テレマティクスと自動運転を開発するゼットエムピー（東京都文京区）は17日、ＳＬＡＭ（Simultaneous　Localization　 and　Mapping）技術によるクルマの自律走行の共同研究を、同技術の専門家であるバージニア工科大学工学部機械工学科の古川知成教授と開始したと 発表した。ＳＬＡＭ技術は、標識や全地球測位システム（ＧＰＳ）の情報に頼らず、環境マッピングと位置推定を同時に行うもの。

ゼットエムピーは2009年から「走る・曲がる・止まる」をコンピューター制御可能なロボットカー「RoboCar」シリーズを展開し、自動運転や予防安全技術開発のためのプラットフォーム車両として自動車・部品メーカーや研究機関に提供している。

自動運転ではＧＰＳを利用し自車の位置を正確に把握することが一般的だが、都市部などではＧＰＳで正しい位置を計測することが難しい場合があり、ＧＰＳ情報に依存せず、周囲の環境をセンシングし、自車の位置を推定する技術としてＳＬＡＭがある。

一般的に、ＳＬＡＭは計算時間がかかるため高速走行への適用が難しいといわれている。また、車両の周囲環境をセンシングするために高性能な３次元センサーを使用する必要があり、非常に高価なシステムとなるという課題もある。

古川教授らが開発した「Grid－based　Scan－to－Map　Matching」ＳＬＡＭは、計算量を抑えるためマップ生成のための計算 をグリッドマップ上で行う。これにより、精度を落とすことなく高速にマッピング・位置推定を行うことができ、また、グリッド計算の並列化によるさらなる高 速化が目指せることから、自律走行への応用が期待されている。ＳＬＡＭは従来、ロボット用のツールとして開発されてきたが、今後は自律走行においても不可 欠な技術として進化していくものと考えられるという。

今回の共同研究では、ゼットエムピーの市販プラグイン・ハイブリッド車（ＰＨＶ）ベースの「RoboCar　ＰＨＶ」に、古川教授らが開発したＳＬＡＭ技術を適用することにより、自律走行開発のプラットフォーム機能を強化し、より低コストの自律走行の実現を目指す。

共同研究は、10月15日から東京で開催される第20回ＩＴＳ世界会議東京2013で発表し、デモンストレーションを行う予定。