自動運転車の革命は止められないようです。
数年前、自動運転は不可能に聞こえました。幸いなことに、2018年に、Waymoはフェニックスで商用自動運転サービスを導入しました。テスラとグーグルも自動運転車の製造を開始しました。そして間もなく、ステアリングを握らずに目的地まで車で行くことができるようになります。
しかし、自動運転車 安全な？それとも、そもそも自動運転車が必要なのはなぜですか？多くの人が自動運転車のしくみを尋ねてきました。
そのため、この記事では、自動運転車とは何か、そのレベル、動作方法、および内部のテクノロジーについて学習します。
考えてみてください。最近の調査によると、自動車事故の94〜96％は人為的ミスが原因です。そして、多くの人が自動車事故で亡くなりました。
人々を安全に運転できる車があればどうなるでしょうか？
そのため、企業は自動運転車を市場に投入するためにたゆまぬ努力を続けています。
自動運転車は、事故による交通遅延に関する多くの問題を最小限に抑えることが期待されています。さらに、輸送、緊急輸送などの他の分野での移動を簡素化します。
一般的に、自動運転車は将来、自動車の景観を形作るでしょう。
「無人運転車」または自動運転車とも呼ばれる自動運転車は、人間の介入なしに動作する車またはトラックです。特別に設計されたハードウェアとソフトウェアを使用して、ある目的地から別の目的地に移動するときに、天気、障害物、道路状況を検出します。
通常、自動運転車は次の5つの自律性レベルに分類されます。
これは、人間のドライバーが関与する自動運転車の自律性の最低レベルですが、自動運転車は自動車システムと制御を共有しています。アダプティブクルーズコントロールシステムを搭載したほとんどの車は、このレベルに分類されます。
このレベルでは、人間のドライバーがシステムを常に監視する必要がありますが、車のシステムが加速、ステアリング、ブレーキを完全に制御します。ただし、人間の運転手がハンドルを握る必要がある場合もあります。
このレベルの自律性では、自動システムが車を完全に制御します。つまり、ドライバーは、システムによって車が運転されている間、映画を見たり、他のタスクを実行したりすることもできます。このレベルの一部の車は、フルタイムの介入ではありませんが、ドライバーが介入する必要がある場合があります。
このレベルの自律性では、限られたエリアや管理された場所にいても、自動システムが車を完全に制御します。
レベル5の車は、人間が制御しなくても運転できます。
交通渋滞、衝突、死亡者の減少の他に、自動運転車には次のような多くの利点があります。
不注意な運転者による事故は非常に多いものの、病気や運転者の倦怠感などが原因で事故につながることもあります。自動運転車は、自動システムを使用してある目的地から別の目的地まで車を制御および運転するため、これらの要因の影響を受けません。
それらは、車が動く前に環境をスキャンする自動システムによって制御されます。つまり、システムが前方の障害物や悪天候を感知した場合、車は移動しません。
燃料消費は、特に発展途上国において、自動車産業にとって脅威です。ガソリンの価格が上限に達することもあります。
ありがたいことに、自動運転車は燃料費の削減に役立ちます。
自動運転車は、ステアリングを制御する煩わしさから人々を解放します。つまり、プロジェクトに取り組んでいる間、職場まで運転することができます。
渋滞や衝突が減ったことで、職場に早く到着できるため、道路で過ごす時間が短縮されます。
自動運転車とは何かを理解できたら、それらが環境とどのように相互作用するかを見てみましょう。
もちろん、自動運転車は単なるロボットではありません。それはあなたが運転しているのと同じ車です。ただし、自動運転技術を製造している企業は、自動車が環境と安全に相互作用するのに役立つメカニズムを導入しています。
レベル3以上のほとんどの車は、ハードウェア、ソフトウェア、機械学習を組み合わせて、ある場所から別の場所に移動します。
自動運転車の操作を支援するために統合されたテクノロジーには、次のものがあります。
レーダーまたは無線の検出および測距技術は、特に夜間や荒天時に自動運転車の検知能力を高めることを目的としています。
レーダーは、運転中、対向車や障害物が前方にあるかどうか、および対向車の速度を知らせる電波を放射します。レーダーは、車の周囲の物体に関する正確な情報を送信しない場合があることに注意してください。
電波を放射するレーダーとは異なり、Light Detection and Ranging（LiDAR）は、車の周囲のあらゆる物体を検出できる高解像度のレーザーを放射します。また、LiDARは情報をより速く正確に送信します。 LiDARセンサーは、転がるボールのような小さな物体でも検出できます。
物体が車や物体に危険を及ぼすと、車はすぐに停止します。
ただし、LiDARは、雪、煙、または霧の時間帯に正確な情報を送信しない場合があります。
これらは、車がコーナーにある物体を識別できるようにする高解像度カメラです。
テスラの自動運転車のほとんどは、8台のカメラが外側を向いているため、周囲のあらゆるものを検出できます。
ただし、これらのカメラは、嵐、霧、またはスモッグが密集している地域では効果的に機能しません。ただし、自動運転車は、1つのシステムが機能しない場合、移動しないように設計されています。
これらは、すべてのセンサーデータのリアルタイムプロセスを効果的に促進するのに役立つコンピューターチップです。
中央処理装置を備えた標準的なコンピューターとは異なり、自動運転車に必要な計算能力は非常に高いため、CPUはそれを処理できません。そのため、GPUが導入されました。しかし、自動運転車に必要なデータ処理の量と伝送速度を考えると、このチップでさえ十分ではありません。
テスラがニューラルネットワークアクセラレータを導入したのはそのためです- 2100フレームを処理できるNNA チップ内の350億GOPSで毎秒、データ処理が高速になります。
自動運転車の革命は止められませんが、課題に直面しています。それらのいくつかは、レベル5の自律性が実装されないようにさえしています。
いくつかの課題は次のとおりです。
道路交通規則は国によって異なります。たとえば、カナダの道路は発展途上国の道路とはあまりにも異なっています。
これは、自動運転車の採用に関しては、発展途上国にはまだ長い道のりがあることを意味します。
上記のように、自動システム、特に外部カメラとセンサーは、オブジェクトが視界から遮られている場合、正確なデータを検出して送信しない場合があります。これは、吹雪の中や天気がスモッグでいっぱいの場合、車は周囲の環境で何も検出できないことを意味します。
自動運転車に統合されたハードウェアとソフトウェアのコンポーネントは、すべて人間の作品です。これは、彼らがサイバー攻撃に対して脆弱であることを意味します 。
課題に直面しているにもかかわらず、自動運転車の革命は私たちの道路の命の恩人のようです。自動運転車の製造をリードしているのはテスラとグーグルだけですが、すぐに多くの企業が波に乗り、これらの車の価格を下げるのに役立つと期待できます。
Donna Jamesは、米国ミシガン州出身の熟練したフリーランスのエッセイライター兼校正者であり、現在、 NSBroker での仕事とは別に、IT＆C業界に焦点を当てたさまざまなプロジェクトに取り組んでいます。 テクニカル分析のスペシャリストとして。彼女は日常の開発に興味があり、マーケティングやテクノロジーなどのさまざまなトピックに関するブログ投稿を書いています。