自動運転車の技術

非常に多くの関係者が参加しているため、自動運転は想像以上に身近なものです

前回のブログでは、自動運転車の主要なプレーヤーと、技術がどれほど急速に進化しているかについて話しました。私たちの投稿からわずか数日後に、ある非常に有名な自動運転車のアプリケーションを巻き込んで大きな混乱が起こるとは、私たちはほとんど知りませんでした。 2016 年 12 月 14 日にカリフォルニア州サンフランシスコで Uber の自動運転タクシー サービスが開始された直後に、自動運転車の 1 台が赤信号を無視している様子を映したビデオが登場しました。 Uber は、当時この車は人間のドライバーによって運転されており、乗客は乗っていなかったと述べたが、その影響は迅速だった.車の登録。

明らかに、素晴らしいアイデアから自動運転車がすべての人に届くまでの道のりには、いくつかの迂回路が存在するでしょう。しかし、確かに言えることは、時折の後退はあるものの、自動運転車の背後にある技術は前進し続けており、私たちはポイント A からポイント B に移動する機械について根本的に考え直す必要に迫られているということです.

自動運転車は現在どこにあり、どこへ行くのか?

私たちが現在日常的に運転している自動車の自動化と、それほど遠くない未来の自動運転車の自動化との基本的な違いは、主にドライバーの関与のレベルに関係しています。今日の多くの新しい車両には、自動化のレベル 1 と見なされるアシスト ブレーキやアダプティブ クルーズ コントロールなど、運転の特定の側面を自動的に処理する一連の制御が既に組み込まれています。

現在市販されている自動運転車は、レベル 2 程度の自動化です。良い例は、自動運転車に関する前回のブログで取り上げた、Tesla の半自動運転支援 (「オートパイロット」) 機能です。テスト中のプロトタイプのほとんどは、ドライバーが特定の状況で注意を払わなくても安全なレベル 3、または悪天候や予期しない道路状況がない限り、ドライバーが関与する必要がないレベル 4 です。しかし、研究が示すように、テキストをチェックしたり居眠りをしたりしている人間の「ドライバー」は、注意を取り戻すことができず、正確に反応するのに十分な速さで集中することはできません。したがって、多くの製造業者は、レベル 3 と 4 は単純に機能しないと結論付けています。なぜなら、フェイルセーフ (人間) は、自分自身や他の人への危険を回避するのに十分な速さで応答することができないからです.

究極の自動化レベルはレベル 5 で、ドライバーがまったく存在する必要はありません。これは、完全なライドシェア フューチャリズムに必要なテクノロジーです。これは、誰も車を所有していないシナリオです。代わりに、車両を召喚するだけで迎えに来てくれます。 Google とメルセデスの両方の自動運転車のコンセプトはレベル 5 であり、目的の目的地以外は人間の入力を一切使用しません。

自動化の原動力は?

自動車メーカーやその他の企業は、あまりにも多くの詳細を明らかにすることを警戒していますが、自動運転車の設計に不可欠であることがわかっている基本的な技術コンポーネントがいくつかあります。たとえば、自動運転車が道路を正常かつ安全に走行するために必要な視覚入力を収集するために、いくつかのタイプのセンサーが使用されています。カメラは、人間が運転中に収集する基本的な視覚情報を提供できる比較的安価なタイプのセンサーです。被写界深度を提供するために複数のカメラが使用されます。レーダーは、特定のレベル 1 の車両制御にすでに使用されています。欠点は、レーダーが近距離でしか得意ではないことです.

LIDAR (光検出と測距) は、車の移動に合わせて車の周囲をマッピングするオンボード レーザー システムです。 LIDAR は、Google のほとんどのテスト車両の上部にある大きな回転ユニットとしてよく知られています。ソリッドステート LIDAR は回転を必要とせず、現在開発中の自動運転車にも使用されています。 LIDAR は非常に正確な 3D マッピングを作成しますが、欠点もあります。非常に高価であることに加えて、この技術は天候の影響を受け、その信号は雨や雪で反射します。

今日の高度にコンピューター化された自動車では、センサー情報の転送の多くはコントローラー エリア ネットワーク (CAN バス) を介して行われます。CAN バスは、マイクロ コントローラーとデバイスがホスト コンピューターなしで相互に通信できるように設計されたプロトコルです。ただし、真の自動運転車には、より堅牢なデータ接続と、すべての視覚入力やその他の収集データを取得、整理、解釈し、すべてリアルタイムで実行可能な運転に変換するコンピューティング パワーとソフトウェアが必要です。これには次のものが必要です:

* かなりの (と言う人もいるかもしれませんが、膨大な) 処理能力
* 異なるセンサーからのデータをまとめて (「センサー フュージョン」)、1 つのセンサーだけで判断できる以上のことを計算します

そのため、機械学習 (新しいデータにさらされたときにコンピューターが基本的に「自分で」学習する能力を与える人工知能 (AI) の一種) は、自動運転設計の重要かつ急速に発展している側面です。さらに一歩進んで、「ディープ ラーニング」と呼ばれるタイプの機械学習では、人間が新しい知識を得る方法をエミュレートしようとします。予測分析を自動化することで、深層学習により、運転するたびに車がよりスマートになり、他のドライバーや他の車から学習することさえ可能になります。

当然のことながら、安全のために、自動運転車は最初から非常にスマートでなければなりません!しかし、車両が感覚入力を解釈し、ハードコードされた一連の運転判断から選択するように設計されているか、(センサーやその他のソースからの) 入力をエンドツーエンドの運転出力に直接マッピングするために使用されているかにかかわらず、機械学習は確実に一部です。製図板または道路上のすべての車の。

運転以外の意味合いは?

もちろん、コンピューター技術があるところでは、情報セキュリティは重要な問題であり、自動運転車も例外ではありません。実際、自動運転車へのハッキングの影響は計り知れません。数トンの車両で高速で移動する人は、車両が第三者に乗っ取られ、遠隔操作されるのではないかと心配する必要はありません。

2015 年、Chrysler は 100 万台以上の車両をリコールしました。2 人のセキュリティ研究者 (幸いなことに悪者ではありませんでした) が、ジープを無線でハッキングし、ダッシュボードの機能、ステアリング、トランスミッション、ブレーキを乗っ取ることを可能にするソフトウェアの脆弱性を発見しました。 Chrysler は、車両の所有者に USB ドライブベースのソフトウェア アップデートを提供し、車両のセルラー ネットワーク接続を介したハッキン​​グを検出してブロックするためのネットワーク レベルの措置を講じました。その後、2016 年に、セキュリティ ラボがテスラ モデル S のハッキングを実証し、駐車モードとドライブ モードの両方で、車の CAN バスと悪意のある WiFi ホットスポットを介して車両にリモート アクセスし、制御しました。数日のうちに、Tesla は潜在的なセキュリティ問題に対処するために無線ソフトウェア アップデートを展開しました。

これらの事例は、自動車メーカーとそのパートナーに、強化されたセキュリティが不可欠であることを示し、より強力な保護手段が引き続き導入されることを保証します。しかし、すべての自動運転車は、運転のためにコンピューターとネットワーク接続を必要とするため、誰かが使用中の自動運転車をハッキングするのは時間の問題かもしれません.

これに関連して、プライバシーも自動車とドライバーにとってますます困難な分野になっています。今日、不自由な人が車の GPS をオフにして、地図を展開することができます。しかし、ほぼ常時 GPS を使用する必要がある自動運転車の本来の機能により、その車両は事実上常に追跡する必要があります。さらに、カメラは重要なセンサー機能を提供し、機械学習の入力を提供しますが、監視ツールでもあります。そのため、自動運転車 (およびそのカメラ センサーのシステム) が完全に展開されると、ほぼ一定の間隔で道路空間の隅々まで写真が撮られ、精査される可能性があります。

より人間的な観点から言えば、信頼性の高い完全自動運転車の出現により、製造業や関連分野で雇用が創出される一方で、あるレベルでは、一部の雇用が失われることも意味します。モビリティ オンデマンドとライドシェアリング アプリケーションにより、タクシーやバスの運転手は時代遅れになります。農場での自動運転車は、必要な人間の労働者の数をますます減らします。トラック運転手は、リグを維持するために引き続き必要となりますが、それらを運転することはないため、自動展開用のトラックのフリートを維持するために必要な人員は少なくなります。そして 2016 年後半には、オンラインのテイクアウト (テイクアウト) 企業がロンドンでロボットによる食品配達を開始しました。したがって、パッケージ ハンドラーからドアまでピザを運ぶ子供に至るまで、これらの労働者は最終的に、自動運転車ではないにしても、配達ボットの形の関連技術に取って代わられる可能性があります。

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