今回はスクラッチの上でうごく自動運転車シミュレータをつかって自動運転車プログラミングについて学びました。
まず、センサーの情報( ＝ 変数 )がたくさんあるときは必要な情報だけ取り出し、ミーシー思考を使って「もし〜なら」の条件の表をつくり、ミニ・マックス思考を使って最終的なスピードを変化させるというプログラミングテクニックについて学びましたね。このテクニックは自動運転車だけでなくていろんな場面で使えますのでぜひ覚えてください。
さらにAI(機械学習)のひとつであるQ学習をつかってルートを自動で決めるプログラムの例をしめしました。 また今回はやりませんでしたが、ディープラーニング(ニューラルネットワーク)を使ってカメラに写った物体の画像認識をしたり、センサーの情報を処理してハンドルの角度を調節したりスピードを変化させたりということも普通にされてます。
よって、もし将来本物の自動運転車の開発者になりたいならAI(機械学習)がかならず必要になりますので、いっしょけんめいAI(機械学習)の知識や技術について学んでください。
さて、いまのところ(2024年時点)市販されている自動運転車のレベルは3ですが、業務用ならレベル4のバスやタクシーがすでに動いています。 世の中の自動運転車技術は日進月歩で進んでいますので、みなさんの街でも気がついたらいつのまにか完全自動運転(レベル4と5)の車が走ってるかもしれませんね。