近年、トラックや商用車において「ハンドルを握らない走行」が現実味を帯びてきています。その中で、従来の「認識 → 計画 → 制御」という段階的アプローチから脱却し、カメラやセンサーの入力をそのままニューラルネットワークに渡して「ステアリング・アクセル・ブレーキ」を出力する、いわゆる E2E（End-to-End）学習方式 が注目されています。特に物流分野での人手不足、運転手の疲労、事故削減などの課題を背景に、トラックの自動運転化は早急なステップとなっています。この記事では、E2E方式の技術構成図を交えながら、従来方式との比較、E2Eがもたらす優位性、そして商用車トラックへの適用における課題と展望を、国内外の事例を交えて詳しく解説します。
1. E2E方式 vs 従来方式：技術構成と比較
従来の自動運転アーキテクチャは、入力（カメラ・LiDAR等）→ 認識（物体検出・車線検知）→ 計画（ルールベース）→ 制御（ステアリング・ブレーキ）という明確なステージ分けがされており、説明可能性が高い反面、未知の環境・複雑なシナリオに対して柔軟に対応するには限界があります。一方、E2E方式は「カメラ画像などのセンサー入力 → ニューラルネットワーク → 直接ステアリング・アクセル・ブレーキ出力」という流れを採用。中間の認識・計画ステップを省略し、学習データから操作まで一括処理します。これにより、学習データが豊富であれば複雑な環境適応力が高まるという利点があります。以下に技術構成図とともに、両方式の比較を整理します。
1.1 従来方式（モジュール型アーキテクチャ）
入力：カメラ・LiDAR・レーダーなど複数センサー
認識：物体検出／車線認識／トラッキング
計画：ルールベースまたは予測モデルによる軌道生成
制御：ステアリング・アクセル・ブレーキ命令
長所：各ステージが明確で説明可能
短所：ステージ間の誤差伝播、未知条件対応が難しい
1.2 E2E方式（End-to-End 学習型）
入力：カメラ・センサーの生データ（例：フロントカメラ画像）
学習モデル：ディープニューラルネットワークが「入力→操作」を直接学習 NVIDIA Developer+1
出力：ステアリング・アクセル・ブレーキの制御信号
長所：データが豊富であれば未知のシナリオに強いWayve+1
短所：ブラックボックス化、説明性・安全認証が難しいvislab.is.i.nagoya-u.ac.jp+1
1.3 両方式の一覧比較表
<table> <thead><tr><th>項目</th><th>従来方式</th><th>E2E方式</th></tr></thead> <tbody> <tr><td>アーキテクチャ</td>モジュール分離（認識・計画・制御）<td>単一学習モデル（入力→出力）</td></tr> <tr><td>説明可能性</td>高い<td>低め（ブラックボックス）</td></tr> <tr><td>未知環境対応力</td>限界あり<td>データ次第で高くなる</td></tr> <tr><td>安全認証・信頼性</td>従来方式で実績あり<td>課題多め</td></tr> <tr><td>開発・運用コスト</td>部品・ステージ増加の可能性<td>学習データとモデル構築が鍵</td></tr> </tbody> </table>
2. E2E技術の商用車トラック適用と2026年の展開予測
トラックや商用車においても自動運転の導入が加速しており、特に高速道路区間や定常物流ルートで“ハンドルを握らない”走行が視野に入っています。E2E方式は、複雑な交通・荷物・運行条件に適応しうる点で魅力的ですが、車体が大きく挙動も異なるトラックにおいては、学習データの質・量、冗長制御、安全認証など解決すべき課題があります。2026年から商用車メーカの実証が公道でも増えると予測されており、E2Eを一部導入した
〆最後に〆
以上、間違い・ご意見は
次のアドレスまでお願いします。
最近は全て返信出来てませんが
適時、返信して改定をします。
nowkouji226@gmail.com
【全体の纏め記事へ】
