ADASの設計は机の上では終わらない｜ACCの調整に見る、実車で定数を詰める開発の現場

衝突被害軽減ブレーキ、ACC（アダプティブクルーズコントロール）、車線維持支援。今のクルマには、運転を支えるADASの機能がいくつも載っています。ボタンひとつで動くこうした機能の裏側には、地道な調整の積み重ねがあります。

この記事では、ADASの設計が机の上だけでは終わらない理由を、AI自動運転の開発に携わる現役エンジニアの視点でACCを例に解説し、最終的に「机の上の制御」と「実車の制御」の違いを提示します。

ADASの設計は、机の上では終わらない

ADASは、運転を支援する仕組みの総称です。どの機能も、センサーでまわりの様子を捉え、制御でクルマを動かすという点は共通しています。運転の主体はあくまで人で、ADASと自動運転の違いはADASと自動運転の境目を解説した記事にまとめています。

そして、制御でクルマを動かす以上、「どれくらいの強さで、どれくらい早く動かすか」を決める定数（パラメーター）が欠かせません。ブレーキをどのタイミングで、どれくらい強くかけるか。ハンドルをどれくらい支えるか。この定数の決め方しだいで、同じ仕組みでも、安心できる動きにも、ぎくしゃくした動きにもなります。

定数は、まず机の上で、理論や計算をもとに決めます。ただ、実際のクルマは、乗る人数や荷物、路面、速度によって反応が変わります。そこで、机の上で決めた値を、実車で確かめながら合わせ込んでいく必要があります。この作業は「適合」と呼ばれます。

ここからは、私が関わってきたACCを例に、この「机の上では終わらない」流れを見ていきます。

例：ACCは、前のクルマについていく機能

ACCは、前のクルマとの車間距離を保ちながら、速度を自動で調整してついていく機能です。高速道路などで、アクセルとブレーキの操作を支えてくれます。

前のクルマについていく仕組み：フィードバック制御

ACCの裏側では、フィードバック制御が働いています。目標の車間距離と、今の車間距離の「ずれ」を見ながら、アクセルとブレーキを調整し続ける仕組みです。代表的なのが、PID制御です。

このとき、調整の強さ（ゲイン）の決め方がとても大事になります。強すぎれば、加速と減速を繰り返して、乗っている人にはぎくしゃくした動きに感じられます。弱すぎれば、前のクルマに離されてしまいます。

PID制御のしくみとゲインによる動きの違いは、図にして研究の話し方の記事で解説しています。私が大学院の研究で使っていた制御でもあります。

ゲインを決めるのは、現実には難しい

ただ、現実には、このゲインを決めるのが難しいのです。クルマの重さは、乗る人数や荷物で変わります。上り坂と下り坂では、同じアクセルでも進み方が違います。速度によっても、クルマの反応は変わります。

あらゆる状況でちょうどよいゲインを、机の上の計算だけで見つけるのは至難の業です。

開発の現場では、試作車でチューニングする

そこで開発の現場では、試作の実車を使って、ゲインを調整（チューニング）します。

具体的には、実際にACCを使って、前のクルマについていきます。前のクルマの速度を上げたり下げたりして、そのときの自分のクルマの挙動をデータで確かめます。加速や減速が遅れていないか、行き過ぎて揺れていないか。データを見ながら、ゲインを少しずつ調整していきます。

机の上では決めきれない部分を、実車で確かめながら詰めていく。地道ですが、乗り心地と安全を両立させるには欠かせない作業です。

ただ、どれだけ調整しても、ずれが出てから直すフィードバックだけでは、どうしても反応が一歩遅れます。

そこで組み合わせる、フィードフォワード制御

そこで組み合わせるのが、フィードフォワード制御です。ずれが出てから直すのではなく、ずれが出る前に、必要な操作を先回りして加えます。

たとえば、前のクルマがブレーキを踏んだとします。フィードフォワードでは、車間距離が縮み始めるのを待たずに、前のクルマの減速に合わせて自分も減速を始めます。そして、予測しきれなかった分だけを、フィードバックで直します。

こうすると、フィードバックが受け持つずれが小さくなります。ゲインを極端に強くしなくても、なめらかに、遅れずについていけるようになります。先回りするフィードフォワードと、ずれを直すフィードバック。二つを組み合わせるのが、現実の制御の定石です。

まとめ

ボタンひとつで動く機能の裏側には、机の上の理論と、実車での地道な確認の両方があります。次にACCを使うときは、その裏側も少しだけ思い出してみてください。