Aumovioが東京都内で単眼カメラによるE2E自動運転実験

Aumovioが東京都内で単眼カメラによるE2E自動運転実験

2026年7月31日付の記事で、ドイツAumovio（オモビオ）が東京都内の高速道路において、認識と判断をAIに担わせるE2E（End to End）自動運転システムの実験車を走行させたことが報じられた。実験車には、中国で学習した走行データを基に、日本で強化学習を行ったシステムが用いられた。^[1]

実験に用いたシステムは、車両前方を認識するセンサーとしてカメラ1台のみを使用し、認識や判断をAIが担うE2E自動運転の構成を採用している。Aumovioは、中国で得た学習データと日本での強化学習を組み合わせたシステムを実験車に搭載したとしている。

車両前方の認識に用いるセンサーをカメラ1台に限定した点が実験の主な構成であり、複数のセンサーを組み合わせる方式とは異なる構成が採られた。Aumovioは、カメラ1台の構成により、複数センサー方式と比べて大幅な低コスト化が可能になるとの見方を示した。

AumovioのE2E自動運転実験を構成する要素

Fuel Connect編集部の整理

本記事は、Aumovioが東京都内の高速道路で実施したE2E自動運転システムの走行実験について、AIが担う認識と判断、学習データの扱い、前方認識用センサーの構成を整理した内容である。自動運転、車載AI、車両センサーの開発や評価に携わる読者が、実験で採用されたシステム構成を把握するための情報に位置づけられる。

車両管理や物流の実務に関わる読者にとっては、単眼カメラを用いたE2E自動運転の実験事例として、車両前方の認識方法とAumovioが示した低コスト化の見方を確認できる内容である。企業の車両運用に関係する技術動向として、実験の主体、走行場所、学習方法、センサー数を整理して把握できる。