自動運転はどこへ行ってしまったのか？

マスク氏が2021年末までに完全自動運転車を実現すると予言してから数ヶ月が経過したが、状況は2019年と2018年に約束したときと同じで、約束を果たせていない。

実際、過去10年間、さまざまな技術専門家が「もうすぐ」という言葉を使って完全自動運転の実現時期を予測してきましたが、その予測はすべて外れているようです。

では、自動運転の現状はどうなっているのでしょうか。早急に解決すべき問題は何でしょうか。最近、ACM の通信はこれらの問題を整理するために「自動運転車はまだ待たれている」と題する記事を発表しました。

以下は原文ですので、お楽しみください。

テスラは2021年10月にオートパイロットと呼ばれる完全自動運転機能をリリースしましたが、実はまだ遠い道のりです。それどころか、実際には、市場で入手可能な自動運転機能は、米国自律技術協会（SAE）が制定した自動運転分類基準の上位3レベルにしか達しておらず、運転支援と組み合わせることができる程度です。

今日では、ほとんどの新車には自動ブレーキや自動クルーズコントロールなどの運転支援技術が搭載されています。レベル2に分類されるテスラのより高度なモデルは、すでに車の速度を制御し、自動的にハンドルを切ることができるが、緊急事態を回避するためにドライバーは依然として集中力を維持する必要がある。

ホンダとアウディの一部モデルはレベル3に到達しており、車両の完全自動制御が可能になりますが、低速、良好な気象条件、特定の道路区間などの要件を満たす必要があります。

そのため、ほとんどの車はレベル2とレベル3の自動運転を実現できます。レベル 4 システムを搭載した車両は、長距離トラックに最も多く搭載されるでしょう。その理由の一つは、このタイプの車両のドライバーが大幅に不足しており、自動運転の開発を推進する最大の動機を持っていることです。また、米国などの地域では、州間高速道路などの長距離道路の道路状況は非常に良好で、車両間の「物理的な隔離」が明確に保たれています。

1. 技術的な障壁

完全な自動運転が実現されていない理由の一つは技術的な障壁です。具体的には、センサーやカメラ関連の開発が課題となっています。自動運転車のカメラとセンサーは、道路標識、信号、他の車両や歩行者など、車が遭遇する可能性のあるさまざまな物体を検出する上で大きな役割を果たします。

ほとんどの自動運転システムでは、特定の物体を認識できるようにナビゲーション システムをトレーニングするためにトップダウン アプローチを採用しています。遭遇する可能性のあるさまざまな状況と、これらの状況に対する自動運転システムの「無限の反応」について考えてみましょう。たとえば、道路標識は照明条件、まぶしさ、影のために正確に識別されない場合があります。また、動物と人間は対向車に対して異なる反応を示します。したがって、これらすべてにより、トレーニング プロセスには膨大な量のデータが必要になります。

理想的には、大量のデータがアルゴリズムに入力され、車両がそれらの物体や動きを解釈して、速度、位置、明瞭度を安全に調整できるようにします。車両がこれまで走行したことのない道路や、これまで遭遇したことのない状況でも正確に反応することができます。

しかし、膨大な量のデータを取り込んだアルゴリズムでは、現実世界のシナリオで物体を識別するのが依然として困難である。例えば、テスラ モデルXが関与したある事故では、車両のセンサーカメラが明るい空を背景にトラックの白い側面を認識できなかった。

2. 潜在的な解決策

多くの自動運転車の事故には、道路上で歩行者や動物に遭遇したり、攻撃的なドライバーが危険な運転をしたり、ドライバーが故意に交通法規に違反したりするなど、いわゆるエッジケースが伴います。これらの課題に対処するため、研究者たちは GPS よりも正確な高解像度マッピング システムの開発に取り組んでいます。さらに、研究者は、車両が道路上のインフラと対話し、このような緊急事態でも自動運転車の安全を確保できる通信技術を開発することができます。

しかし、通信ネットワークの遅延の問題を考えると、V2I（車両対インフラ）、V2N（車両対ネットワーク）、V2V（車両対車両）、V2P（車両対歩行者）、V2D（車両対デバイス）、V2G（車両対グリッド）通信を含む車両対あらゆるものの通信では、瞬時の意思決定を処理できない可能性があります。

アウディ、ホンダ、トヨタ、ボルボ、オーロラ・イノベーションの自動運転チームが採用しているアプローチは、一般にLiDARとして知られる光検出・測距技術を使用することです。オーロラ社は、最大1/4マイル（約400メートル）先まで見通すことができ、車両周囲の物体の速度を瞬時に測定できる周波数変調連続波（FMCW）LiDARを使用する独自のセンサー、FirstLight Lidarを設計したと述べている。オーロラ社は、この技術の使用により、特に大型トラックの場合、自動運転システムが安全にブレーキをかけたり操縦したりするための時間が長くなると述べた。

一方、自動運転スタートアップのWaymoは配車サービスの提供に注力している。同社によると、ウェイモ・ドライバーの自動運転技術は主にレベル4で動作し、車線標示、交通標識、信号、縁石、横断歩道を慎重にマッピングする。さらに、このシステムは 2,000 万マイルを超える実際の運転データと 200 億マイルを超えるシミュレーション運転データに基づいて構築されており、Waymo のドライバーは他の道路ドライバー、歩行者、または物体の行動を正確に予測できます。

端末を介した車両の遠隔制御は現在ドイツでテストされています。ベルリンを拠点とするスタートアップ企業Vayは、ベルリンで遠隔操作の電気自動車のテストを行っており、今年中に欧州、おそらく米国でもモビリティサービスを開始する予定だ。このサービスでは、顧客が遠隔操作車を注文し、目的地まで連れて行ってくれる。車両が目的地に到着してユーザーが降りると、数マイル離れた場所にいる人間の遠隔操縦者が車両を駐車するか、次の顧客まで誘導する。同社によれば、このシステムは最新の自動車安全関連セキュリティ基準を満たしており、冗長なハードウェア コンポーネントとネットワーク接続を導入しているという。

こうした「遠隔操作」に対して懐疑的な人もいる。新しい通信技術はより高速で安定していますが、遅延と接続性は依然として大きな問題です。結局のところ、ドライバーが直面する緊急事態では、数ミリ秒単位での意思決定が求められることが多く、ネットワークの混雑による遅延の問題により、完全にリモートのドライバーが緊急時に対応することが困難になる可能性があります。

3. AVシステムのトレーニング

しかし、自動運転システムがあらゆる運転シナリオで安全に動作するためには、車両ナビゲーションシステムが対向車のドライバーやドライバーと歩行者との社会的相互作用を理解できるようにするためのアルゴリズムの開発とテストに関して、まだ多くの作業を行う必要があります。

通常、歩行者が道路を横断しようとしている場合、または横断中である場合、運転手と歩行者はアイコンタクトを取り、非言語的な合図を使って歩行者に移動を指示します。同様に、アイコンタクトがないと、歩行者や他のドライバーがドライバーの存在に気付いていないことがドライバーに伝わり、衝突を回避または軽減するために回避行動を取る必要があることがドライバーに伝わります。

専門家によれば、これらの手がかりを認識するようにシステムを訓練することは可能だが、それには膨大な計算能力と訓練時間が必要であり、信頼性が高く信用できるシステムを開発するには何年もかかるだろうという。この領域に関連しているのは、人間と自動化の間に大きな認識の違いがある認識サポート機能です。私たちは、人間が運転する事故は概ね理解していますが、自動運転の事故には困惑しています。そのため、人間が運転する事故を見ると、「はい、どうしてそうなったのか理解できます」と言います。しかし、自動運転の事故を見ると、私たちは「それはばかげている。どうしてあの車がそんなミスを犯すことができたのかわからない」と言います。

通常、人間の運転手は、他の運転手が不合理または予期しない決定を下す状況に安全に対処するのに十分な経験を長年にわたって蓄積しており、多くの場合、速度を落としたり、路肩に寄せたり、単に速度と移動方向を維持して人間、動物、または他の車両が回避できるようにしたりします。

英国リーズ大学の応用行動モデリング学科長グスタフ・マルクラ氏は次のように語った。「現在の自動運転アルゴリズムは、交通における相互作用を効果的に処理できるほど人間の行動を暗黙的に理解する能力が十分にありません。」道路上の人間の間には、ドライバーが歩行者の行動を理解したり、歩行者とドライバーが相互にやり取りして自らの安全を確保したりするなど、暗黙の了解が存在します。

4. 規制上の課題

完全自動運転車の実用化における最大のハードルは、自動運転車が人を殺したり、負傷させたり、物を壊したりした場合に誰が責任を負うのかなど、倫理と責任の問題かもしれない。米国政府は長年、テスラのオートパイロットやGMのスーパークルーズなどの運転支援システムの規制を拒否してきた。

傾向は変化しており、2021年6月、米国政府はすべての自動車メーカーが運転支援システムに関連する事故を報告する必要があると発表した。さらに、米道路交通安全局（NHTSA）は2021年8月、オートパイロット機能を搭載したテスラ車が緊急車両に追突し、17人が負傷、1人が死亡した事件について調査を開始した。

5年前のNHTSAのガイダンスでは、オートパイロットシステムが「予見可能な誤用」の証拠を示した場合に同局が介入する権限が明記されている。これは、テスラのマニュアルに警告があるにもかかわらず、運転者が運転席で眠ったり、ゲームをしたり、その他の運転者の注意をそらす活動に従事したりするYouTube動画でよく見られる。

最終的には、レベル 5 の自動運転システムに到達するには 10 年以上かかる可能性があります。技術的な問題、規制上の懸念、そして継続的なチップ不足がシステム開発の障害となっている。完全自動運転は、自動運転トラック、配車サービス、シャトルなどの商用車に最初に導入される可能性が高い。これらの車両の購入に必要な資本があることに加えて、商用実装では、特定の既知の道路に運用を制限したり、ドライバーが道路に積極的に注意を払っていることを確認するためにカメラを使用するなど、自律走行車の会社固有の安全操作パラメータを確立して実施したりする可能性が高くなります。

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