自動運転車に乗る前に知っておくべきこと





ピッツバーグの大きな倉庫の外、かつては数十の工場や鋳造所があったアレゲニー川沿いの地域で、現在はショップやレストランがあり、別の種類の技術革命が到来するのを待っています。スマートフォンをチェックして調べてみると、すでにここにあることに気づきました。白いフォードフュージョンは、その屋根が未来的な外観のセンサーで目がくらんでいて、近くでアイドリングしています。 2人が前に座り、1人はコンピューターを監視し、もう1人はハンドルを握っていますが、車は制御されています。私は飛び乗って、タッチスクリーンのボタンを押して、自動運転のUberが私を乗車させてくれるので座ってください。

ダウンタウンに向かう道路にジップアウトすると、車は車線にきちんと留まり、対向車と通りに突き出た駐車中のトラックの間を巧みに通り抜けます。私は以前に自動運転車に乗ったことがありますが、私たちの周りの道路で起こっている出来事に応じてハンドルとペダルが動くので、後部座席から見るのはまだ不気味です。

ドライバーなし、問題なし？

このストーリーは2016年11月号の一部でした



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現在まで、ほとんどの自動運転車は、カリフォルニア、ネバダ、テキサスなどの高速道路でテストされています。対照的に、ピッツバーグは、曲がりくねった道路、無数の橋、紛らわしい交差点、そして雪、みぞれ、雨のかなりの部分を備えています。 Uberのある幹部が言ったように、自動運転車がピッツバーグを処理できるのであれば、どこでも機能するはずです。この理論を試すかのように、にぎやかな市場の通りに入ると、2人の歩行者が前方の道路にダーツを投げます。車は彼らから少し離れたところで穏やかに止まり、待ってからその道を進みます。

Uberの車両には、さまざまな種類のセンサーが取り付けられています。

後部座席の前のスクリーンは、車の独特の世界観を示しています。私たちの周囲は鮮やかな色とギザギザのエッジでレンダリングされています。写真は、車両全体に配置された驚くべき一連の楽器の製品です。屋根にある大型の回転ライダーユニットを含め、7つ以上のレーザーがあります。 20台のカメラ;高精度GPS;と一握りの超音波センサー。車内の画面では、道路は水色に見え、建物やその他の車両は赤、黄、緑に見え、近くの歩行者は小さななげなわのように見えます。画面には、車両のステアリングとブレーキの状態も表示されます。また、いつでも乗車を停止するように車に指示するボタンがあります。 2016年になり、Uberはライダーが後部座席から自分撮りをすることさえ可能にしました。乗車が終わってすぐに、車の世界観と右上隅でニヤリと笑っている顔を示すループGIFをメールで受け取ります。私たちが信号で待っている間、歩道の人々は立ち止まって手を振っています、そして私たちの後ろでピックアップを運転している男は親指を立て続けます。



私の乗車は、Uberが厳選された顧客に自動タクシーのフリートでピッツバーグ周辺の乗車を予約させ始めた後、これまでの自動運転車の最も注目を集めたテストの一部です。車を呼び出すことができるスマートフォンアプリでタクシー業界をすでに覆している同社は、数年以内に自社の車両のかなりの部分を自動運転にすることを目指しています。テクノロジーが何百万もの人々の移動方法を変革する準備ができていることは大胆な賭けです。しかし、ある意味では、Uberがしなければならないのは賭けです。今年の前半には、主にドライバーへの支払いのために、驚異的な12億7000万ドルを失いました。自動運転車はUberに絶好の機会を提供すると、自動車業界のイノベーションを研究しているMITの助教授であるDavid Keithは言いますが、他の誰かが自動運転車を打ち負かして市場に出すという脅威もあります。

Uberのアプリの実験的なバージョンでは、自動車が近くを歩き回っています。

ほとんどの自動車メーカー、特にテスラモーターズ、アウディ、メルセデスベンツ、ボルボ、ゼネラルモーターズ、そしてグーグルや（伝えられるところによると）アップルを含むいくつかの大手ハイテク企業でさえ、自動運転車をテストしています。テスラの車は多くの状況で自分自身を運転します（ただし、会社はドライバーに高速道路でのみシステムを使用するように警告し、注意を払い、ハンドルを握るように求めています）。しかし、その手ごわい競争にもかかわらず、Uberはテクノロジーを迅速に商品化するための最良の機会を持っているかもしれません。フォードやGMとは異なり、自動運転車が最初に処理できると考えるルートに自動化を制限することができます。また、GoogleやAppleとは対照的に、タクシーの膨大なネットワークがすでにあり、時間の経過とともに徐々に自動化することができます。



Uberの幹部は、良い面を想像するのにほとんど問題はありません。収益を分割するドライバーがいなければ、Uberは利益を上げることができます。ロボットタクシーは非常に安くて使いやすいので、実際に車を所有することはほとんど意味がありません。論理的な結論として、自動運転は輸送自体を再プログラムする可能性があります。 Uberはすでにいくつかの都市で食品配達の実験を行っており、最近、長距離トラック用の自動システムを開発している新興企業であるOttoを買収しました。自動運転のトラックやバンは、商品をフルフィルメントセンターや店舗から自宅やオフィスに、目まぐるしいスピードと効率で運ぶことができます。私の試乗の少し前に、Uberの自動運転プログラムの責任者であり、Googleの自動運転プログラムのベテランであり、Ottoの共同創設者の1人であるAndrew Lewandowskiは、次のように述べています。次の10年。

Uberは速く動いています。同社は、2015年2月に、近くのカーネギーメロン大学のロボット工学部から多くの研究者を雇い、自動運転車を開発する先端技術センターを設立しました。その専門知識を使用して、Uberは1年強で自動運転タクシーを開発しました。これは、ほとんどの自動車メーカーがエンターテインメントコンソールを再設計するのにかかる時間とほぼ同じです。

しかし、動きが速すぎますか？テクノロジーの準備はできていますか？



Uberの従業員は各車を監視し、必要に応じて制御できるようにしています。

ロボの祖先

ピッツバーグでの残りの時間は、人間だけが制御するUberを使って移動します。コントラストがはっきりしています。自動運転車の開発に携わる先駆的な研究グループの1つであるロボティクスインスティテュートの一部であるCMUの国立ロボティックスエンジニアリングセンター（NREC）に行き、専門家がUberの実験についてどう思っているかを確認したいと思います。それで、私はビートアップしたヒュンダイソナタを運転するブライアンという名前の男と一緒に乗車します。ブライアンは、町のあちこちで自動化されたUberをいくつか見たと言いますが、彼と一緒に乗るのと同じくらい良い乗り心地を想像することはできません。その後、ブライアンは間違った方向に進み、完全に迷子になります。ただし、公平を期すために、彼は自動運転車と同様に交通を織り交ぜています。また、彼の電話の地図が修理のために閉鎖されている橋に私たちを導くとき、彼は単に数人の道路労働者に道順を尋ね、それから新しいルートを即興します。彼も友好的で、運賃を免除し、不便を補​​うために私にビールを買うことを申し出ました。自動化されたUberが非常に異なる体験を提供することを実感させてくれます。間違った方向転換や圧倒的なドライバーは少なくなりますが、スーツケースをトランクに入れたり、紛失したiPhoneを返却したりするのを手伝ってくれる人は誰もいません。

後ろのタッチスクリーンは、車のレーザーシステムによって認識される世界を示しています。

私はビールのレインチェックを行い、ブライアンに別れを告げ、約20分遅れてNRECの広大な倉庫に到着します。建物は魅力的なロボットのプロトタイプでいっぱいです。そして注意深く見ると、今日の自動運転車の祖先がいくつか見つかります。たとえば、入り口のすぐ内側には、冷蔵庫と同じくらいの大きさの6輪ロボットで、上部にセンサーのリングが付いたTerregatorがあります。 1984年、Terregatorは、ラボの外を歩き回り、時速数マイルでCMUのキャンパスを転がるように設計された最初のロボットの1つでした。そして、Terregatorは、1986年に、道路上で最初の完全にコンピューター制御された車両の1つであるNavLabと呼ばれる大幅に改造されたバンに引き継がれました。 NRECの正面玄関のすぐ外には、もう1つの注目すべき先駆者がいます。カスタマイズされたChevy Tahoeは、コンピューターでいっぱいで、Uberの自動運転車の1台の上にあるセンサースタックの初期バージョンのように見えるもので装飾されています。 2007年、ボスと呼ばれるこのロボットは、米国国防高等研究計画局が主催する都市運転コンテストで優勝しました。自動運転車にとっては、通常の交通をナビゲートできることを証明する大きな瞬間でした。ほんの数年後、Googleは実際の道路で自動運転車をテストしていました。

これらのCMUロボットのうち3台は、自動運転車への進歩が最近までどれほど緩やかであったかを示しています。ハードウェアとソフトウェアは改善されましたが、システムは、その豊かな複雑さと奇妙さのすべてにおいて、ドライバーが見る世界を理解するのに苦労しました。 NRECで、NavLabの最初のバージョンであるTerregatorの開発を主導したCMUの教授であるWilliam RedWhittakerとBossに会いました。 Whittakerは、Uberの新しいサービスは、テクノロジーが完成したことを意味するものではないと言います。もちろん、それは解決されていません、と彼は言います。解決されないのはエッジケースです。

また、悪天候、明るい日光、障害物によってセンサーが目が見えなくなったり、障害が発生したりするなど、対処すべきエッジケースはたくさんあります。次に、避けられないソフトウェアとハ​​ードウェアの障害があります。しかし、もっと重要なのは、エッジケースには未知のものへの対処が含まれることです。考えられるすべての状況に合わせて車をプログラムすることはできないため、ある段階で、車が持つあらゆるインテリジェンスを使用して、車に投げかけられたほぼすべてのものに対処できると信頼する必要があります。そして、特に紙袋を大きな岩と間違えるなどの小さな誤解でさえ、車が不必要に危険なことをする可能性がある場合は、それについて自信を持てません。

近年、進歩は間違いなく回復しています。特に、コンピュータービジョンと機械学習の進歩により、自動運転車はビデオ映像でより多くのことができるようになりました。これらのシステムの1つに十分な例を入力すると、障害物を見つけるだけでなく、歩行者、サイクリスト、または誤ったガチョウとして非常に正確に識別できます。

それでも、エッジケースは重要です。 NRECのディレクターは、インドネシアで育ち、CMUで学び、防衛、鉱業、農業用の自動運転車を開発したロボット工学者のHermanHermanです。彼は自動運転車が到着すると信じていますが、Uberの計画についていくつかの実際的な懸念を提起しています。 Webブラウザやコンピュータがクラッシュした場合、それは煩わしいことですが、大したことではない、と彼は言います。高速道路が6車線ある場合、中央を自動運転車が運転していて、車が左折することを決定します。次に何が起こるか想像できます。ステアリングホイールに誤ったコマンドを1つ取るだけです。

Uberの改造されたフォードフュージョンは、ピッツバーグの路上で簡単に見つけることができます。

ハーマンが予測するもう1つの問題は、テクノロジーのスケールアップです。道路上に自動運転車が数台あることはすべて非常にうまくいっていますが、数十、または数百はどうでしょうか。 Uberの車に搭載されているレーザースキャナーは互いに干渉する可能性があり、それらの車がクラウドに接続されている場合は、非常に多くの帯域幅が必要になると彼は言います。センサーの汚れのような単純なものでも問題を引き起こす可能性があると彼は言います。すべての中で最も深刻な問題（これは私たちにとって成長している研究分野です）は、自律システムを検証する方法、自律システムをテストして安全であることを確認する方法です、とハーマンは言います。

運転することを学ぶ

より実践的な視点として、私は町を横切って、実際に自動運転車を開発している人々と話をします。 GMが資金提供するラボを運営しているCMUのロボット工学部のメンバーであるRajRajkumarを訪ねます。シリコンバレーの人々によって支配されることが多い自動運転車の研究の動きの速い世界では、Rajkumarは少し古い学校のように見えるかもしれません。灰色のスーツを着て、彼は彼のオフィスで私に挨拶し、それから彼がプロトタイプのキャデラックに取り組んでいる地下のガレージに私を導きます。この車には、Uberの車に見られるものと同様の多数のセンサーが含まれていますが、それらはすべて小型化されて隠されているため、完全に正常に見えます。 Rajkumarは、自動運転車の実用化における進歩を誇りに思っていますが、Uberのタクシーが不当に高い期待を抱いている可能性があると警告しています。ドライバーを方程式から外すには、長い時間がかかるだろうと彼は言います。私は人々が彼らの期待を黙らせるべきだと思います。

私たちは認知的で知覚力のある存在です。私たちは理解し、推論し、行動を起こします。自動運転車を使用している場合、特定のシナリオで特定のことを実行するようにプログラムされています。

車のソフトウェアの信頼性に加えて、Rajkumarは自動運転車がハッキングされる可能性があることを心配しています。ニースでのテロ攻撃について知っています。そこでは、テロリストの運転手が何百人もの人々を刈り取りました。車に運転手がいないと想像してみてください、と彼は言います。 Uberは、この問題を真剣に受け止めていると述べています。最近、自動車のコンピュータセキュリティに関する2人の著名な専門家をチームに加えました。 Rajkumarはまた、コンピューターが現実の世界をよりインテリジェントに解釈できるようにするためには、根本的な進歩が必要であると警告しています。私たち人間は状況を理解していると彼は言います。私たちは認知的で知覚力のある存在です。私たちは理解し、推論し、行動を起こします。自動運転車を使用している場合、特定のシナリオで特定のことを実行するようにプログラムされています。

言い換えれば、自動化されたUberの後ろで見たカラフルな写真は、世界を理解するための単純で異質な方法を表しています。オブジェクトがどこにあるかを、時にはセンチメートルの精度で示しますが、それらが実際に何であるか、またはそれらが何をする可能性があるかはわかりません。これは、思ったよりも重要です。明らかな例は、おもちゃが道路に座っているのを見て、子供が遠くないかもしれないと結論付けたときに人々がどのように反応するかです。さらに注意が必要なのは、Uberが都市部と郊外の場所で大部分のお金を稼いでいることです、とRajkumarは言います。ここで、予期しない状況がより頻繁に発生する傾向があります。

車内では、カップホルダーが銀色のボタンに置​​き換えられ、自動モードと大きな赤い停止ボタンが作動します。

さらに、Uberの実験的なタクシーサービスで問題が発生すると、業界全体に影響が及ぶ可能性があります。オートパイロットモードのテスラがこの春フロリダの高速道路で大型トラックを見つけることができなかったときの自動運転システムに関連する最初の致命的な衝突は、すでに安全上の問題を提起しました。道路をより安全にすることを目的としたテクノロジーであっても、急いでテクノロジーを導入すると、簡単に反発を引き起こす可能性があります。 Uberはこれを画期的なものとして宣伝するという素晴らしい仕事をしてきましたが、現実的にはまだかなり遠い、とMITのキースは言います。新しいテクノロジーは、消費者の受け入れを構築するために肯定的な口コミに依存していますが、逆のことも起こり得ます。このテクノロジーに起因するひどい自動車事故があり、規制当局が取り締まる場合、それは確かに人々の熱意を和らげるでしょう。

運転席に招待された直後、Uberの車に乗っている途中で、テクノロジーの限界の現実を直接体験することができます。ボタンを押して自動運転システムをアクティブにすると、ハンドルを動かしたり、ペダルに触れたり、別の大きな赤いボタンを押したりすることで、いつでもシステムを解除できると言われています。車は以前と同じように完璧に運転しているようですが、隣のエンジニアがどれほど緊張しているかに気づかずにはいられません。そして、私たちが橋の上の交通に座っているとき、車が反対方向に近づいてくると、車はゆっくりとハンドルを左に回し始め、対向車線に向かってエッジアウトします。ホイールをつかむと、エンジニアが叫びます。

おそらくそれはバグであるか、あるいは車のセンサーが橋の両側の広く開いたスペースによって混乱しているのかもしれません。いずれにせよ、私は彼が言うようにすぐにやります。

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