ティアフォー、レーシングカート向け自動運転基盤を公開

ティアフォーは、レーシングカート向け自動運転システムのリファレンスデザインを構築し、GitHubで公開しました。
自動運転用オープンソースソフトウェア「Autoware」を基盤に、ソフトウェアや設計情報、シミュレーターを提供します。
2026年7月から9月に開催された「自動運転AIチャレンジ」では、240チーム、約600人が共通基盤として活用しました。

記事の概要

リファレンスデザインは、車両、センサー、車載コンピューター、ソフトウェアを組み合わせた自動運転開発の共通基盤です。
トムスのEVレーシングカートに、GNSS、IMU、車載コンピューターを組み合わせています。
自動運転ソフトウェアには、Autowareを基盤としたレーシングカート向けオープンソースソフトウェアを採用しています。
レーシングカートの走行を再現するシミュレーターと、開発したソフトウェアをオンラインで評価する環境も用意しています。
ソフトウェアの導入や実行、走行結果の確認を支援するウェブプラットフォームも開発・評価環境に含まれています。
自動運転ソフトウェア、シミュレーター、設計情報は、GitHubの公開リポジトリから利用できます。
2026年9月19日と20日の決勝では、シミュレーションと実車両を用いた競技が行われました。

記事のポイント

1. 公開した開発基盤： Autowareを基盤に、ソフトウェア、シミュレーター、設計情報をGitHubで公開しています。
2. 実車と仮想環境を提供： EVレーシングカートとセンサー構成に加え、シミュレーションやオンライン評価環境を用意しています。
3. 240チームが活用： 自動運転AIチャレンジでは、240チーム、約600人が共通基盤として開発と改良に取り組みました。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 車両やセンサー、車載コンピューターまで個別に組み合わせる負担を抑え、まずアルゴリズムやAIモデルの検証に人員を振り向けやすくなると考えられます。
• 同業の開発基盤提供者： 共通のソフトウェアと評価環境が整うことで、基盤そのものだけでなく、用途別の拡張機能や実車導入までの支援力が比較されやすくなる可能性があります。
• 教育・研究機関： 240チーム、約600人が同じ基盤で開発した実績を踏まえると、参加者の技術水準が異なる場でも、実車とシミュレーションを組み合わせた実践的な開発機会を設計しやすくなります。

このニュースの背景

自動運転システムの開発では、車両やセンサー、車載コンピューター、ソフトウェアを統合し、実車とシミュレーションの双方で評価する必要があります。
こうした開発・評価環境を一から構築することは、自動運転分野に新たに参入する開発者にとって負担となっていました。
自動運転AIチャレンジでは、学生から社会人までが共通基盤を使って開発に取り組むため、参入時の環境構築負担を抑える仕組みが求められていました。

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