自動運転車の約束は、人間のミスが世界の多数の交通事故の原因ではなくなる未来です。しかし、最近の包括的な研究では、自動運転車の安全性は進歩しているものの、いくつかの重要なシナリオでは依然として人間の能力に達していないことが示唆されています。
セントラルフロリダ大学の研究者らによる最近の分析により、自動運転車の安全性能に新たな光が当てられました。この研究では、自動化技術を搭載した車両が関与する2,100件の衝突事故と、人間のドライバーが関与する35,000件以上の衝突事故のデータを調査した。自動運転車の安全性の微妙な全体像を明らかにします。
一見したところ、その結果は期待を裏付けるものです。自動運転車はほとんどのシナリオで優れた安全性を実証します、最も一般的な種類の事故のリスクを 20 ～ 50% 削減できる可能性があります。この改善は、環境を迅速に分析し、データに基づいた意思決定を可能にする高度なセンサーとソフトウェアによるものです。
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自動運転車は必ずしも人間より運転が上手いとは限らない
ただし、この調査では、このテクノロジーの重大な弱点も明らかになりました。夜明けや夕暮れなどの視界が悪い状況では、自動運転車は人間が運転する車に比べて衝突リスクが 5 倍高くなります。さらに、自動運転車は方向転換操作を実行するのに苦労しており、このような状況での事故率は人間の自動運転車に比べてほぼ 2 倍になります。
マシンが大量のデータを処理し、プログラムされたルールに従うことに優れている場合、経験豊富な人間のドライバーが本能的に下す微妙な決定を下すのは依然として困難です。たとえば、人間のドライバーは、微妙な社会的合図に基づいて歩行者の動きを予測できることがよくありますが、このスキルは現在の AV システムがまだ習得していません。
Mohamed Abdel-Aty 氏と Shengxuan Ding 氏が率いる研究チームは、オーディオビジュアル システム技術を完成させる必要性を強調しています。彼らは、気象センサーと照明センサーの改善、冗長性対策の実装、センサーデータ統合の改善など、いくつかの重要な戦略を提案しています。目標は、あらゆるシナリオにおいて人間の運転能力と同等、またはそれを超えるシステムを作成することです。
自動運転車は大きな進歩を遂げています
自動運転車を改善するための有望な手段は、「センサーフュージョン」技術の開発、カメラ、LiDAR、GNSS、レーダーセンサーなどの複数のソースからのデータを組み合わせます。このアプローチにより、困難な天候や照明条件でのパフォーマンスが向上する可能性があります。ただし、この大量のデータをリアルタイムで処理するには、独自の一連の課題が伴います。高いコンピューティング能力が必要となり、AV システムの複雑さとコストが増加します。
この研究は、車車間通信システムの可能性も示しています。これらの技術により、自動運転車は潜在的な危険に関する情報を他の車両や交通安全システムと共有できるようになり、危険をより効果的に予測して回避できる情報に基づいた道路利用者のネットワークを構築できるようになります。すべての車が相互に通信できれば、事故の数は大幅に減少するでしょう。
こうした進歩にもかかわらず、専門家は電気自動車の安全性について性急に結論を出さないよう注意している。ジョージ・メイソン大学のミッシー・カミングス氏は、電気自動車に関する事故に関する現在のデータベースはまだ限られており、電気自動車の全体的な安全性能について明確な主張をするのは難しいと指摘する。彼女も心配している自動運転車会社の報告には潜在的なバイアスがあり、事件のビデオ映像がこれらの企業が提供したアカウントと必ずしも一致しない例を強調しました。
自動運転車の安全性を評価する際のもう 1 つの問題は、現在の導入の性質です。アリゾナ州立大学のJunfeng Zhao氏は、自動運転車、特にロボタクシーは、、多くの場合、特定の地域や環境で動作します。。この限られた範囲により、結果をすべての運転条件やシナリオに一般化することが困難になります。したがって、自動運転車の安全性に関するより信頼できるデータを収集できるようになるまでには、さらに数年待たなければなりません。
ソース ：自然
