる改善が必要です。自動運転技術は急速に発展しており、将来的にはより高度な自動運転の実現が期待されています。