車の運転で最もストレスを感じるのは駐車場
仕事を終えた穏やかな夜が、駐車場で悪夢に変わることは、誰もが容易に想像できることでしょう。確かに、駐車場でなかなか車が見つからなかったり、間違った場所に車を停めた人に激怒したり、バンパーの傷を近所の人に疑われたりした嫌な思い出は、ほとんどの人が持っているのではないでしょうか？
駐車場トラブルに関する最近の調査によると、ドライバーのほぼ5人に1人が駐車スペースの不足によるストレスを感じており、4人に1人が駐車場トラブルを経験しているということです。さらに悪いことに、物理的な暴力にまで発展するケースも実際に見受けられます。
車のサイズは拡大傾向
多くの駐車場は1970年代から変わっていない一方で、車のサイズが大きくなっているため、駐車場の確保はドライバーにとって毎日の頭痛の種となっています。
最近の車は以前にも増して複雑になってきています。お客様や政府の安全性に対する要求が高まるにつれ、安全装置のためのスペースが必要になってきました。また、最近の車は、顧客の関心を引くために、エンターテインメント機能をより多く搭載しています。これらの装置は車内でより多くのスペースを占めるため、年々車が大きくなっているのです。
現在販売されている車を50年前の同様の車と比較すると、全体で25％、中には55％も拡大しているものもあります。消費者はSUVやCUVなどの大型車を好み、今では新車販売台数の70％以上を占めるまでになっています。
自律走行車による駐車スペースの節約
トロント大学の研究によると、近い将来、自律走行車がこの駐車スペース問題の解決策となることがわかっています。
自律走行車は、駐車する前にドライバーや乗客を降ろすことができるので、ドアを開けるためのスペースをほとんど必要とせずに、隣と密着して形で駐車することができます。また、それぞれの車が駐車場から出てくるのに必要なスペースを減らすこともできるため、駐車に必要なスペースを一層節約することができるのです。自律走行車は、周囲の車と通信して、邪魔にならないように移動しながら駐車場から出場することもできます。
この研究では、自律走行車用にうまく設計された駐車場は、従来の駐車場に比べて62％多くの車を収容できることがわかりました。特に、自律走行車用に特別に設計された正方形の駐車場では、最大87％多くの車を収容することができることがわかりました。これはより多くの車を収容できるよう車の配置を変えることができ、より柔軟な空間利用を実現できるためです。
サラウンド・ビュー・モニタリングと自動駐車システム
サラウンド・ビュー・モニタリング（SVM）は、ドライバーに視覚的な手がかりを与えることで、周囲の状況をより正確に把握し、認識できるようにします。しかし、この機能に深層学習ベースの視覚処理技術を適用することで、自動駐車支援（APA）や自律型バレーパーキング（AVP）など、より高度なサービスが可能になります。
APAは、ドライバーの介入の有無にかかわらず駐車をアシストするものです。AVPは、完全なバレーパーキングサービスを提供し、車両が自ら運転して駐車スペースまで行き、呼び出されたら戻ってくるというものです。
ストラッドビジョンは、これらの高度な機能を実現するために、OEM自動車メーカーがSVMシステムに追加できる知覚ソフトウェア「SVNet」を提供しています。「SVNet」は、低消費電力という最大の利点を活かして、最も効率的なビジョン処理ソリューションを顧客やパートナーに提供します。「SVNet」は、低消費電力であることを最大の特長としており、組み込み用SoCなどの低コスト・低性能のプロセッサにも容易に組み込むことができます。また、実証済みの深層学習技術により、世界中のさまざまな駐車場環境に優れた適応性を発揮します。
互換性と拡張性もSVNetの強みです。14種類以上のプラットフォームに対応しており、お客様の要望に応じて高度なカスタマイズが可能です。特にSVNetは、複数のカメラや、レーダーやライダーなどの各種センサーからの入力を統合することで、より強力な知覚能力を提供することができます。
ストラッドビジョンは、2021年のSVM技術の発展に注力しており、様々なOEM、自動車部品メーカー、システムオンチップメーカーと協力して、このSVMを誰もが日常的に運転できるようにし、業界の最新トレンドをリードしていく計画です。