自動運転車は、自律走行車（AC）、無人運転車、ロボットカー、ロボカーとも呼ばれ、[1] [2] [3] 、人間の介入を最小限に抑えて、または全く必要とせずに運転できる車です。[4] [5]ロボタクシーと呼ばれることもありますが、この用語は特にライドシェアリング会社向けに運用される自動運転車を指します。自動運転車は、周囲の状況を認識し、重要なシステムを監視し、出発地から目的地までのナビゲーションを含む車両の制御など、すべての運転活動を担当します。[6]

2024年末現在、完全な自動運転（SAEレベル5）を達成したシステムはない。2020年12月、ウェイモは初めて、限定された地理的エリア（SAEレベル4）で自動運転タクシーの乗車を一般に提供し、[7] [検証に失敗]、2024年4月現在、アリゾナ州（フェニックス）とカリフォルニア州（サンフランシスコとロサンゼルス）でサービスを提供している。2024年6月、アリゾナ州フェニックスでウェイモの自動運転タクシーが電柱に衝突した後、電柱のような物体に衝突する脆弱性が判明し、ソフトウェアを更新したため、ジャガーI-Pace全672台がリコールされた。 [8] [9] [10] 2021年7月、DeepRoute.aiは中国の深センで自動運転タクシーの乗車サービスを提供し始めた。クルーズは2022年2月からサンフランシスコで自動運転タクシーサービスを提供したが[11]、2023年にサービスを中止した。2021年にはホンダがSAEレベル3の自動車を販売した最初のメーカーとなり[12] [13] [14]、 2023年にはメルセデス・ベンツがそれに続いた。[15]

百度の自動運転車

歴史

先進運転支援システム（ADAS）に関する実験は、少なくとも1920年代から行われてきました。 [16]最初のADASシステムはクルーズコントロールで、1948年にラルフ・ティーターによって発明されました。

試験は1950年代に始まりました。最初の半自動運転車は1977年に日本の筑波機械研究所で開発されました。[17]この車は、車両に搭載された2台のカメラとアナログコンピュータで道路の状況を読み取り、特別に標識をつけたものでした。この車は高架レールの支援を受けて時速30km（19mph）に達しました。[18] [19]

カーネギーメロン大学のNavlab [20]とALV [21] [22]は1980年代に開始された半自律プロジェクトで、 1984年から米国防高等研究計画局（DARPA）の資金提供を受け、 1987年にはメルセデスベンツとミュンヘンドイツ連邦軍のEUREKAプロメテウスプロジェクトによって資金提供を受けた。 [23] 1985年までに、ALVは2車線道路で時速31km（19mph）に到達した。1986年には障害物回避機能を実現し、1987年には昼夜を問わずオフロード走行を可能にした。[24] 1995年、Navlab 5号機が米国初の東海岸から西海岸までの自律走行走行を成し遂げた。ペンシルベニア州ピッツバーグからカリフォルニア州サンディエゴまでを走行し、その98.2%は自律走行であった。平均時速63.8マイル（102.7km/h）で走行を完了した。[25] [26] [27] [28] 2005年の第2回DARPAグランドチャレンジまで、米国の自動運転車の研究は主にDARPA、米陸軍、米海軍によって資金提供されており、速度、運転能力、制御、センサーシステムの漸進的な進歩をもたらしていた。[29]

米国は1991年に全米自動運転道路システム（NAHS）の研究に6億5000万ドルを割り当て、[30]高速道路に組み込まれた自動化と車両技術の組み合わせ、車両と高速道路インフラ間の協調ネットワークを実証しました。このプログラムは1997年に実証に成功して終了しました。[31] NAHSとDARPAから一部資金提供を受けたNavlabは、1995年に米国を4,584km（2,848マイル）走行し、そのうち4,501km（2,797マイル）は98％が自動運転でした。[32] 2015年、デルファイはデルファイの技術をベースにしたアウディで、15州で5,472km（3,400マイル）以上を99％自動運転で走行する試験走行を行いました。[33] 2015年、ネバダ州、フロリダ州、カリフォルニア州、バージニア州、ミシガン州、ワシントンD.C.で公道での自動運転車のテストが許可されました。[34]

欧州委員会は2016年から2018年にかけて、CARTREおよびSCOUTプログラムという調整活動を通じて、コネクテッド・自動運転の開発に資金を提供しました。 [35]コネクテッド・自動運転のための戦略的交通研究イノベーション・アジェンダ（STRIA）ロードマップは2019年に発表されました。[36]

2017年11月、ウェイモは安全運転手なしで自動運転車のテストを行うと発表した。[37]しかし、緊急事態に対応するために従業員が車内に同乗していた。[38]

2018年3月、エレイン・ヘルツバーグさんは、ウーバーのテスト車両で人間のバックアップドライバーが運転していた自動運転車によって死亡した最初の歩行者と報告された。検察はウーバーを起訴しなかったが、人間のドライバーは保護観察処分を受けた。[39]

2018年12月、ウェイモはアリゾナ州フェニックスで初めてロボタクシーサービスを商用化した。[40] 2020年10月、ウェイモは（ジオフェンスで囲まれた）エリアの一部でロボタクシーサービスを開始した。[41] [42]車はリアルタイムで監視され、遠隔地のエンジニアが介入して異常事態に対処した。[43] [42]

2019年3月、ロボレースに先立ち、ロボカーは世界最速の自動運転車としてギネス世界記録を樹立しました。ロボカーの最高速度は時速282.42キロメートル（時速175.49マイル）でした。 [44]

ホンダは2021年3月、時速30キロメートル（19マイル）以下で走行している際に運転者が道路から目を離すことを法的に許可するレベル3の「トラフィックジャムパイロット」運転技術を搭載したレジェンドハイブリッドEXセダンを100台限定で日本でリース販売を開始した。[12] [13] [45] [14]

2020年12月、ウェイモはアリゾナ州フェニックスの一部で、一般向けに無人タクシーサービスを提供する最初のサービスプロバイダーとなった。ニューロは2021年にカリフォルニアで自動運転による商用配送事業を開始した。[46] DeepRoute.aiは2021年7月に深センでロボタクシーサービスを開始した。 [47] 2021年12月、メルセデス・ベンツはレベル3の自動車の承認を受けた。[48] 2022年2月、クルーズはサンフランシスコで一般向けに無人タクシーサービスを提供する2番目のサービスプロバイダーとなった。[11] 2022年12月、フォードやフォルクスワーゲンなど、複数のメーカーが自動運転技術の計画を縮小した。[49] 2023年、クルーズはロボタクシーサービスを一時停止した。[50]ニューロは2023年8月にパロアルトでレベル4の承認を受けた。[51]

2023年8月時点で、レベル3以上の車両は市場において重要ではない[要出典]。2024年初頭時点で、ホンダは日本でレベル3の車をリースしており、メルセデスはドイツ、カリフォルニア、ネバダでレベル3の車2台を販売している。[52] [53] BMWもドイツでレベル3のパーソナルパイロットを販売している。[54]

定義

SAEなどの組織は用語の標準化を提案している。しかし、ほとんどの用語には標準的な定義がなく、ベンダーなどによって様々な用語が用いられている。航空自動化の用語を自動車に適用するという提案は、まだ採択されていない。[55]

AutonoDrive、PilotAssist、Full-Self Driving、DrivePilotといった名称が使われているが、実際には製品には様々な機能が搭載されており、名称と一致しない場合もある。[56]テスラは「Full Self-Driving」というシステムを提供しているにもかかわらず、同社のシステムは全ての運転タスクを自律的に処理するわけではないと述べている。[57]イギリスでは、完全自動運転車とは、特定の機能セットをサポートする車ではなく、登録された車と定義されている。[58]英国保険協会は、マーケティングにおける「自律」という言葉の使用は危険だと主張した。なぜなら、自動車広告を見ると、運転手は「自律」や「オートパイロット」という言葉から、実際にはそうではないのに、車が自動制御してくれると勘違いしてしまうからだ。

自動運転システム

SAEは運転自動化のレベルを0からレベル5までの6つのレベルに分類しました。[ 59] ADSはSAE J3016レベル3以上のシステムです。

先進運転支援システム

ADASは、前方衝突警報（FCW）、自動緊急ブレーキ（AEB）、車線逸脱警報（LDW）、車線維持支援（LKA）、死角警報（BSW）などの特定の運転機能を自動化するシステムです。[60] ADASでは、ADASがサポートしていないタスクを人間のドライバーが処理する必要があります。

自律性と自動化

自律性とは、自動化システムが運転者ではなく車両によって制御されることを意味します。自動化は特定の機能に限定され、速度制御などの問題を扱いますが、より広範な意思決定は運転者に委ねられます。[61]

ユーロNCAPは自動運転を「システムが運転者から独立して事故を回避または軽減するために作動する」と定義した。[62]

欧州では、 「自動化」と「自律」という言葉が一緒に使用されることがあります。例えば、規則（EU）2019/2144では次のように規定されています。[63]

  • 「自動運転車」とは、運転者の継続的な監視なしに走行することができるが、運転者の介入が依然として運用設計領域（ODD）において期待される、または必要とされる車両を意味する。[63]
  • 「完全自動運転車」とは、運転者の監視なしに完全に移動できる車両を意味する。[63]

協同組合システム

リモートドライバーとは、ビデオとデータ接続を使用して遠隔地から車両を操作するドライバーです。[64]

SAE J3016によれば、

一部の運転自動化システムは、すべての機能を独立して自立的に実行する場合は確かに自律的である可能性がありますが、外部のエンティティとの通信や協力に依存している場合は、自律的ではなく協力的であると見なされる必要があります。

運用設計領域

運用設計ドメイン（ODD）とは、自動化システムの特定の動作コンテキストを指す用語であり、自動運転車の分野でよく使用されます。このコンテキストは、環境、地理、時刻、その他の条件を含む一連の条件によって定義されます。車両の場合、交通や道路の特性も含まれます。メーカーはODDを用いて、自社製品が安全に動作する場所と方法を示します。特定のシステムは、直近のODDに応じて異なる動作をする場合があります。[65]

この概念は、自動化システムには限界があることを前提としています。[66]システム機能とそれがサポートするODDを関連付けることは、開発者や規制当局が安全な動作条件を確立し、伝達するために重要です。システムはこれらの限界内で動作する必要があります。一部のシステムではODDを認識し、それに応じて動作を変更します。例えば、自動運転車は交通量が多いことを認識し、自動車線変更機能を無効にする場合があります。[66]

ベンダーは自動運転の問題に対して様々なアプローチを採用しています。テスラのアプローチは、同社の「完全自動運転」（FSD）システムをレベル2（ハンズオン、アイズオン）ADASとしてすべてのODDで利用できるようにすることです。[67]ウェイモは、レベル5のロボタクシーサービスのために特定のODD（フェニックスとサンフランシスコの市街地）を選択しました。[68]メルセデス・ベンツは、ラスベガスの高速道路の渋滞時に時速40マイル（64 km/h）までの速度でレベル3のサービスを提供しています。[69]モービルアイのスーパービジョンシステムは、あらゆる道路状況で時速130キロメートル（81 mph）までの速度でハンズオフ／アイズオン運転を可能にします。[70] GMのハンズフリーシステム「スーパークルーズ」は、特定の道路状況で作動し、ODDの変化に応じて停止またはドライバーへの制御を戻します。同社は2024年に、道路のカバー範囲を40万マイルから75万マイルに拡大する計画を発表した。[71]フォードのBlueCruiseハンズオフシステムは、米国の分離高速道路13万マイルで稼働している。[72]

自動運転

憂慮する科学者同盟は、自動運転を「人間の運転手が車両を安全に運転するために制御する必要がない自動車またはトラック」と定義しています。自律走行車または「無人運転車」とも呼ばれるこれらの車は、センサーとソフトウェアを組み合わせて車両の制御、ナビゲーション、運転を行います。[73]

2018年英国自動運転・電気自動車法では、車両が「個人によって制御されておらず、監視する必要もない」場合、その車両を「自動運転」と定義している。[74]

英国政府の別の定義では、「自動運転車とは、安全かつ合法的に自走できる車両である」と述べられている。[75]

イギリスの定義

イギリス英語では、「automated（自動化）」という単語自体に複数の意味があり、例えば次のような文があります。「サッチャムは、自動車線維持システムは安全を保証するために必要な12の原則のうち2つしか満たしていないことを発見し、したがって『自動運転』とは分類できず、『運転支援』に分類すべきだと述べた。」[76]最初に出てくる「automated」という単語は、UNECE（英国労働基準局）の自動運転システムを指し、2番目は英国法における自動運転車の定義を指しています。英国法は、「automated vehicle（自動運転車）」の意味を、「自動運転」車両と保険車両に関する解釈セクションに基づいて解釈しています。[77]

2023年11月、英国政府は自動運転車法案を提出しました。法案では、関連用語の定義が提案されました。[78]

  • 自動運転：「車両が自動運転テストに合格するのは、車両の機能によって自律走行が可能になるように設計または改造されており、その機能によって安全かつ合法的に自律走行できる場合です。」
  • 自律性: 車両が自ら制御し、介入できる人間によって車両やその周囲が監視されていない場合、その車両は「自律的に」走行します。
  • 制御: 車両の動きを制御します。
  • 安全: 許容される安全基準に適合した車両。
  • 合法: 交通違反を犯すリスクが許容できるほど低い車両。

SAE分類

テスラのオートパイロットはSAEレベル2システムに分類されています。[79] [80]

2014年、 SAEインターナショナルは、完全手動から完全自動運転までの6段階の分類システムをJ3016「路上自動車自動運転システムに関する用語の分類と定義」として発行しました。詳細は随時改訂されています。[81]この分類は、車両の能力ではなくドライバーの役割に基づいていますが、両者は関連しています。SAEが2016年に分類を更新した後（J3016_201609）、[82]米国道路交通安全局（NHTSA）はSAE規格を採用しました。[83] [84]この分類は議論の的となっており、様々な改訂が提案されています。[85] [86]

分類

「運転モード」、別名運転シナリオは、ODDとそれに合わせた運転要件（高速道路の合流、交通渋滞など）を組み合わせたものである。[1] [87]車は運転モードに応じてレベルを切り替えることができる。

レベル 1 より上では、レベルの違いは、特定の運転機能ではなく、安全な移動の責任が ADAS とドライバーの間でどのように分割/共有されるかに関係します。

SAEの自動化レベルは、その技術的な焦点が当てられているという批判を受けてきた（誰によって批判されたのか？） 。レベルの構造は自動化が直線的に増加し、自動化が進むほど良いことを示唆しているという主張もあるが、必ずしもそうではない可能性がある。 [88]また、SAEレベルは、インフラ[89]や道路利用者の行動に必要となる可能性のある変化も考慮していない。[90] [91]

モービルアイシステム

モービルアイのCEO、アムノン・シャシュア氏とCTO、シャイ・シャレフ＝シュワルツ氏は、自動運転システムに関する代替の分類法を提案し、より消費者に優しいアプローチが必要だと主張した。この分類法は、必要なドライバーの関与の度合いを反映している。[92] [93]一部の自動車メーカーは、公式には採用していないものの、関連する用語の一部を非公式に採用している。[94] [95] [96] [97]

目で見て/実践する

最初のレベル「ハンズオン／アイズオン」は、運転者が車両の操作に完全に関与しているものの、システムが支援する機能（アダプティブクルーズコントロール、自動緊急ブレーキなど）に応じて介入するシステムによって監視されている状態を指します。運転者はハンドルに手を置き、道路から目を離さず、全責任を負います。[93]

監視/非監視

アイズオン・ハンズオフ機能により、ドライバーはハンドルから手を離すことができます。システムが運転し、ドライバーは状況を監視し、必要に応じて運転を再開できるよう準備を整えます。[93]

目を離す/手を離す

アイズオフ／ハンズオフとは、ドライバーがシステムの監視をやめ、システムに完全な制御を委ねることができることを意味します。アイズオフには、エラーが再現性がなく（異常な一時的な状況によって引き起こされない）、頻繁に発生しないこと、速度が状況に応じて適切であること（例：通行制限のある道路では時速80マイル）、システムが典型的な操作（例：他の車両に割り込まれるなど）に対応できることが求められます。自動化レベルは道路状況に応じて異なる場合があります（例：高速道路ではアイズオフ、脇道ではアイズオン）。[93]

ドライバーなし

最高レベルでは、車内に人間の運転手は必要ありません。監視は遠隔（テレプレゼンス）で行われるか、まったく行われません。[93]

安全性

上位2つのレベルにおける重要な要件は、車両が最小リスク操作を実行し、運転者の介入なしに交通から安全に停止できることである。[93]

テクノロジー

建築

知覚システムは、車内外からの視覚および聴覚データを処理し、車両、道路、交通、交通規制、その他の観測可能な物体、そしてそれらの相対的な動きに関するローカルモデルを作成します。制御システムは、ローカルモデル、道路地図、および運転規則を考慮して、車両を移動させるためのアクションを実行します。[98] [99] [100] [101]

ADAS技術を説明するために、いくつかの分類が提案されている。一つの提案は、ナビゲーション、経路計画、知覚、車両制御というカテゴリーを採用することである。[102]

ナビゲーションでは、出発地と目的地の間の経路を定義するために地図を使用します。ハイブリッドナビゲーションは、複数のナビゲーションシステムを使用するものです。一部のシステムでは、基本的な地図を使用し、異常に対処するために知覚に依存しています。このような地図は、どの道路がどの道路に通じているか、道路が高速道路か幹線道路か、一方通行かなどを認識します。一方、車線図、障害物、交通規制などを含む非常に詳細な地図を必要とするシステムもあります。

感知

ACは周囲の世界を認識できる必要があります。これを支える技術としては、カメラ、LiDAR、レーダー、音声、超音波[103] 、GPS、慣性測定[104]などの組み合わせが挙げられます。[105] [ 106] これらのセンサーからの入力を分析し、物体とその軌跡を検出・識別するために、ディープニューラルネットワークが用いられます。 [107]一部のシステムでは、ベイズ 同時位置推定・地図作成（SLAM）アルゴリズムが用いられています。また、他の移動物体の検出・追跡（DATMO）技術は、潜在的な障害物に対処するために使用されます。[108] [109]他のシステムでは、路側リアルタイム位置推定システム（RTLS）技術を用いて位置推定を支援しています。テスラの「ビジョンオンリー」システムは、LiDARやレーダーを使用せず、8台のカメラを使用して周囲の鳥瞰図を作成します。[110]

経路計画

経路計画は、車両が出発地から目的地まで移動するために使用できる一連のセグメントを見つけます。経路計画に使用される手法には、グラフベース探索と変分ベース最適化手法があります。グラフベース手法は、他の車両や障害物をどのように通過するかといった難しい決定を下すことができます。変分ベース最適化手法では、衝突を防ぐために車両の経路に厳しい制限が課せられます。[111]車両の大規模な経路は、ボロノイ図、占有グリッドマッピング、または走行回廊アルゴリズムを用いて決定できます。後者は、車両が車線や障壁で区切られたオープンスペース内に位置し、走行することを可能にします。[112]

地図

地図はナビゲーションに不可欠です。地図の精巧さは、道路のつながりや一方通行・双方向通行といった詳細を示すシンプルなグラフから、車線、交通規制、道路工事などの情報を含む非常に詳細なものまで様々です。[103] MITコンピュータ科学・人工知能研究所（CSAIL）の研究者たちは、自動運転車がシンプルな地図を使って走行できるMapLiteと呼ばれるシステムを開発しました。このシステムは、車両のGPS位置情報、OpenStreetMap（2次元の道路特性のみを持つ）などの「スパース・トポロジカル・マップ」、そして道路状況を観測するセンサーを組み合わせています。[113]非常に詳細な地図の課題の一つは、世界の変化に合わせて地図を更新することです。それほど詳細ではない地図で走行できる車両は、頻繁な更新やジオフェンシングを必要としません。

センサー

車両が運転環境に適切に反応するには、センサーが不可欠です。センサーの種類には、カメラ、LiDAR、超音波、レーダーなどがあります。制御システムは通常、複数のセンサーからのデータを組み合わせます。[114]複数のセンサーを使用することで、周囲の状況をより完全に把握でき、相互に照合してエラーを修正することができます。[115]例えば、レーダーは夜間の吹雪などの状況を撮影でき、精度は低下するものの、カメラやLiDARでは捉えきれません。テスラはレーダーと超音波の実験を行った後、人間は視覚のみで運転しており、車も同様に運転できるはずだと主張し、カメラは他のセンサーに比べてコストが低いことを理由に、視覚のみのアプローチを採用しました。[116]一方、ウェイモはLiDARセンサーの高解像度を活用しており、その技術のコスト低下を理由に挙げています。[117]

ドライブバイワイヤー

ドライブ バイ ワイヤとは、従来は機械的な連結によって実現されていたステアリングや速度制御などの車両機能を実行するために、電気または電気機械システムを使用することです。

ドライバーモニタリング

ドライバーモニタリングは、運転者の注意力と覚醒度を評価するために使用されます。使用されている技術には、視線のモニタリングや、運転者にステアリングホイールのトルクを維持するよう要求することなどが含まれます。[118]これは、運転者の状態を理解し、危険な運転行動を特定することを目的としています。[119]

車両通信

車両は、交通状況や道路の障害物に関する情報を共有したり、地図やソフトウェアの更新を受け取ったりするために他の車両と通信することで潜在的に利益を得ることができる。[120] [121] [103]

ISO /TC 22は車載輸送情報制御システムを規定しており、[122] ISO/TC 204は陸上輸送における情報通信制御システムを規定している。[123] ADAS機能、接続性、ヒューマンインタラクション、車載システム、管理/エンジニアリング、ダイナミックマップとポジショニング、プライバシーとセキュリティに関する国際規格が策定されている。[124]

車両同士が通信するのではなく、道路ベースのシステムと通信して同様の情報を受信できます。

ソフトウェアアップデート

ソフトウェアは車両を制御し、エンターテイメントなどのサービスを提供することができます。無線アップデートは、インターネット経由でバグ修正や追加機能を提供します。ソフトウェアアップデートは、これまでサービスセンターへの訪問が必要だったリコールに対応する方法の一つです。2021年3月には、ソフトウェアアップデートおよびソフトウェアアップデート管理システムに関するUNECE規則が公表されました。[125]

安全モデル

安全モデルとは、ACが安全に動作することを保証するルールを形式化しようとするソフトウェアです。[126]

IEEEは、「IEEE P2846：自動運転車の意思決定における安全性に関する考慮のための形式モデル」として、安全モデルの標準規格の策定を試みています。[127] 2022年には、国立情報学研究所（NII、日本）の研究グループが、MobileyeのReliable Safety Systemを「Goal-Aware RSS」として拡張し、RSSルールがプログラムロジックを介して複雑なシナリオに対応できるようにしました。[128]

通知

米国では、他のドライバーに自動運転中であることを知らせるためにターコイズ色のライトの使用を標準化しました。このライトは、SAEレベル3の運転システム「ドライブパイロット」を搭載した2026年モデルのメルセデス・ベンツEQSおよびSクラスセダンに搭載される予定です。[要出典]

2023年時点では、ターコイズライトは中国でも国連ECEでも標準化されていませんでした。[129]

人工知能

人工知能（AI）は、自律走行車（AV）の開発と運用において重要な役割を果たしており、人間の介入なしに周囲の状況を認識し、判断を行い、安全に走行することを可能にします。AIアルゴリズムは、AVがカメラ、LiDAR、レーダー、GPSなどの様々な車載センサーからのセンサーデータを解釈し、周囲の状況を理解し、時間の経過とともに技術能力と全体的な安全性を向上させることを可能にします。[130]

課題

自律走行配送車両が互いを避けようとして一箇所に留まってしまう

障害

ACの主な障害は、ドライバーが経験する多種多様な状況で安全に動作するために必要な高度なソフトウェアとマッピングです。[131]天候の良し悪しに関わらず昼夜を問わず運転することに加えて[132]、道路の状態が不規則な上に、ACは他の車両、道路上の障害物、不十分な交通規制や欠落した交通規制、地図の欠陥に対処し、事故現場で交通整理をしている警察官の指示に従うといった、数え切れないほどのエッジケースにも対処する必要があります。

その他の障害としては、コスト、責任、[133] [134]消費者の抵抗、[135]倫理的なジレンマ、[136] [137]セキュリティ、[138] [139] [140] [141]プライバシー、[132]法的/規制上の枠組みなどが挙げられます。[142]さらに、AVはプロのドライバーの仕事を自動化し、多くの仕事を奪う可能性があり、それが普及を遅らせる可能性があります。[143]

懸念事項

欺瞞的なマーケティング

テスラはレベル2のADASを「完全自動運転（FSD）ベータ版」と呼んでいる。[144]リチャード・ブルーメンソール上院議員とエドワード・マーキー上院議員は、連邦取引委員会（FTC）に対し、2021年にこのマーケティングを調査するよう要請した。 [145] 2021年12月、日本ではメルセデス・ベンツが消費者庁から誤解を招く製品説明を行ったとして処罰を受けた。 [146]

メルセデス・ベンツは、Eクラスモデルの誤解を招くような米国での商業広告で批判された。[147]当時、メルセデス・ベンツは主張を否定し、展開していた「自動運転車」の広告キャンペーンを中止した。[148] [149] 2022年8月、カリフォルニア州運輸局（DMV）はテスラを欺瞞的なマーケティング手法で告発した。[150]

自動運転車法案（AVB）により、英国では自動運転車メーカーが誤解を招く広告を出したことで懲役刑に処される可能性がある。[151]

安全

2020年代には、ACのサイバー攻撃やデータ盗難に対する脆弱性に対する懸念が浮上した。[152]

スパイ活動

2018年と2019年には、元AppleのエンジニアがAppleの自動運転車プロジェクトに関する情報を盗んだとして起訴された。[153] [154] [155] 2021年、米国司法省（DOJ）は、中国の安全保障当局が、自動運転車に関する研究を含む政府機関からの情報を盗むためのハッキングキャンペーンを組織したと非難した。[156] [157]中国は自国のデータを保護するために「自動車データセキュリティ管理規定（試行）」を策定した。[158] [159]

セルラーV2E技術は5G無線ネットワークに基づいています。[160] 2022年11月現在、米国議会は中国から輸入されたAC技術がスパイ活動を容易にする可能性があるかどうかを検討していました。[161]

米国における中国製自動運転車の試験は、中国製車両が収集した米国のデータが中国国内に保管されるのではないか、また中国共産党との関連があるのではないかという懸念を引き起こしている。[162]

ドライバーとのコミュニケーション

AC（自動二輪車）は、例えばどの車が交差点に最初に進入するかを決めるなど、ドライバー同士のコミュニケーションを複雑化させます。ドライバーのいないACでは、手信号などの従来の手段は機能しません（ドライバーがいなければ手も動きません）。[163]

行動予測

ACは、安全に進むために、移動する可能性のある車両や歩行者などの行動をリアルタイムで予測できなければなりません。[100]予測範囲が未来に長くなるほど、予測はより困難になり、予測外の行動に対応するために推定値を迅速に修正する必要があります。一つのアプローチは、各物体の位置と軌道を毎秒何度も完全に再計算することです。もう一つのアプローチは、以前の予測結果をキャッシュし、次回の予測に利用することで計算の複雑さを軽減することです。[164] [165]

引き渡す

ADASは安全に運転者から制御を受け取り、運転者に制御を返すことができなければならない。[166]

信頼

消費者は、エアコンが安全だと信頼できない限り、使用を避けるだろう。[167] [168]サンフランシスコで運行されているロボタクシーは、安全上のリスクを認識して反発を受けた。[169]自動エレベーターは1900年に発明されたが、運営者のストライキや、広告や緊急停止ボタンなどの機能によって信頼が築かれるまで普及しなかった。[170] [171]しかし、自動運転機能を繰り返し使用するうちに、運転者の行動と自動運転車への信頼は徐々に改善され、共に安定した状態になった。同時に、複雑な状況下における車両の性能と信頼性も向上し、国民の信頼も高まった。[172]

経済

自動運転は様々な政治的・経済的影響も及ぼします。運輸部門は多くの政治的・経済的状況において大きな影響力を持っています。例えば、多くの米国州は、交通料金と税金から多額の歳入を生み出しています。[173]自動運転車の登場は、州の税収源を変える可能性があり、経済に深刻な影響を与える可能性があります。さらに、自動運転車への移行は、特に運転職に大きく依存する産業において、雇用パターンと労働市場に混乱をもたらす可能性があります。[173]米国労働統計局のデータによると、2019年には、この部門で200万人以上がトラクター・トレーラーの運転手として雇用されました。[174]さらに、タクシーと配達の運転手は約37万400人、バスの運転手は68万人以上の労働力を占めています。[175] [176] [177]これらを合わせると、約290万人の雇用が失われる可能性があり、2008年の大不況で失われた雇用を上回ることになります。[178]

公平性と包摂性

テクノロジー業界における特定の人口統計学的グループの顕著性は、必然的に自動運転車（AV）開発の軌道を形作り、既存の不平等を永続させる可能性がある。[179]

倫理的問題

歩行者検知

ジョージア工科大学の研究によると、自動運転車両検知システムは、肌の色が濃い人物の認識において、一般的に5%低い精度を示すことが明らかになりました。この精度の差は、照明や視覚的な障害物などの環境変数を調整しても依然として残りました。[180]

責任の根拠

衝突事故やその他の事故に対処するための賠償責任基準はまだ策定されていません。責任は、衝突の状況に応じて、車両の乗員、所有者、車両メーカー、あるいはADAS技術サプライヤーに帰属する可能性があります。[181]さらに、自動運転車への人工知能技術の導入は、所有権と倫理的ダイナミクスにさらなる複雑さをもたらします。AIシステムは本質的に自己学習型であるため、責任は車両の所有者、メーカー、あるいはAI開発者のいずれに帰属すべきかという疑問が生じます。[182]

トロッコ問題

トロッコ問題は倫理学における思考実験である。自動運転車（AC）に当てはめられたこの実験では、乗客1人を乗せた自動運転車が、その前に割り込んできた歩行者と対峙する。ADASは、歩行者を死亡させるか、壁に衝突して乗客を死亡させるかの選択を迫られる。[183]​​ 考えられる枠組みとしては、義務論（形式的規則）と功利主義（危害軽減）が挙げられる。[100] [184] [185]

ある世論調査では、危害軽減が好まれていることが明らかになったが、乗客は車両に自分たちを優先してほしいと望んでいたのに対し、歩行者は反対の意見を示した。功利主義的な規制は不評だった。[186]さらに、文化的な視点は、こうした倫理的なジレンマへの対応に大きな影響を与える。別の研究では、交通事故において特定の人物の救助を他の人よりも優先させるという選好に、文化的バイアスが影響していることが明らかになった。[182]

プライバシー

一部のACは動作にインターネット接続を必要とするため、インターネットに接続されたデバイスであっても、ハッカーが目的地、経路、カメラ録画、メディアの好み、行動パターンなどの個人情報にアクセスする可能性がある。[187] [188] [189]

道路インフラ

ACは道路インフラ（交通標識や車線など）を利用するため、安全性などの目的を十分に達成するためには、インフラの改修が必要になる場合がある。[190] 2023年3月、日本政府はAC専用の高速道路レーンを設置する計画を発表した。[191] 2023年4月、JR東日本は、地方における気仙沼線の バス高速輸送システム（BRT）の自動運転レベルを、現在のレベル2から時速60キロのレベル4に引き上げるという挑戦を発表した。[192]

テスト

アプローチ

ACは、デジタルシミュレーション[193] [194]、制御された試験環境[195] 、および/または公道で試験することができます。路上試験には通常、何らかの許可証[196]、または許容される動作原理を遵守する誓約が必要です。[197]例えば、ニューヨーク州では、試験運転者が車両に同乗し、必要に応じてADASを無効化できるように準備しておくことが義務付けられています。[198]

2010年代と離脱

2017年にカリフォルニア州マウンテンビューの公道を走行するウェイモの自動運転車のプロトタイプ

カリフォルニア州では、自動運転車メーカーは、自社の車両が自動運転モードからどの程度の頻度で解除されたかを記載した年次報告書を提出することが義務付けられています。[199]これはシステムの堅牢性を測る指標の一つです（理想的には、システムは決して解除されるべきではありません）。[200]

2017年、ウェイモは352,545マイル（567,366 km）のテスト走行で63回のディスエンゲージを報告しました。ディスエンゲージ間の平均距離は5,596マイル（9,006 km）で、同様の数値を報告している企業の中で最高（最良）でした。ウェイモはまた、他社よりも多くの自動運転走行距離を記録しました。2017年のディスエンゲージ率は1,000マイル（1,600 km）あたり0.18回で、2016年の1,000マイル（1,600 km）あたり0.2回、2015年の0.8回から改善されました。2017年3月、ウーバーはディスエンゲージ1回あたりの平均距離が0.67マイル（1.08 km）だったと報告しました。 2017年の最後の3か月間で、クルーズ（ GM所有）は、62,689マイル（100,888km）の走行距離中、1回の解除あたり平均5,224マイル（8,407km）を走行しました。[201]

2020年代

離脱の定義

報告企業は、ディスエンゲージメントの要件について様々な定義を使用しており、そのような定義は時間の経過とともに変化する可能性があります。[203] [200]自動運転車企業の幹部は、ディスエンゲージメントは変化する道路状況を考慮していないため、誤解を招く指標であると批判しています。[204]

標準

2021年4月、WP.29 GRVAは「自動運転の試験方法（NATM）」を提案した。[205]

2021年10月、欧州のパイロットテスト機関であるL3Pilotは、ITS世界会議2021に合わせてドイツのハンブルクで自動車向けADASのデモンストレーションを行った。SAEレベル3および4の機能が一般道路でテストされた。[206] [207] [208]

2022年11月には、「シナリオに基づく安全性評価フレームワーク」に関する国際規格ISO 34502が発行されました。[209] [210]

衝突回避

2022年4月には日産による衝突回避テストが実演された。[211] [212] ウェイモは2022年12月に衝突回避テストに関する文書を公開した。[213]

シミュレーションと検証

2022年9月、ビプロギーは日本の国家プロジェクト「SIP-adus」の一環として、 ASAMのオープンシミュレーションインターフェース（OSI）と相互運用可能な運転インテリジェンス検証プラットフォーム（DIVP）をリリースした。[214] [215] [216]

トヨタ

2022年11月、トヨタはプロのラリードライバーを使ってトレーニングされたGRヤリスのテストカーの1台を披露した。 [217]トヨタは2017年シーズンからFIA世界ラリー選手権でマイクロソフトとのコラボレーションを活用している。 [218]

歩行者の反応

2023年、ノッティンガム大学ヒューマンファクター研究グループの上級研究員であるデイビッド・R・ラージ氏は、自動運転車に対する人々の反応を調べる研究で、自らを車の座席に変装しました。ラージ氏は、「歩行者が自動運転車とどのように相互作用するかを探りたいと考え、彼らの反応を探るためにこの独自の手法を開発しました」と述べています。この研究では、運転席に人がいない場合、歩行者は道路を横断するかどうかを決める際に、特定の視覚的指示を他の指示よりも信頼する傾向があることがわかりました。[219]

事件

テスラ

2023年時点で、テスラのADASオートパイロット/完全自動運転（ベータ版）はレベル2 ADASに分類されている。[220]

2016年1月20日、中国湖北省で、オートパイロット搭載のテスラ車による5件の死亡事故のうち最初の事故が発生しました。[221]当初、テスラは衝突により車両がひどく損傷したため、事故当時オートパイロットが作動していたかどうかをレコーダーで確認できなかったと述べました。しかし、車両は回避行動をとることができませんでした。

5月にはフロリダ州で、テスラ モデルSがトラクタートレーラーに衝突し、オートパイロットが作動中に起きた別の死亡事故が発生しました[222] [223]。死亡した運転手の父親とテスラとの間で起こした民事訴訟において、テスラは車両がオートパイロット作動中であったことを記録しました。[224]テスラによると、「オートパイロットも運転手も、明るい空を背景にトラクタートレーラーの白い側面に気づかなかったため、ブレーキは作動しなかった」とのことです。テスラは、オートパイロット作動中のテスラの走行距離1億3000万マイル（2億1000万キロメートル）以上で、これがオートパイロット作動中の死亡事故として知られている初めてのケースだと主張しました。テスラは、米国では全車種で平均9400万マイル（1億5100万キロメートル）ごとに1人の死亡事故が発生していると主張しました[225] [226] [227]。ただし、この数字にはオートバイや歩行者の死亡者も含まれています。[228] [229]最終的な国家運輸安全委員会（NTSB）の報告書は、テスラに過失はないと結論付けました。調査の結果、テスラ車ではオートパイロットの搭載後に衝突率が40％減少したことが明らかになりました。[230]

2025年2月、テスラのサイバートラックが完全自動運転モード中に衝突事故を起こし、自動運転への懸念が高まり、テスラは調査を開始した。テスラは、この衝突事故について「当社の電気自動車が完全自動運転モード中に事故を起こした場合の標準的な手順に沿って調査する」と述べた。[231] [232]

グーグル・ウェイモ

Googleの自社製自動運転車

2015年6月、グーグルは同日時点で12台の車両が衝突事故に遭ったことを確認した。そのうち8件は一時停止標識または信号待ちでの追突事故で、うち2件は他のドライバーによる側面衝突、1件は他のドライバーが一時停止標識を無視して衝突、1件はドライバーが手動で車両を操作していた際に発生した。[233] 2015年7月には、従業員3名が、ブレーキを踏んでいなかったドライバーの車に追突され、軽傷を負った。これは、負傷者を出した最初の衝突事故であった。[234]

2016年初頭のグーグル・ウェイモの事故報告書によると、同社のテスト車両は14件の衝突事故に巻き込まれており、そのうち13件は相手方のドライバーに過失があったものの、2016年には車両のソフトウェアが事故の原因となった。[235] 2016年2月14日、グーグルの車両が進路を塞ぐ土嚢を避けようとした際、バスに衝突した。グーグルは「今回のケースでは、明らかに我々にも責任がある。車両が動いていなければ衝突は起こらなかったはずだ」と述べた。 [236] [237]グーグルはこの事故を誤解であり、学習の機会だったと表現した。負傷者は報告されていない。[235]

Uberの先端技術グループ（ATG）

2018年3月、エレイン・ハーツバーグさんは、アリゾナ州でウーバーのアドバンスト・テクノロジーズ・グループ（ATG）が試験していたエアコンに衝突され、死亡しました。車にはセーフティドライバーが同乗していました。ハーツバーグさんは交差点から約120メートルの地点で道路を横断していました。[238]一部の専門家は、人間の運転手であれば衝突を回避できた可能性があると述べています。[239]アリゾナ州知事ダグ・デュシー氏は、ウーバーが公共の安全を守る上で「明白な失敗」を犯したとして、同社のエアコン試験の実施を停止しました。[240]ウーバーはまた、2020年に新たな許可を取得するまで、カリフォルニア州での試験も停止しました。[241] [242]

NTSBの最終報告書は、事故の直接的な原因は、安全運転者のラファエラ・バスケスが携帯電話に気を取られて道路状況を監視できなかったことにあると結論付けたが、Uberの「不十分な安全文化」も一因となった。報告書は、被害者の体内に「非常に高い濃度」のメタンフェタミンが検出されたと指摘した。 [243] NTSBは、連邦規制当局に対し、自動運転試験車両の公道での運行を許可する前に審査を行うよう求めた。[244] [245]

2020年9月、バスケスは危険行為の罪で有罪を認め、3年間の保護観察処分を受けた。[246] [39]

NIO ナビゲート オン パイロット

2021年8月12日、31歳の中国人男性が運転していたNIO ES8が建設車両と衝突し死亡しました。[要出典] NIOの自動運転機能はベータ版であり、静止した障害物に対応できませんでした。[247]車両のマニュアルには、建設現場付近では運転者が運転を引き継ぐ必要があると明記されていました。遺族の弁護士は、NIOが車両に個人的にアクセスできることを疑問視し、データの完全性を保証するものではないと主張しました。[248]

ポニー.ai

2021年11月、カリフォルニア州運輸局（DMV）は、10月28日にフリーモントで発生した衝突事故を受けて、Pony.aiに対しテスト許可を停止すると通知した。 [249] 2022年5月、DMVは安全運転者の運転記録を監視していなかったとして、Pony.aiの許可を取り消した。[250]

クルーズ

2022年4月、クルーズの試験車両が緊急通報を受けた消防車の進路を妨害したと報じられ、予期せぬ事態への対応能力に疑問が投げかけられた。[251] [252]

フォード

2024年2月、テキサス州の高速道路の中央車線で、フォードのハンズフリー運転機能「ブルークルーズ」を使用していたドライバーが、ライトを点灯せずに停止していた車のドライバーに衝突し、死亡させるという事故が発生した。[253]

2024年3月、ペンシルベニア州の高速道路で、飲酒運転でスピードを出し、携帯電話を手に持ち、ブルークルーズを使用していた女性が、2台の車を運転していた2人をはね、死亡させました。[254]最初の車は故障し、左の路肩に停車し、車の一部が左の走行車線にありました。[254] 2台目の運転手は、おそらく最初の運転手を助けるために、最初の車の後ろに車を駐車していました。[254]

NTSBは両事件を調査中である。[255]

総件数

NHTSAは2021年6月から自動運転車メーカーに事故報告の義務付けを開始しました。一部の報告書では2019年8月からの事故が言及されており、現在のデータは2024年6月17日まで利用可能です。[256]

この期間中に報告された自動運転車（ADSとADASの両方）の事故は合計3,979件でした。これらの事故のうち2,146件（53.9％）はテスラ車に関連していました。[257]

世論調査

2010年代

2011年に米国と英国の消費者2,006人を対象に実施されたオンライン調査では、49%が「自動運転車」の利用に抵抗がないと回答した。[258]

2012年に17,400人の自動車所有者を対象に実施された調査では、当初「完全自動運転車」の購入に興味があると回答した人が37%に上りました。しかし、この技術に3,000ドルの追加費用がかかると聞くと、その割合は20%にまで低下しました。[259]

2012年に約1,000人のドイツ人ドライバーを対象に行われた調査では、22%が肯定的、10%が未定、44%が懐疑的、24%が敵対的であると回答した。[260]

2013年に10カ国1,500人の消費者を対象に実施された調査では、57%が「人間の運転手を必要としない技術によって完全に制御される自動車に乗る可能性が高い」と回答し、ブラジル、インド、中国が自動運転技術への信頼度が最も高かった。[261]

2014年に米国で行われた電話調査では、免許保有者の4分の3以上が自動運転車の購入を検討すると回答し、自動車保険が安ければその割合は86％に上昇した。自動運転車が利用可能になったら運転を続けないと答えた人は31.7％だった。[262]

2015年に109カ国5,000人を対象に実施された調査では、平均的な回答者がマニュアル運転を最も楽しいと感じていることが報告されています。22%は自動運転のために追加料金を支払いたくないと回答しました。回答者が最も懸念しているのはハッキングや不正使用であり、法的問題や安全性についても懸念していました。さらに、先進国の回答者は、車両データの共有にあまり抵抗を感じていました。[263]この調査では、消費者がエアコンの購入に関心を持っていることが報告されており、調査対象となった現所有者の37%が「間違いなく」または「おそらく」興味を持っていると回答しています。[263]

2016年にドイツで行われた1,603人を対象とした調査では、年齢、性別、教育レベルを考慮した上で、男性は不安が少なく、熱意が高いことが報告されました。一方、女性はその逆の結果を示しました。この差は若い男女間で顕著で、年齢とともに縮小しました。[264]

2016年に米国で1,584人を対象に実施された調査では、「回答者の66%が、自動運転車は平均的な人間の運転手よりも賢いと考えている」と回答しました。人々は安全性とハッキングリスクを懸念していました。しかし、この新しいタイプの車に利点がないと回答した人は、わずか13%でした。[265]

2017年に4,135人のアメリカ人成人を対象に行われた調査では、多くのアメリカ人が自動運転車の普及を含む様々な自動化技術による大きな影響を予想していることが明らかになった。[266]

2019年には、それぞれ54名と187名の米国成人を対象とした2つの世論調査の結果が公表されました。このアンケートは「自動運転車受容モデル（AVAM）」と名付けられ、回答者が様々な自動化レベルの影響をより深く理解できるよう、追加の説明が加えられました。ユーザーは高度な自動運転レベルをあまり受け入れず、自動運転車の利用意向も著しく低下しました。さらに、部分的な自動運転（レベルに関わらず）は、完全な自動運転よりもドライバーの関与（手、足、目の使用）が一様に高いと認識されていました。[267]

2020年代

2022年の調査では、世界人口の4分の1（27%）だけが自動運転車で安全だと感じると報告されています。[268]

2024年にニューヨーク大学のサラヴァノスら[269]が行った研究では、回答者（358人のサンプル）の87%が条件付き自動運転車（レベル3）は使いやすいと考えていることが報告されています。

規制

自動運転車の規制には、責任、承認、国際条約が関係します。

2010年代には、規制の遅れが展開を遅らせる可能性があることを研究者たちは公然と懸念していました。[270] 2020年には、レベル3の自動運転の規制に対処するためにUNECE WP.29 GRVAが発行されました。

商業化

レベル5以下の車両でも多くの利点がある。[271]

2023年現在、市販されているADAS車両のほとんどはSAEレベル2です。いくつかの企業はより高いレベルに到達しましたが、それは制限された（ジオフェンスされた）場所に限られていました。[272]

レベル2 – 部分的な自動化

SAEレベル2の機能は、多くの車両のADASシステムの一部として利用可能です。米国では、新車の50%がステアリングと速度の両方の運転支援機能を備えています。[273]

フォードは2022年に一部車種でBlueCruiseサービスの提供を開始しました。リンカーン車ではActiveGlideという名称です。このシステムは、車線中央維持、道路標識認識、そして13万マイルを超える分離帯のある高速道路でのハンズフリー高速道路走行などの機能を提供しました。2022年バージョン1.2では、ハンズフリー車線変更、車線内リポジショニング、予測速度アシストなどの機能が追加されました。[274] [275] 2023年4月、BlueCruiseは英国で一部の高速道路での使用が承認され、フォードの電気自動車SUV 「マスタング・マッハE」の2023年モデルから使用が開始されました。[276]

テスラのオートパイロットと完全自動運転（FSD）ADASスイートは、2016年以降、すべてのテスラ車で利用可能です。FSDは、高速道路および一般道（ジオフェンシングなし）、ナビゲーション／ターンマネジメント、ステアリング、ダイナミッククルーズコントロール、衝突回避、車線維持／車線変更、緊急ブレーキ、障害物回避などの機能を提供しますが、ドライバーはいつでも車両を操作できる状態を維持する必要があります。ドライバーマネジメントシステムは、視線追跡とステアリングホイールへの圧力監視を組み合わせ、ドライバーが視線とハンドルの両方から確実に手を離さないようにします。[277] [278]

テスラのFSD書き換えバージョン12（2024年3月リリース）は、認識、監視、制御のあらゆる側面に単一のディープラーニングトランスフォーマーモデルを使用しています。[279] [280] LiDAR、レーダー、超音波を使用せず、8台のカメラのみで視覚のみの認識システムを実現しています。[280] 2024年1月現在、テスラは自社システムのレベル3ステータスの取得を申請しておらず、その理由も明らかにしていません。[278]

発達

ゼネラルモーターズは、現行の「スーパークルーズ」システムを飛躍的に改良したADASシステム「ウルトラクルーズ」を開発中です。同社によると、ウルトラクルーズは米国の200万マイル（約320万キロメートル）の道路における運転シナリオの「95%」をカバーする予定です。車内外に搭載されるシステムハードウェアには、複数のカメラ、短距離・長距離レーダー、LiDARセンサーが含まれ、Qualcomm社のSnapdragon Rideプラットフォームを搭載します。高級電気自動車「キャデラック・セレスティック」は、この「ウルトラクルーズ」を搭載する最初の車種の一つとなります。[281]

規制

欧州では、車線変更システムの使用を2車線で反対方向の交通から物理的に分離されている道路に限定しないようにする新しい「運転者制御支援システム」（DCAS）レベル2規制を策定している。[282] [283]

中国では、誤解を招くような広告用語の使用が禁止されています。すでに顧客に納車された車両の改良には、規制当局の承認が必要です。[284]

米国では、牽引された車両について、米国道路交通安全局（NHTSA）への報告が義務付けられました。新しい規則では、報告対象は、死亡事故、個人が病院へ搬送された事故、交通弱者への衝突事故、またはエアバッグ作動事故に限定されています。[285]

レベル3 – 条件付き自動化

2024年4月現在、レベル3の自動車を販売またはリースしている自動車メーカーは、日本ではホンダ、ドイツ、ネバダ州、カリフォルニア州ではメルセデスの2社である。[53]

メルセデス・ドライブパイロットは、2022年からドイツではEQSとSクラスのセダンで、2023年からカリフォルニア州とネバダ州で利用可能になっている。[69]サブスクリプションの費用は、ドイツでは3年間で5,000〜7,000ユーロ、米国では1年間で2,500ドルである。[286]ドライブパイロットは、車両が時速40マイル（64 km/h）以下で走行しており、前方に車両があり、白線が読み取れ、日中、晴天で、メルセデスがセンチメートル単位でマッピングした高速道路（カリフォルニア州では10万マイル）でのみ使用できる。[286] [69] 2024年4月現在、この機能を搭載したメルセデス車がカリフォルニア州で1台販売されている。[286]

発達

ホンダはレベル3技術の強化を続けた。[287] [288] 2023年時点で、レベル3対応車両は80台販売されている。[289]

メルセデス・ベンツは2023年初頭にラスベガスでレベル3ソフトウェアの試験運用の認可を受けた。[15]カリフォルニア州でも2023年にドライブパイロットの認可を受けた。 [290]

BMWは2021年にエアコンを商品化しました。[291] 2023年、BMWはレベル3技術のリリースが近づいていると発表しました。BMWはレベル3技術を提供する2番目のメーカーとなりますが、暗闇でも動作するレベル3技術を持つ唯一のメーカーとなります。[292]

2023年には中国でIMモーターズ、メルセデス、BMWが高速道路でレベル3システムを搭載した車両を試験する許可を取得した。[293] [294]

2021年9月、ステランティスはイタリアの高速道路でレベル3のパイロットテストを実施した結果を発表しました。ステランティスのハイウェイショーファーは、マセラティ・ギブリとフィアット500Xのプロトタイプでテストされ、レベル3の性能を達成したと主張しました。[295]

ボルボ・カーズのブラン​​ドであるポールスターは、 2022年1月に、ルミナー・テクノロジーズ、エヌビディア、ゼンセアクトなどの技術を活用し、ボルボXC90の後継車であるポールスター3SUVにレベル3の自動運転システムを搭載する計画を発表した。[296]

2022年1月、ボッシュとフォルクスワーゲングループの子会社CARIADは、レベル3までの自動運転に関する提携を発表しました。この共同開発はレベル4の機能を目標としています。[297]

現代自動車は、コネクテッドカーのサイバーセキュリティを強化し、レベル3の自動運転ジェネシスG90を提供する予定である。[298]韓国の自動車メーカーである起亜と現代は、レベル3の計画を延期し、2023年にはレベル3の車両を出荷しない予定である。[299]

レベル4 – 高度な自動化

ウェイモは、アリゾナ州（フェニックス）とカリフォルニア州（サンフランシスコとロサンゼルス）の一部で、安全運転手なしの完全自律走行車によるロボタクシーサービスを提供しています。 [300]

日本では2023年4月に道路交通法の改正によりレベル4のプロトコルが導入されました。[301]産総研製のZEN drive Pilot Level 4がそこで稼働しています。[302]

発達

トヨタは2020年7月、レベル4対応のレクサスLS（第5世代）ベースのTRI-P4による公開試乗を開始した。 [303] 2021年8月には、東京2020オリンピック村周辺でe-Paletteを使用したレベル4の可能性のあるサービスを運用した。 [304]

2020年9月、メルセデス・ベンツは新型Sクラス向けに、インテリジェントパークパイロットと呼ばれる世界初の商用レベル4自動バレーパーキング（AVP）システムを導入した。[305] [306] 2022年11月、ドイツ連邦自動車運輸局（KBA）はシュトゥットガルト空港でのシステムの使用を承認した。[307]

2021年9月、クルーズ、ゼネラルモーターズ、ホンダはクルーズAVを使用した共同テストプログラムを開始しました。[308] 2023年、クルーズが運行許可を失ったため、オリジンは無期限に停止されました。[309]

2023年1月、ホロンは2023年コンシューマー・エレクトロニクス・ショー（CES）で自動運転シャトルを発表しました。同社は、この車両が自動車基準に準拠した世界初のレベル4シャトルであると主張しました。[310]

参照

参考文献

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さらに読む

ウィキメディア・コモンズの自動運転車関連メディア

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これらの書籍は、 TRBとAUVSIが毎年開催する自動運転車シンポジウムでのプレゼンテーションとディスカッションに基づいています。

  • ケンプ、ロジャー（2018年）「自動運転車 ― 事故の責任は誰が負うのか？」[15 Digital Evidence and Electronic Signature Law Review（2018年）33-47]