据日本媒体报道，日本已于2月29日~3月11日在日本国家战略特别区神奈川县藤沢市进行了自动驾驶出租车项目的道路实证试验。该试验得到了日本移动互联服务商DeNA和机器人研发投资公司ZMP的支持。

       本次进行自动驾驶试验的出租车是神奈川县与研发自动驾驶出租车的DeNA子公司"机器人出租车"以丰田Estima混合动力版为原型进行打造，命名为"RoboCar MiniVan"。该自动驾驶出租车可以通过摄像头所拍图像分析及全球卫星定位系统(GPS)对车辆进行定位，并控制方向盘和刹车。熟悉自动驾驶车操作的专任驾驶员将手扶方向盘确保安全，负责汽车启动、停止及自动驾驶区间外的驾车工作。

       另外，丰田目前正在开发一种利用车载摄像头自动制作高精度地图数据的技术。这项技术可自动更新自动驾驶车必备的地图数据，能发挥重要作用，有望大幅减少地图数据的研发时间。 在自动驾驶车中，高精度地图数据主要用于推断本车位置和掌握交通规则。不过，地图数据对于"新鲜度"要求更高，要频繁更新。如果能够用市场上销售的车载摄像头自动进行更新作业，就能提高地图的更新频率，使其"新鲜度"显著增加。 

       这项技术由丰田中央研究所从2007年前后开始研发。在工作方式方面，首先，在车辆行驶时用车载摄像头拍摄道路等的图像。然后按照不同的拍摄图像修正位置信息的误差等，并使用车载计算机进行图像合成。再把合成数据发送给服务器，并为其添加行驶轨迹及交通规定等信息。最后，再与各车辆收集的数据整合在一起，生成大面积地图数据。

       丰田目前的自动驾驶汽车已经达到从高速公路入口到出口可自动变道或超车行驶的水平。据丰田介绍，其自动驾驶汽车识别周围情况的技术采用了深度学习图像识别技术，比如可以发挥有效作用的场景"环状交叉路口"。

       在有三条以上的道路呈环状相连且不设信号灯的交叉路口，车辆可在绕着环状道路朝一个方向行驶时改变前进方向。而采用普通图像识别技术的话，经过环状交叉路口的车辆则很难预测出应从哪条道路驶出。通过深度学习技术让自动驾驶汽车学习环状交叉路口的大量行驶场景图像之后，其推断精度显著提高。