【E2E連載企画 第2回】東京の街を学習する：マップレス自動運転のモデル開発

はじめに こんにちは、End-to-End自動運転開発チーム(以降E2Eチーム)で自動運転システムを開発している堀ノ内と塩塚です。本記事はE2Eチームの取り組みを知ってもらう連載企画の第二弾として、End-to-end自動運転におけるマップ認識のあり方と、実際のTuringの開発状況についてお話します。 Turingでは2025年までに東京の複雑な道路を30分以上介入なしで運転できるようなE2E自動運転システムを開発する「Tokyo30」というプロジェクトに取り組んでいます。 私達が目指すE2E自動運転の基本概念については連載企画第1回の以下の記事を参照ください。 End-to-end自動運転におけるマップ認識 E2E自動運転モデルのメインの仕事は、自己車両がどのような経路で進むべきか（Path Planning）を決めることですが、これを賢く行うには、周囲の物体を検出（3次元物体検出）し