自動運転の国家基準が導入される。2021年はレベル3自動運転車元年となるか?

自動運転の国家基準が導入される。2021年はレベル3自動運転車元年となるか?

自動運転は間違いなく自動車の究極の開発トレンドとなるため、多くのメーカーが現在、自動運転車の開発に多大な労力を費やしています。現在、多くのメーカーが自社の車が自動運転の L2+ レベルに到達していると主張していますが、レベル 2.5 であると主張するメーカーもあれば、レベル 2.9 であると主張するメーカーもあります。しかし、これまで自動運転車の分類に関する正確な国家基準は存在しなかった。レベル2.5であってもレベル2.9であっても、厳密に言えばメーカー自身の定義です。

工業情報化部は2021年1月1日から「自動車運転自動化分類」を正式に発表し、全国的に実施し始め、自動運転車の分類定義と分類原則を明確にした。メーカーはもはや名前をランダムに選ぶことはできません。

[[358059]]

自動運転のさまざまな機能レベルに関しては、米国道路交通安全局(NHTSA)と米国自動車技術協会(SAE)によって自動運転技術の分類に関する国際的に認められた標準が提案されています。その中でも、SAEが提案する分類標準が主流であり、よく使用されている標準です。 「自動車運転自動化分類」の承認は、中国が正式に独自の自動運転車の分類基準を持つことになることを意味する。

国内規格と外国規格の違いは何ですか?

実は、国が定めた基準は国際的に認められた基準とほぼ同じで、どちらもレベル0~5に分かれています。

主な違いは次のとおりです。まず、国際的にはレベル 0 は「無人自動化」であり、すべての運転が人間によって行われることを意味します。ただし、国の基準ではレベル0は「緊急支援」と呼ばれ、AEBなどの安全支援機能を搭載した自動車はレベル0と呼ばれています。つまり、国内基準は海外基準よりも進んでいるということです。レベル0では運転支援が全くないというわけではなく、AEBなどの運転支援が音やアラームでドライバーに注意喚起することになります。

第二に、国際的に認められた基準によれば、レベル2自動運転車のOEDR(物体とイベントの検出、および意思決定タスク)はすべて人間のドライバーによって完了されます。レベル2自動運転の国家基準では、「目標とイベントの検出と対応」をドライバーとシステムが連携して完了する必要があると規定されています。

3 番目に、国家規格では、レベル L3 でのドライバー引き継ぎ能力の監視とリスク軽減戦略の要件が明示的に追加され、最低限の安全要件が明確化され、実際のアプリケーションにおける安全リスクが軽減されます。

[[358060]]

L2.5レベルはありますか?

現在、多くのメーカーが自社の車は L2.5 であると主張しており、中には L2.9 であると主張するメーカーもあります。実際、これらはメーカー自身がモデルに与えた定義であり、国の基準ではありません。一方で、これはメーカーがコンセプトを混乱させ、自社製品を過剰に宣伝しようとする意図的な試みです。一方、これまでの国際規格はあまり詳細ではなく、どのような構成が L2 とみなされ、どのような構成が L3 とみなされるかについて明確な規定がありませんでした。国家規格が導入された後、メーカーは製品を宣伝する際に「L2.5」という用語を使用しなくなる可能性があります。

[[358061]]

L3の標準は何ですか?

国家基準が施行されると、すべての自動車メーカーが国家統一基準に基づいて自動運転車を開発・生産することになり、将来的には完全自動運転の実現が大きく促進されることになる。国家標準が正式に開始された後、2021年はレベル3自動運転車元年になる可能性があります。

では、どのような構成が L3 自動運転とみなされるのでしょうか? 明確な指標が 3 つあります。

まず、ウインカーを点灯して車線変更を行うというものがあり、ウインカーを点灯させた後、車両が自動で車線変更を行うというものです。この機能は実際には高速道路でより実用的です。 2つ目は高速道路での自動ナビゲーション支援運転(NOAに類似)です。 3つ目は、市街地での自動ナビゲーション支援運転です。この機能は自動車メーカーにとって大きな課題です。現在、複雑な市街地道路で効果的な運転支援を実現できるメーカーはありません。特に交通渋滞が特に激しい一級都市ではそうです。

要約:

現在の実情から判断すると、レベル1、レベル2の自動車用製品は商品化されており、ユーザーに認知されていると言えます。レベル3とレベル4は、今後1、2年ですべてのメーカーの焦点となるでしょう。実際、一部のメーカーはすでにL3レベルの技術力を持っていますが、大規模に商品化するには時間がかかります。しかし、国家基準の策定と導入は、自動運転車両技術の発展に大きな推進力をもたらします。

<<:  企業に利益をもたらす 5 つの AI トレンド

>>:  スマートビルディングにおける技術の陳腐化にどう対処するか?

ブログ    

推薦する

Java プログラミング スキル - データ構造とアルゴリズム「非再帰的バイナリ検索」

[[396063]]基本的な紹介1. バイナリ検索は、順序付けられたシリーズ(数字や文字など)の検...

ディープラーニングを理解するための鍵 – 啓蒙

ニューラル ネットワークは、これまでに発明された最も美しいプログラミング パラダイムの 1 つです。...

...

ロボットが書いた記事には著作権がありますか?国内初の人工知能論文著作権訴訟を例に挙げる

著作権法実施条例第2条によると、「著作権法でいう著作物とは、文学、芸術、科学の分野における知的成果で...

李嘉誠は率直に言った。「人工知能の時代には、これらのいくつかの業界だけが大きな成功を達成するのに役立ちます。」

李嘉誠氏はこう語った。「人工知能の時代には、世界がどう変化しても、経済サイクルがどう変動しても、常に...

英国メディア:中国と米国の人工知能の覇権争いで欧州は敗退

[[223787]]英国メディアは、現在の人工知能ブームの最も注目すべき特徴の一つは、中国が突如とし...

ボストン・ダイナミクスの二足歩行ロボット「アトラス」が驚異的な体操ショーを披露、ネットユーザー「恐ろしい」

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

[文字列処理アルゴリズム] 文字列を整数に変換するアルゴリズム設計とCコード実装

1. 要件の説明数字の文字列を入力し、その文字列を整数に変換して出力するプログラムを作成します。たと...

より賢いAIの代償:Google、音声アシスタントがユーザーの会話の録音を漏洩したことを認める

AI時代の生活にプライバシーは存在しません。スマート音声アシスタントはプライバシー漏洩の次の大きな災...

1つのモデルで2つのモダリティを解決、Google AudioPaLMは「テキスト+オーディオ」を統合:話すことも聞くこともできる大規模モデル

強力なパフォーマンスと汎用性を備えた大規模言語モデルは、オーディオやビデオなどの多数の大規模マルチモ...

5Gテクノロジーが人工知能の能力をどのように向上させるか

5Gは人工知能の可能性を解き放ちます。しかし、AI と 5G は私たちの日常のビジネス生活にどのよう...

...

機械学習と予測分析の違いは何ですか?

[[279165]]今日、認知学習はかつてないほど普及しています。一般的に言えば、認知学習と認知コ...

小売業界における人工知能の応用

多くの小売業者にとって、2020年のコロナウイルスの流行は、その存続と運営に深刻な影響を及ぼしました...