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自動運転車がハンドルを握る
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自動運転車がここにあり、彼らはここにとどまります。それらの使用と受け入れはまだ普及していませんが、その日が来ています。主要な自動車メーカーのほとんどは、自動運転車プログラムを積極的に検討し、広範な路上テストを実施しています。
安全性の向上が主な利点です。 Intelの自動運転の戦略およびマーケティング担当シニアディレクターであるJillSciarappo氏は、すぐに事故の数を減らすことが主な目標であると述べています。今日、衝突回避技術を搭載した多くの車は、搭載していない車よりも安全であることを実証しています。1
主な目標は、事故の数を減らすことです。
米国の多くの新しい車はすでに そのような技術を搭載 、先進運転支援システム（ADAS）と呼ばれます。テクノロジーが進歩するにつれて、自動運転車のインフラストラクチャがより効率的になります。ただし、これらの車両の継続的な受け入れを確保するには、安全性、セキュリティ、一般の認識と期待の管理など、長引く課題を解決する必要があります。
自動クルーズコントロール、自動緊急ブレーキ、車線逸脱警報などの基本的なADASシステムの構成要素の多くは、すでに導入されていると、半導体メーカーのMicronTechnologyの最高経営責任者であるSumitSadanaは述べています。これらのビルディングブロックが、車両の運転を担当する中央コンピューターの制御下に置かれるようになる、完全な自律性に向けた段階的な開発が見込まれます。
自律への競争
ゼネラルモーターズ、フォード、フォルクスワーゲン、トヨタ、ホンダ、テスラ、ボルボ、BMWなど、ほとんどの世界的な自動車メーカーは自動運転車の技術を積極的に模索しています。いくつかの関連する開発：
これらのビルディングブロックがますます中央コンピューターの制御下に置かれる、完全な自律性に向けた漸進的な発展が見られると予想されます。
- 2015年、ボルボは自動運転車の全責任を受け入れると述べた最初の自動車メーカーとなり、法的な影響や公共の懸念の一部に先んじています。
- GMはスタートアップを買収するために2016年に10億ドル以上の現金と株式を費やしました クルーズオートメーション 。
- トヨタと2つのパートナーは 28億ドルを投資する トヨタリサーチインスティテュート-アドバンストデベロップメントでは、今後数年間で自動運転技術の開発を担当します。
- 2018年、BMW 248,000平方フィートの施設を開設 ドイツのミュンヘン郊外で、自動運転車の開発とテストを行っています。
主要メーカーが開発努力を続けているため、自動運転を導くいくつかの重要な潜在的メリットがあります。インフィニティリサーチレポート トレンドの詳細 それは業界の舵取りを見ています：
- リアルタイムルート最適化： 自動運転車は、他の車両や交通管理インフラストラクチャと接続して、道路状況や交通レベルに関するリアルタイムの情報をルート選択に組み込みます。
- レーン容量の増加： 自動運転車は、より高速で車両に近接して動作できるため、車線容量が大きくなります。
- エネルギー消費量の削減： 自動運転車は従来の車両よりも軽量であるため、燃料消費量が少なくなります。
人間の乗客の安全性の向上は、もう1つの大きなメリットになります。 ADASは、人間のオペレーターの手からリスク要因を取り除き、交通管理の改善だけでなく、安全性の向上にも貢献し、事故を減らして人命を救います。
技術によって駆動
安全で効率的な自動運転車の運用には、AI、安全とセキュリティ、カメラ、ネットワークインフラストラクチャ、センサー技術のレーダーとライダー、またはレーザー光レーダーなど、いくつかの重要な技術があります。これらのテクノロジーはすべてシームレスに統合して、自動運転車の安全で成功した操作を保証する必要があります。
人工知能： AIは自動運転車のテストと開発の主要な焦点であり、車両は新しい革新的な方法でAI（ディスクリートテクノロジーのコレクション）を適用しています。 Sadanaのような専門家は、ディープラーニングを自動運転AIの背後にある最も重要なテクノロジーと見なしています。ニューロンの活動を模倣する深層学習は、音声と音声の認識、音声検索、画像の認識と処理、動きの検出、データ分析などの機能をサポートします。これらの機能が連携することで、車両は歩行者の交通、道路上の他の車両、信号機を認識し、マップされたルートを順守することができます。 Sciarappoは、自動運転車のマッピング技術を仮想の線路と比較しています。
AI市場は、成長する自動運転市場に対応しています。別 調査報告書 自動車用AI市場は2025年までに105億ドル以上に達すると予測しています。
安全性と保安： 自動運転車は、乗客だけでなく他の車両や歩行者の安全とセキュリティが一般の人々に保証されるまで、広く受け入れられることはありません。 Sciarappoは、このレベルの受け入れを促進するために、Intelが開発した安全基準であるResponsibility-Sensitive Safety（RSS）フレームワークを指摘しています。 RSSフレームワークは、車をセーフモードに保つためのベストプラクティスについて話し始めるための方法です。
一貫して安全な操作を保証するために、自動運転車には、車両が動作している外部環境を注意深く監視するための多数のカメラやその他のタイプのセンサーが装備されています。インフラストラクチャが成長し、開発が進むにつれて、センサー入力が増えると、より安全な操作につながります。
安全なオンロード操作は自動運転車の安全性とセキュリティの主要な側面ですが、自動運転車をハッキングする可能性も重要な懸念事項です。市場は高度なセキュリティ技術の必要性に応えています。 最近のレポート 自動車のサイバーセキュリティ市場は2025年までに57.7億ドルに成長すると予測しています。
ネットワークインフラストラクチャ： 自動運転車とクラウドインフラストラクチャなどの外部ソースとの間の迅速で一貫性のある接続により、信号が車両との間でより迅速に送受信されます。高速接続とデータダウンロードを約束する5Gワイヤレス技術の出現により、これらの車両への接続が改善され、ビデオ会議やゲームへのリアルタイム参加からヘルスモニタリングなどのヘルスケア機能まで、幅広いサービスが可能になると期待されています。 。
自動運転車が周囲と通信するためのプロトコルはいくつかあります。包括的用語は、V2X、またはすべての手段であり、次のものが含まれます。
- 車両からインフラストラクチャへの通信。これにより、周囲のインフラストラクチャとのデータ交換が制限速度、信号機、標識の範囲内で動作できるようになります。また、燃費を管理し、衝突を防ぐことができます。
- 交通状況の中で安全な操作を可能にする車車間通信は、衝突やニアミスの防止にも役立ちます。
オーストラリア国立大学の工学およびコンピューターサイエンスの著名な教授であり、Intelの新技術グループの上級研究員であるGenevieve Bellによると、自律車両技術は主に車両自体に搭載されていますが、十分なネットワークインフラストラクチャが必要です。また、自動運転車を誘導するための道路構造と道路の合意された一連の規則も必要です。ここでの課題は、車両が規則に同意できることですが、人間はこれで本当にひどいです、とベルは2018年10月のサンフランシスコでのプレゼンテーションの中で言いました。
センサー技術： センサーシステムは、レーダー、LIDAR、カメラなど、拡張された自動運転車の運用の要求を満たすために急速に進化しています。これらのテクノロジーにより、車両はますます洗練された自律的な5つのレベル（SAE Internationalで定義）で動作できるようになります。
- レベル1： 車両はマイナーなステアリングまたは加速タスクを実行します。他のすべての操作は完全に人間の管理下にあります。
- レベル2： 車両は安全状況に自動的に対応しますが、ドライバーは警戒と対応を維持する必要があります。
- レベル3： 車両は、さまざまな交通状況や環境条件下で特定のセーフティクリティカルな機能を実行します。
- レベル4： 車両は人間の入力を必要とせずに動作できます。
- レベル5： 車両は、あらゆる環境（天候または交通）で完全自動化されて動作します。
自動運転の段階的な導入は、自動運転機能の強化された展開によって実現されます。市場が自律機能にウォームアップし、価格が下がり、テクノロジーが成熟するにつれて、ドライバー支援から最終的には完全自律に至るまでの機能レベルの向上が段階的に展開されると、サダナ氏は言います。
Lenovo Data CenterGroupの著名なエンジニアであるFredBowerも楽観的です。ディープラーニング技術による画像認識の進歩により、車両周辺の世界の忠実度の高いモデルを作成できるようになりました、と彼は言います。完全自動運転車への準備として、ドライバー支援技術の継続的な開発が期待されます。
運転を続ける
自動車メーカーは、ますます自動運転車を提供するために競争しています。元フォードCEOのマークフィールズは、フォードが レベル4の車両 2021年までに、アクセルペダルもステアリングホイールもなくなり、乗客は事前定義されたエリアで車両を制御する必要がなくなります。ボルボ 展開する予定 同じ年に完全自動運転車。
BMWの自動運転担当上級副社長であるElmarFrickensteinは、同社が次のことを行うことを期待しています。 2021年までにレベル3の自動車を生産する しかし、それまでにレベル4または5の容量の車を配達することさえできました。そして2017年に、BMWはそれが Intelおよびその子会社であるMobileyeとのコラボレーション 自動運転車の開発に取り組む。
技術の継続的な進歩とそれらの使用の広範な受け入れには、自動車および技術業界全体での重要な協力が必要です。 Sciarappoは、自動運転車の普及を確実にするために必要な3つのランドマークを見ています。ナンバーワン：ADAS機能は標準になる必要があります。第二に、テクノロジーと事故を回避する能力を測定およびテストする方法を理解し、その自律的な未来への道に私たちを導くために、業界全体の努力が必要であると彼女は言います。 3つ目：政策立案者は、このテクノロジーを推進する方法を理解するために参加する必要があります。