自動運転トラックの安全対策では、反応よりも予防​​を重視する必要があります

操作の安全性とテストのディレクター、ジョン・マリナロによる

TorcでDaimlerTrucks North Americaを使用して開発している自動運転トラックについて人々が私に尋ねるとき、彼らは一般的に3つの質問のうちの1つを尋ねます：1）彼らは安全ですか？ 2）予測不可能なことをどのように予測できますか？および3）それらが安全であることをどのように知っていますか？これらは良い質問です。特に、TorcとDaimlerの両方が、安全であることが確実になるまでレベル4の自動運転トラックを商品化しないと言っていることを考えると。ただし、ほとんどの人が見逃しているのは、自動運転トラック、および人間のドライバーの安全慣行は、問題や事故に対応することよりも、問題や事故を回避することを重視する必要があるということです。

まず、自動運転システムは完璧ではないという明らかなことを述べて説明しましょう。元NASAの安全工学の幹部として、私たちはリスクを完全に排除することはできないことを理解しています。安全において、私たちの仕事は、リスクを可能な限り理解し、軽減することです。理解しなければならないことがわかっている問題とパラメータがあります。未知の未知数とも呼ばれる、私たちが知らないことにさえ気づかない問題もあります。これは確かに自動運転車の場合です。

未知のリスクの軽減

Torcでは、模範的な仮想ドライバーを構築しています。最高の人間のドライバーのように、私たちのドライバーは危機の際に信じられないほど良い決定を素早く下すことができます。模範的なドライバー–人間と仮想の両方が、道路上の安全にとって重要です。全交通事故の約77％はドライバーのミスによるものです。これらの事故は、多くの理由で、ドライバーが確立された安全プロトコルとベストプラクティスに従わない場合に発生します。私たちの仮想ドライバーは、これらのベストプラクティスを念頭に置いて設計されており、予測可能かつ一貫して対応します。

自動運転トラックは安全ですか？自動運転システムには、人間のドライバーにとって技術的な利点がいくつかあります。前述のように、自動運転システムは疲れたり気を散らしたりすることはありません。車両の広いセンサーカバレッジにより、移動要素と静止要素を常に継続的かつ包括的に検出できるため、人間のドライバーが受ける死角が大幅に減少します。 Torcのエンジニアは、事故の先行指標である状況と、リスクの高い地域に関する特定のデータを考慮に入れています。

また、発生するリスク状況に先立って実装するための詳細な戦略を組み込んでいます。これらの同じ戦略の多くは、防御的な運転訓練プログラムでプロのCDLドライバーに教えられています。たとえば、Smith System Driver ImprovementInstituteのTake5 Systemは、ドライバーに、高いステアリングを目指し、全体像を把握し、目を動かし続け、外に出て、確実にあなたが見えるようにすることを教えています。これらはすべて事故回避を目的としており、これらのガイドラインは、トラクタートレーラードライバー向けの業界で認められたベストプラクティスです。自動運転トラックは、これらすべてとはるかに多くのことを実行できます。

スミスからの5番目のガイドラインに少し焦点を当てたいと思います。逃げ道がない場合、道路で予期しない状況が発生した場合、どこにも行けません。また、40トンのトラクタートレーラーを比較的高速で運転するのに何が必要かを理解していないドライバーに、トラックが常に直面しているという視点を統合しています。大型トラックの操縦には、停車速度や回転半径など、乗用車にはない物理的な制限があり、出口の経路ではこれらの要素を考慮に入れる必要があります。

では、道路上の予測できないドライバーのリスクをどのように管理するのでしょうか。予測不可能なことをどのように予測しますか？周りの人をコントロールすることはできませんが、対応することはできます。幸いなことに、事故の可能性を高めるものについての研究からのデータがあります。たとえば、不必要な車線変更を回避すると、事故の可能性が12％減少します。もちろん、ドライバーが車線の閉鎖や左出口に直面したときに車線を変更する方が安全な場合もありますが、事故やクローズコールを回避することは、安全データに裏付けられたベストプラクティスの問題です。 Torcでは、このような安全データにより、人間のオペレーターが知って習得するのに10年の経験が必要な情報を使用してソフトウェアをプログラムすることができます。たとえば、交通状況が未解決の問題を示したときに、車線に「事前配置」するように自律型トラックに通知して、迅速な変更の必要性を回避することができます。

自動運転トラックのソフトウェアとハ​​ードウェアの障害を懸念する人もいますが、ある時点で障害が発生する可能性があります。設計に冗長性とフォールトトレランスを組み込んで、防止できないものの管理と安全な障害の計画を支援します。このために、NASAと航空学からもページを取得し、たとえば、安全性が重要なシステムに冗長性を追加するなど、劣化したシステムや故障したシステムを引き継ぐ準備ができている「ホットスペア」を用意しています。

安全エンベロープの定義

運転安全エンベロープについても考えてみましょう。 Torcは、車両を高レベルの安全性の範囲内で運転し続けるために、さまざまな交通および環境条件に対する特定の運転行動を定義しています。データは、発生するリスクイベントの1つの要因を排除するだけで、事故の可能性を95％以上減らすことができることを示しているため、これは交通安全にとって重要です。安全ゾーンを色で分類します。緑は安全、黄色は安全性が低い、オレンジは危険ゾーン、赤は危険ゾーンです。たとえば、私たちが自動車を運転するように教えられたとき、私たちは私たちの前の車から3秒の距離を許可するように言われます。トラックの場合、停止に時間がかかるため、5〜7秒かかります。上記の距離ガイドラインに従うことで、少なくとも90％の時間、ドライバーをグリーン（私たちが住みたい場所）に保つことができます。しかし、これは人々が一般的に運転する方法ではありません。たとえば、ワシントンD.C.を少し回ると、人々はほとんどの時間をレッドゾーンで過ごしていることがわかります。その結果、毎日事故が発生しています。グリーンゾーンにとどまると、事故が75％以上減少します。レッドゾーンでの操作は安全ではありません。マージンがなく、事故を避けるためにヒーローの応答を強制される可能性が高いです。

自律型トラックは、同時に報告するセンサーの数が多いことと、位置を正確に測定してそれに応じて行動する能力の両方により、安全エンベロープの利点を保持しています。センサーにより、自動運転トラックのシステムは、道路上の他のすべての人が一度にどこにいるかを正確に検出できます。人間のオペレーターがしなければならないように、さまざまなミラーを順番に見回すのに時間をかける必要はありません。さらに、自動運転トラックは、群衆を追いかけたり、道路に問題が発生した場合に攻撃的な感情を引き起こしたりする、人間の焦りの行動を採用していません。

車線変更は、トラックだけでなく車にとってもリスクの高いイベントであり、車線変更の業界ガイドラインはTake 10と呼ばれます。これは、3秒間信号を送り、その後7秒で車線変更を完了することを意味します。密集した交通、カーブ、気象条件で速度を5 mph下げるなど、この速度低下ガイドラインに追加すると、エラーのマージンを大幅に削減し、事故やクローズコールのリスクを軽減する防御的な運転ガイドラインの印象的なパッケージがすでに用意されています。

これらのガイドラインやその他のガイドラインを使用して、自動運転トラックの動作を定義し、可能な限り安全エンベロープのグリーンゾーンで動作することを目標としています。 Torcでの私たちの目標は、ほとんどの人間のドライバーよりも安全、効果的、効率的にトラックを運転する方法をリードすることです。これにより、リスクが軽減され、人命が救われることを願っています。私たちが話している運転行動は、適切なプログラミングで一貫して実装できるため、これはすべて可能です。

人間のドライバーが経験から学ぶように、私たちの自動運転トラックは経験を積むでしょう。ただし、自動運転トラックは集合的な学習の恩恵を受けているのに対し、人々は一度に1人の経験を積んでいます。トラックが周囲の状況を認識するのに役立つセンサーとコンピューティングは、インシデントが発生した場合や極端な対応が必要な場合に、データを保存したり、データを記録したりすることもできます。そのような発生をすべて分析し、適切な対応を決定し、フリート全体でソフトウェアを更新します。また、システムが処理する準備ができていない状況の場合に安全に停止するようにトラックをプログラミングするなど、未知のものがある場所についても計画しています。

交通安全の未来を築く

自動運転トラックが安全であることをどうやって知ることができますか？クラス最高のハードウェアとコンピューティング、高度なテクノロジー、経験豊富なトラックドライバー、交通安全データ、業界標準のベストオペレーションプラクティスに支えられた、可能な限り最も経験豊富で模範的なドライバーを構築しているためです。完了する前に、私たちの知識は、道路でより安全になる方法を人間のドライバーに教えるのに役立つと思います。

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TorcのSafetyand Mission Assuranceチームは、自動運転のセミトラックを開発するためにデータ駆動型のアプローチを使用しています。道路をより安全にするという私たちの使命を支援したい場合は、今すぐ申し込み、優勝チームに参加してください。