アルベルト・アインシュタインはかつて、新しい世界を探索するのに古い地図は使えないと言った。地図とローカライゼーションは、自動車業界'の自律走行に向けた推進において、ますます重要な要素となってきている。正確なローカライゼーションは、車両がより予測的な方法で対応し、悪条件下で運転し、緊急時に安全に停止することを可能にする。
このインサイトでは、ローカライゼーションの重要性が高まるにつれ、Nvidiaのようなチップセット・サプライヤーなどの新規参入や、BoschによるAtlatecの買収のようなM&Aが増加していることを分析している。また、どのようなユースケースが話題を呼んでいるのか、そして、ローカライゼーション・エコシステムの中で自社が果たすべき役割に疑問を抱いている自動車メーカーにとって、これが何を意味するのかについても探っている。
同分野における動向
ローカライゼーション・サービスを開発する企業のエコシステムは、次のような状況を受けて成長を続けている。
L2/L3/L4ドライビングの自動化に向けた機運の高まり。
テックジャイアント やコンシューマー・エレクトロニクスの開発者など、自動車業界 以外の新しいプレーヤーがこの分野に参入してきた。
従来のサプライヤーも、地図に関する新たな専門知識を獲得し、統合することで、ADAS 、AVサービスの向上に努めている。
地図は、ローカリゼーション・システムが位置照合を計算するために参照する共有メモリとなっている。
さまざまなセンサーが統合され、堅牢性と手頃な価格のバランスが取られている。カメラ、レーダー、ライダーは、ローカライゼーションの向上に貢献し、より良い安全性と高度な自律走行のための冗長性と汎用性を提供します。
なぜ、それが重要なのか？
ローカライゼーション・データ＆マップ市場は、主にL2/L3対応車の急速な販売拡大により、2027年までに6億5,000万ドル超に達すると予測される。SBDは、安全性、利便性、自律走行をサポートする車載ローカリゼーションのユースケースを20以上特定している。
インテリジェント・スピード・アシスト（ISA）は欧州で義務化され、ハンズフリーのアクティブ・ドライビング・アシスタンス（SAEレベル2）はOEMメーカーによってますます推進されている。
位置を把握することで、車両はより予測可能な方法で対応し、緊急事態における安全性を向上させることができる。また、地図と組み合わせることで、困難な天候下での運転も可能になる。
ローカライゼーションの重要性に対する認識が高まったことで、自社でローカライゼーションを行おうとするOEMを含め、より多くのプレーヤーがローカライゼーションに関心を寄せている。
今後の展望
高度なローカリゼーション技術の複雑さが増すにつれ、OEMやティア1サプライヤーにとっては、ベンダーロックインを避けることが鍵となる。少なくとも部分的には）自社で能力を開発するか、ローカリゼーション／マッピングのパートナーやアーキテクチャを賢く選択する必要があるだろう。
モバイル・ワイヤレス・ネットワークは、高価なセンサーを追加することなくローカライゼーションを提供する5G技術を提供する。
OEMは、顧客車両から収集した膨大なデータを管理することになるが、これは、協調的なクラウドソーシングに利用されることで最高の価値を生む。
新しい技術により、世界的な衛星コンステレーションの有効性が高まり、その数もGPSの約29から、複数国間のGNSSで約94まで増加した。長期的には、低軌道（LEO）が自律走行や一般的な測位用に何千もの衛星をもたらすだろう。
ADASISによる電子水平線インターフェイスの標準化は、最初の生産ユースケースへの基礎を築いた。
新しいローカライゼーション技術が開発されるにつれ、OSMとサプライヤーによる戦略的買収が続く。プレミアムカーと量販車の開発は、より優れた技術とより多くのユースケースを求める。
データ収集の規模が拡大し、ADAS 、新しいユースケースにおいてより自然な振る舞いが可能になる。ビッグテックは、自動車や携帯電話から収集したデータを商業化する新たな選択肢を模索する。
貨物トラックとロボットタクシーの高精度ローカライゼーションは、より広いエリアとフリートへと広がっていく。
注目すべきは？
2021年のディープマップ買収後、NvidiaはAVおよびSAEレベル2ハンズフリー＆レベル3の量産展開向けにDRIVEマップを提供しているADAS 。
ボッシュはアトラテックを買収することで、TomTomとの既存のレーダークラウドソーシングを補完するHDマップの構築能力を手に入れた。
HEREは提供するサービスの柔軟性を拡大し、ライダー点群や、OEMが独自の地図コレクションを作成できるツールを含めた。
ウーブン・プラネットは岐路に立たされている。敏捷性が維持されれば、自動マッピング・プラットフォームは拡大し、成熟する可能性がある。社内の関係者が研究だけに集中すれば、概念実証は普及製品に成熟しないかもしれない。
アップルのような企業は、ビッグデータの専門知識を持ち込んで、代替のローカライゼーション方法を提供するかもしれない。車両のセンサーは、電話やエッジコンピューティングによって補強されたり、置き換えられたりするかもしれない。
とるべき対応
Explore
ポジションテクノロジーの精度を考慮しながら、戦略的ビジョンに合致し、商業的価値を提供するユースケースを特定することで、ローカライゼーションにまつわる話題を一刀両断する。
Optimize
コスト、データ使用量、計算の複雑さ、より広範な認識戦略への適合性など、技術選択における意味を考慮しながら、特定の地域や製品に対するユースケースを評価する。
ソース
エコシステムの選択とシステム・アーキテクチャは、関連するセンサー、データ、ソフトウェア・パートナーの位置技術に関する専門知識によって推進される。
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