9月28日，丰田汽车公司（以下简称丰田）负责人工智能等研发工作的子公司Toyota Research Institute, Inc.（以下简称TRI）公布了其自动驾驶技术等相关研发工作的进展情况。
TRI首席执行官吉尔•普拉特（Gill A. Pratt）谈到：“我们的愿景是降低交通事故伤亡率，为人们提供可自由便捷出行的、令人乐享其中的汽车。在这一愿景的引领下，我们开始加快自动驾驶技术研发工作的步伐。而且，我们还在推进机械学习等相关人工智能技术的研究，这些技术对生活辅助机器人的研发非常有帮助”。
同时，丰田发布了《自动驾驶白皮书》（以下简称《白皮书》），全面阐述丰田有关自动驾驶技术的思考。《白皮书》涵盖了丰田自动驾驶技术研发方针、目前正在开展的研发工作、近期的技术导入计划等多方面内容，同时还与各利益相关方分享了有关各类基础设施建设和提升社会接受度等自动驾驶领域的未来课题，希望能够以此推动全社会的广泛讨论。
《白皮书》还就丰田目前所规划的自动驾驶技术研发方向——高级驾驶辅助“Guardian”和完全自动驾驶“Chauffeur”这两大自动驾驶模式进行了具体阐述，并提出了丰田独有的自动驾驶技术理念——Mobility Teammate Concept，即构建一种相互守护、互帮互助、心意相通的人车和谐智能化的伙伴关系。
丰田汽车公司专务董事兼首席安全技术官伊势清贵表示：“自动驾驶有许多优点。丰田最为重视的是自动驾驶对于实现安全交通社会的作用。我们的研究对象不仅限于车辆系统，而且还聚焦于人和交通环境，我们要为实现移动社会的终极目标——交通事故零伤亡而全力以赴”。
TRI自动驾驶技术等相关研发工作的进展情况如下。
1. 自动驾驶技术
TRI今年3月公布自动驾驶测试车之后进一步对其进行了技术改良。此次改良版测试车特征如下。
（1）更加准确的识别
TRI已经将其在深度学习以及计算机识别模型方面的研究成果反映到了此次改良版测试车中，比现款测试车更加迅速、高效、准确的运用系统功能，汽车能够一边检测障碍物和路面状况，一边更加准确地把握周边环境，能够预测更加安全的驾驶路线。同时，通过收集标识及道路上的白线等有关数据，将其应用于制作自动驾驶不可缺少的地图信息方面。
（2）新型激光雷达
搭载了美国Luminar公司生产的新型激光雷达，其识别距离和视频处理能力大幅提升，能够更加准确的把握立体物体的位置。同时，可以调整视野，使焦点集中在最需要识别的方向。
（3）副驾驶席的驾驶装置
在副驾驶席安装线控驱动转向系统、油门踏板及刹车踏板，研究在复杂的驾驶环境中如何使驾驶员驾驶和系统驾驶两者安全且有效进行转换。同时，对于向人学习驾驶或教授驾驶的机械学习算法开发工作大有帮助。
（4）两种自动驾驶模式
这辆测试车能够同时进行高级驾驶辅助“Guardian”和完全自动驾驶“Chauffeur”两种模式的测试。
高级驾驶辅助“Guardian”是指在人驾驶汽车的前提之下，同时运行的自动驾驶系统在可能发生碰撞等时候，辅助驾驶，保护驾乘人员这一丰田独有的理念。例如，当系统检测到司机有可能分心或者打瞌睡时，对驾驶员发出警告，辅助驾驶员刹车、操作方向盘以确保安全转弯。
完全自动驾驶“Chauffeur”就是不以人驾驶为前提，相当于美国非营利组织（NPO）的汽车工程学会（SAE）提倡的等级4 和等级5的自动驾驶水平。例如，在内部测试中，汽车一边避开障碍物一边自动行驶，即使旁边车道上的车辆以相同的速度行驶，为了避开前方障碍物，汽车也能够安全地进行变线。
无论高级驾驶辅助“Guardian”还是完全自动驾驶“Chauffeur”，两种模式所使用的传感器及摄像头种类都相同。TRI不仅开展实车试验，还积极运用模拟技术，以准确安全地验证技术假设。
（5）利用识别功能辅助驾驶员
无论高级驾驶辅助“Guardian”模式还是完全自动驾驶“Chauffeur”模式，都可以通过其搭载的颜色、语音识别功能，对自动驾驶系统的运行状况进行识别。另外，为了便于司机识别周围的危险等，汽车将通过激光雷达等识别的周边图像显示到中央仪表组的屏幕上，从而对有效性和实用性加以验证。
2. 机器人技术
TRI在研究生活辅助机器人的过程中，开发了可以让机器人像人一样灵巧地抓取物品的新技术。机器人研发工作需要充分运用计算机视觉技术和人工智能技术。这些技术使得机器人能够识别出人或物存在与否、所处位置等，让机器人能够根据指令搬运物品，即使物体位置发生改变也能够检测，并将物体位置信息存储到数据库中。而且，机器人还能够识别人脸，辨别出人的身份。人类尚无法对机器人在现实世界中能够体验到的所有情况开展物理形式的试验，所以TRI运用实际试验过程中获得的数据，大幅提高了模拟精度。然后再利用这些模拟数据开展进一步研究，从而取得了如今的成果。
3. 人工智能（AI）
TRI还在探索如何运用人工智能（AI）来为汽车驾乘人员提供更为安全、舒适的驾乘体验。具体而言，TRI开发的模拟器可以由车载人工智能程序来识别驾驶员的姿势、头部位置、视线以及情感，并对可能会妨碍到驾驶员的需求或驾驶行为的情况进行预测。比如，人工智能程序如果检测到驾驶员手持饮料并出现了不开心的表情，便会猜想驾驶员可能是感觉太热了，于是就会调节空调。如果检测到驾驶员有些困倦了，就会建议驾驶员喝些咖啡，或是指引驾驶员前往咖啡店等。
