T2、PFNと共同で「MIRU2026」にて自動運転トラックに関する研究成果を発表へ

レベル4に向けて高速道路上のレアシーンの認識精度を向上させる新たな手法を発表

株式会社T2

2026年7月23日 11時00分

株式会社T2（東京都千代田区、代表取締役CEO：熊部雅友、以下「T2」）は、2026年8月3日から長崎県で開催予定の「第29回画像の認識・理解シンポジウム（以下MIRU2026）」*¹にて、株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：岡野原大輔、以下「PFN」）との共同研究成果を発表します。

T2では、2027年度以降にレベル４*²自動運転トラックによる幹線輸送の開始を目指しており、これに向けて、自動運転トラックに搭載した複数のカメラやLiDAR*³など、各種センサーを用いて高速道路において３次元物体を認識する精度の向上を目指しています。このため、2024年以来、レベル2*⁴自動運転トラックを用いたパートナー企業の荷物を運ぶ実証に加えて、2025年から開始した商用運行*⁵などを通じて、実際の走行データを膨大に収集してきました。

一方で、歩行者や落下物の出現などのレアシーンは、重大な事故の要因となる可能性が高いにも関わらず、高速道路における発生頻度は極めて低く、十分な走行データの収集が困難であるという課題がありました。さらに、T2のような積載量の多い大型物流トラックは、乗用車に比べて制動距離が長いため、遠方に存在する歩行者などを早期に認識する必要がある中、このような条件を満たす実際の走行データはほとんど存在していないのが実態でした。

今回の「MIRU2026」では、上記の課題解決に向けたT2とPFNの共同研究成果として、物体の仮想データを実際の走行データの任意の位置に視覚的な違和感なく合成する手法を発表します。両社による実験を通じて、本手法により合成したレアシーンのデータをAIに学習させることで歩行者の認識精度が向上する検証結果も得られており、これを実用化することで、高速道路における歩行者の出現など、レアシーンをより早期かつ高精度に認識可能となり、自動運転システム全体の安全性の向上へ貢献が期待できます。

T2では、今回の成果をもとに、今後、レベル4に向けて、実際の走行だけでは遭遇しにくいレアシーンに対応可能な認識モデルの開発を進めていきます。

*¹ MIRU2026のホームページ：https://miru-committee.github.io/miru2026/

*² 特定の走行環境条件を満たす限定された領域において、自動運行装置が運転操作の全部を代替する状態
*³ Light Detection And Rangingの略。レーザー光の反射により対象物までの距離や形状などを計測するセンサー
*⁴ ドライバーの監視のもとに行われる特定条件下での高機能自動運転
*⁵ 本件に関するニュースリリース：https://t2.auto/news/2025/0701.pdf