パラナルでのテスト中のESAシーカー自律ローバー[1]
自動運転システム技術階層

車両の自動化とは、自動車、トラック、航空機、ロケット、軍用車両、船舶などの車両の運転者を支援または代替する技術です。 [2] [3] [4] [5] [6]支援車両は半自律走行車であり、人間の運転者なしで走行できる車両は自律走行車です。[3]自律性の程度は、状況などの様々な制約を受ける場合があります。自律性は、様々な能力を持つ先進運転支援システム（ADAS）によって実現されます。

関連技術には、高度なソフトウェア、マップ、車両の変更、車両外部のサポートが含まれます。

自動運転は、道路、航空、海上における様々な移動手段において様々な課題を提起します。道路は、多様な道路設計、運転状況、交通量、障害物、地理的・文化的な違いなど、予測不可能な運転環境を考慮すると、最も複雑な課題となります。[7]

自律性とは、車両がすべての認識、監視、制御機能を担当することを意味します。[8]

SAEの自律レベル

自動車技術協会（SAE）は、道路車両の自律性を6つのレベルに分類しています。[9] [10]

  • 0: 自動化なし。
  • 1: 運転者支援。特定の状況下で車両がステアリングや速度を自動的に制御します。
  • 2: 部分的な自動化。特定の状況下で車両がステアリングと速度の両方を自律的に制御します。
  • 3: 条件付き自動化。通常の環境条件下では車両がステアリングと速度の両方を制御しますが、他の状況ではドライバーが制御する準備ができている必要があります。
  • 4: 高度な自動化により、車両は通常の環境条件下では自律的に走行し、ドライバーの監視を必要としません。
  • 5: 完全な自律性。車両はあら​​ゆる環境条件下で自律的に移動を完了できます。

例えば、レベル0はアダプティブクルーズコントロールを搭載していない車両を指します。レベル1と2は、運転者の責任においてADASが運転タスクの一部を実行する車両を指します。

レベル3では、ドライバーは運転操作を車両に委譲できますが、ADASが限界に達した場合にはドライバーが制御を引き継ぐ必要があります。例えば、自動交通渋滞パイロットは渋滞中でも運転できますが、それ以外の場合はドライバーに制御を引き継ぎます。レベル5は、あらゆる状況に対応できる車両を指します。[11]

テクノロジー

ソフトウェア

自律走行車のソフトウェアには通常、自動運転機能を実現するために連携して動作する複数の異なるモジュールが含まれています。[12] [13] [14]認識モジュールは、カメラ、LIDAR、RADAR、超音波SONARなどのさまざまなセンサーからのデータを取り込んで処理し、車両の周囲の状況を包括的に把握します。[15]位置推定モジュールは、3Dポイントクラウドデータ、GPS、IMU、マッピング情報を使用して、車両の向き、速度、角速度などの正確な位置を決定します。[16] [17]計画モジュールは、認識と位置推定の両方から入力を受け取り、速度やステアリング角の出力など、実行するアクションを計算します。[18]これらのモジュールは通常、機械学習アルゴリズム、特にディープニューラルネットワークによってサポートされており、[19]車両は物体を検出し、交通パターンを解釈し、[20]リアルタイムで決定を下すことができます。[21]さらに、現代の自律走行システムでは、さまざまな環境条件での精度と信頼性を向上させるために、複数のセンサーからのデータを組み合わせるセンサーフュージョン技術がますます採用されています。 [22] [23]

感知

認識システムは周囲の環境を観察する役割を担っています。他の車両、歩行者、自転車、その動き、道路状況、障害物など、走行に影響を与える可能性のあるあらゆるものを特定する必要があります。[24]様々なメーカーが、カメラ、レーダー、ライダー、ソナー、マイクなどを活用し、協調的に誤差を最小限に抑えています。[24] [25]

ナビゲーションシステムは、自動運転車に不可欠な要素です。全地球測位システム（GPS）は、航空機、水上車両、陸上車両のナビゲーション、特にオフロードナビゲーションに使用されます。

道路車両の場合、2つのアプローチが主流です。1つは、車線や交差点に関するデータを保持した地図を使用し、車両の認識システムを利用して詳細を補完する方法です。もう1つは、リアルタイムの意思決定の範囲を狭めるものの、環境の変化に応じて大幅なメンテナンスが必要となる非常に詳細な地図を使用する方法です。[19]一部のシステムでは、地図の更新をクラウドソーシングし、車両自体を利用して地図を更新することで、工事や車両全体の交通状況などの変化を反映させています。[26]

もう一つの潜在的な情報源は、環境そのものです。道路脇の監視システムから提供される交通データは、限られた道路網を最大限に活用するための車両ルート決定に活用される可能性があります。[27]さらに、リアルタイム・キネマティック（RTK）や精密単独測位（PPP）といった最新のGNSS拡張技術は、車両の位置精度をサブメートルレベルの精度まで向上させており、これは自律航行や意思決定に不可欠です。[28]

歴史

欧州連合（EU）の法律における自動運転車とは、具体的には道路車両（乗用車、トラック、バス）を指します。[29]これらの車両については、責任の違いに基づき、 高度運転支援システムと自律走行車/自動運転車の間に明確な違いが法的に定義されています。

AAA交通安全財団は、衝突を予防するように設計されたものと、衝突の重大性を軽減することを目的としたものの2種類の自動緊急ブレーキシステムをテストしました。テストでは、2016年式ボルボXC90、スバルレガシィ、リンカーンMKX、ホンダシビック、フォルクスワーゲンパサートなどの人気モデルが対象となりました。研究者は、移動している目標物と移動していない目標物に接近したときに、各システムがどれだけ効果的に停止するかをテストしました。衝突を予防できるシステムは、衝突の重大性を軽減するように設計されたシステムの2倍の速度を低下させることが分かりました。2台のテスト車両が時速30マイル以内で走行したとき、衝突の重大性を軽減するように設計されたシステムでさえ、60％の確率で衝突を回避しました。[30]

サルトル

SAfe Road TRains for the Environment (Sartre) プロジェクトの目標は、プラットーン走行を可能にすることでした。プラットーン走行とは、乗用車やトラックの列（「列車」）が人間が運転する車両の後を追う走行形態です。列車は快適性を提供し、後続車両が安全に目的地まで移動することを可能にすると予測されていました。列車に遭遇した人間の運転手は、列車に加わり、運転を人間の運転手に委任することができます。[31]

テスト

ペンシルベニア州ピッツバーグでUberの自動運転車が試験走行されました。アリゾナ州で自動運転車が女性を死亡させた事件を受け、試験走行は一時停止されました。 [32] [33]カリフォルニア州では自動運転バスの試験走行が行われました。[34]カリフォルニア州サンディエゴでは、磁気マーカーを用いた自動運転バスの試験走行が行われました。自動運転トラック隊列の縦方向制御には、ミリ波無線とレーダーが使用されました。WaymoとTeslaも試験走行を行いました。TeslaのFSD （自動運転システム）では、ドライバーが目的地を入力するだけで、あとは車が運転を引き継ぎます。

リスクと責任

フォードは、ジオフェンスで囲まれた車が自動運転できる技術「ブルークルーズ」を提供している。 [35]

ドライバーは注意を怠らないように指示されており、是正措置が必要な場合はドライバーに警告する安全警告が実装されています。[36] テスラ社では、テスラ モデルSの自動運転システムに関連する死亡事故が1件記録されています。[37]事故報告書によると、この事故はドライバーの不注意と自動操縦システムが前方の障害物を認識できなかったことが原因です。[37]テスラでは、車両がガレージのドアに衝突した事例も複数回発生しています。「ドライバーレスカーのドライバー：テクノロジーの選択が未来を創る」という書籍によると、テスラは夜間に自動的にアップデートを実行します。アップデートの翌朝、ドライバーはアプリを使用して車を「呼び出し」、車はガレージのドアに衝突しました。

自動運転システムのもう一つの欠陥は、天候や他の運転者の運転行動など予測不可能な出来事が、車両の周囲を監視するセンサーが修正措置を提供できないために致命的な事故を引き起こす可能性があることである。[36]

自動運転システムの課題のいくつかを克服するために、仮想テスト、交通流シミュレーション、デジタルプロトタイプに基づく新しい方法論が提案されている[38]。特に、大規模なトレーニングと検証データセットを必要とする人工知能アプローチに基づく新しいアルゴリズムが採用されている場合に顕著である。

自動運転システムの導入により、移動の利便性の向上により郊外地域の拡大など、都市部の構築環境が変化する可能性がある。[39]

課題

2015年頃、日産やトヨタを含むいくつかの自動運転車メーカーは、2020年までに自動運転車を実現すると約束しました。しかし、その予測はあまりにも楽観的すぎることが判明しました。[40]

あらゆる状況下で運行可能なレベル5の完全自動運転車の開発には、依然として多くの課題が存在します。現在、各社は特定の環境下で運行可能なレベル4の自動運転に注力しています。[40]

自動運転車のあるべき姿については、依然として議論が続いています。例えば、自動運転システムにライダーを組み込むべきかどうかは依然として議論の的となっています。一部の研究者は、カメラのみのデータを用いてライダーに匹敵する性能を達成するアルゴリズムを開発しました。一方で、カメラのみのデータでは境界ボックスの描画精度が不正確になる場合があり、予測精度の低下につながります。これは、ステレオカメラが提供する情報の表面的な情報の性質によるものですが、ライダーを組み込むことで、自動運転車は車両上の各点までの正確な距離を把握できるようになります。[40]

技術的な課題

  • ソフトウェア統合：自動運転車には多数のセンサーと安全プロセスが必要となるため、ソフトウェア統合は依然として困難な課題です。堅牢な自動運転車は、ハードウェアとソフトウェアの統合によってコンポーネントの故障から回復できることを保証する必要があります。[41]
  • 自動運転車における予測と信頼：完全自動運転車は、人間のように他の車の行動を予測できる必要があります。人間の運転手は、アイコンタクトやジェスチャーといった少量のデータからでも、他の運転手の行動を予測することに長けています。まず、車は交通ルール、交差点での運転順などについて合意する必要があります。人間が運転する車と自動運転車が混在する場合、不確実性が高まるため、これはより大きな問題となります。堅牢な自動運転車は、この問題に対処するために、環境をより深く理解することが期待されています。[41]
  • スケールアップ：自動運転車のテスト範囲は十分な精度とは言えません。交通量が多く障害物がある場合、自動運転車の応答時間や追跡アルゴリズムの精度向上が求められます。また、見えない物体に遭遇した場合、アルゴリズムがこれらの物体を追跡し、衝突を回避できることが重要です。[41]

これらの機能には多数のセンサーが必要であり、その多くは小型、高効率、低コストを維持するために微小電気機械システム（MEMS）を採用しています。車両に搭載されるMEMSセンサーの中でも特に重要なのは、複数の直交軸周りの加速度を測定する加速度計とジャイロスコープであり、車両の動きを検知・制御する上で極めて重要です。

社会的な課題

自動運転車の実用化に向けた重要なステップの一つは、一般大衆による受容です。これは、自動車業界にとって設計と技術の改善のための指針となります。調査によると、多くの人が自動運転車の使用はより安全だと考えていることが示されており、自動車メーカーは自動運転車が安全上のメリットを向上させることを確実にする必要があることが強調されています。TAM調査モデルは、消費者の受容に影響を与える重要な要素を、有用性、使いやすさ、信頼性、社会的影響力に分類しています。[42]

  • 有用性要因は、自動運転車が消費者の時間を節約し、生活をよりシンプルにするメリットを提供するという点で有用であるかどうかを調査する。消費者が自動運転車を他の交通手段と比較してどの程度有用であると信じているかが決定要因となる。[42]
  • 使いやすさという要素は、自動運転車のユーザーフレンドリーさを研究するものです。消費者が安全性よりも使いやすさを重視するという考えは異論が出ていますが、それでもなお、使いやすさは、一般の人々の自動運転車利用意向に間接的な影響を与える重要な要素です。[42]
  • 信頼度は、自動運転車の安全性、データプライバシー、セキュリティ保護を研究するものです。より信頼性の高いシステムは、消費者が自動運転車を利用するかどうかの判断にプラスの影響を与えます。[42]
  • 社会的影響要因は、他者の影響が消費者の自動運転車の保有確率に影響を与えるかどうかを研究するものです。研究では、社会的影響要因が行動意図と正の相関関係にあることが示されています。これは、自動車が伝統的に、使用意図や社会環境を表すステータスシンボルとして機能していることに起因している可能性があります。[42]

規制上の課題

自動運転車のリアルタイムテストは、このプロセスにおいて不可欠な要素です。同時に、車両自動化規制当局は、公共の安全を守りつつ、自動運転車メーカーによる製品テストを許可するという課題に直面しています。自動運転車メーカーを代表する団体はほとんどの規制に抵抗していますが、一方で、道路利用者の弱者や交通安全を代表する団体は、規制障壁の設置を推進しています。交通安全の向上のため、規制当局は、未成熟な技術から一般市民を守りつつ、自動運転車メーカーによるシステム実装のテストを許可する妥協点を見出すことが求められています。[43]また、航空業界が数十年にわたり安全性に関するテーマで培ってきた経験に基づき、航空自動化の安全規制に関する知識を自動運転車の安全な実装に関する議論に取り入れるという提案もあります。[44]

地上車両

国によっては、道路交通用の自動車（自動車、バス、トラックなど）に特定の法律や規制が適用され、路面電車、電車、無人搬送車などの他の地上車両には別の法律や規制が適用され、異なる環境や条件で運行されることがあります。

道路交通車両

自動運転システムは、道路交通に関するウィーン条約第1条の改正案で次のように定義されています。

(ab) 「自動運転システム」とは、ハードウェアとソフトウェアの両方を使用して、車両の動的制御を継続的に実行する車両システムを指します。

(ac) 「動的制御」とは、車両の移動に必要なすべてのリアルタイムの運用上および戦術上の機能を実行することを指します。これには、車両の横方向および縦方向の運動の制御、道路環境の監視、道路交通環境における事象への対応、そして操縦のための計画と合図が含まれます。[45]

この改正は、2022年1月13日までに否決されない限り、2022年7月14日に発効する。[46]

自動運転機能は、運転支援機能と区別できるよう十分に明確に説明する必要があります。

— SMMT [47]

明確な 2 つの状態があります。車両は、テクノロジーによってドライバーがサポートされる支援車両であるか、テクノロジーが効果的かつ安全にドライバーの代わりになる自動化車両であるかのいずれかです。

— SMMT [47]

自動化と遠隔操作を採用している地上車両には、造船所のガントリー、採掘トラック、爆弾処理ロボット、ロボット昆虫、無人トラクターなどがあります。

乗客輸送を目的とした自律型および半自律型の地上車両が数多く開発されている。その一例が、自律車両、磁気軌道、監視システムで構成されるフリーレンジング・オン・グリッド（FROG）技術である。FROGシステムは工場敷地内の産業用途に導入されており、1999年からカペレ・アーン・デン・アイセル市のPRT型公共交通システムであるパー​​クシャトルで運用されている。パークシャトルは、リヴィウム・ビジネスパークと隣接するロッテルダム（終点は地下鉄クラリングセ・ズーム駅）を結ぶ路線である。このシステムは2005年に事故を起こしたが[48]、人為的ミスが原因であることが判明した[49] 。

地上車両の自動化のアプリケーションには次のようなものがあります。

研究は継続中で、自律走行地上車両のプロトタイプが存在します。

車

自動車の広範な自動化は、ロボット自動車の導入、または現代の自動車設計を半自律型に変更することに重点を置いています。

半自動運転設計は、まだ研究の最先端にある技術への依存度が低いため、より早期に導入される可能性があります。一例として、デュアルモードモノレールが挙げられます。RUF （デンマーク）やTriTrack（米国）といったグループは、通常の道路では手動で運転するだけでなく、モノレール／ガイドウェイにドッキングして自動運転する特殊な自家用車を開発するプロジェクトに取り組んでいます。

ロボットカーほど大幅な改造をせずに自動車を自動化する方法として、自動高速道路システム（AHS）は、高速道路に車線を敷設し、例えば磁石で車両を誘導するシステムを構築することを目指しています。自動運転車両には、AVBS（Auto Vehicles Braking System）と呼ばれる自動ブレーキが搭載されています。高速道路のコンピューターが交通を管理し、衝突を回避するように車両を誘導します。

2006年、欧州委員会はインテリジェントカーフラッグシップイニシアチブと呼ばれるスマートカー開発プログラムを設立しました。[50]このプログラムの目標は次のとおりです。

自動車における自動化の用途は他にもあります。例えば、以下のようなものがあります。

シンガポールは2019年1月31日、自動運転車産業の指針となる暫定的な国家規格を発表しました。エンタープライズ・シンガポール（ESG）、陸運局（LTA）、標準化機構（Standards Development Organisation）、シンガポール規格協議会（SSC）の共同プレスリリースによると、技術基準68（TR68）として知られるこれらの規格は、シンガポールにおける完全自動運転車の安全な導入を促進するものです。[53]

シャトル

パークシャトル
ナヴィア・オートノム・シャトル
イージーマイル EZ10
ロン・アポロン王

1999年以来、12人乗り・10人乗りのパークシャトルは、オランダのカペレ・アーン・デン・アイセル市で1.8キロメートル（1.1マイル）の専用道路で運行されています。このシステムは、路面に埋め込まれた小さな磁石を用いて車両の位置を特定します。シェアリング型自動運転車両の利用は、2012年頃にポルトガルの病院駐車場で試験的に実施されました。[54] 2012年から2016年にかけて、欧州連合（EU）が資金提供したCityMobil2プロジェクトは、7都市での短期試験を含め、シェアリング型自動運転車両の利用と乗客の体験を調査しました。このプロジェクトは、EasyMile EZ10の開発につながりました。[55]

2010年代には、自動運転シャトルは、埋め込み誘導標識を必要とせずに、混合交通状況下での走行が可能になりました。[56]これまでのところ、焦点は時速20マイル（32 km/h）の低速走行にあり、移動の「ラストマイル」は短距離の固定ルートで走行しています。これは、従来の車両の性能に匹敵することを目指す自動運転車に比べて、衝突回避と安全性の問題がはるかに少ないことを意味します。多くの試験走行が、主に交通量の少ない静かな道路、公道、私道、専用の試験場で行われてきました。[要出典]車種によって定員は大きく異なり、6人乗りから20人乗りまであります。（このサイズを超えるバス​​には、無人運転技術を搭載した従来のバスがあります。）

2016年12月、ジャクソンビル交通局は、ジャクソンビル・スカイウェイ・モノレールを、既存の高架構造を走行し、一般道路にも乗り入れ可能な無人運転車両に置き換える意向を発表しました。 [57]このプロジェクトは「究極の都市循環車（U2C）」と名付けられ、6つの異なるメーカーのシャトル車両で試験運用が行われています。プロジェクトの費用は3億7,900万ドルと見積もられています。[58]

2017年1月、オランダのパークシャトルシステムが更新され、路線網が専用通行権を超えて拡張され、一般道路でも混合交通が走行できるようになることが発表されました。 [59]計画は延期され、混合交通への拡張は2021年に予定されていました。[60]

2018年7月、百度は8人乗りのアポロンモデルを100台製造し、市販する予定であると発表した。[61] 2021年7月時点では、量産には至っていない。

2020年8月には、 2GetThere、Local Motors、Navya、Baidu、Easymile、Toyota、Ohmio など、 25社の自動運転シャトルメーカーが存在すると報告された[62] 。

トヨタは2020年12月、2021年の東京オリンピックで使用される予定の20人乗りの電気自動車「e-Palette」を披露した。[63]トヨタは、2025年までにこの車両を市販する予定であると発表した。[64]

2021年1月、Navyaは投資家向けレポートを発表し、2025年までに世界の自動運転シャトルの販売台数が12,600台に達し、市場価値が17億ユーロに達すると予測した。[65]

2021年6月、中国のメーカーである宇通は、鄭州市向けに10人乗りの自動運転バス「小宇2.0」100台を納入したと発表した。2019年から複数の都市で試験走行が行われており、2021年7月には一般公開試験が予定されている。[66]

自動運転シャトルはすでに一部の私道で運用されており、例えば鄭州の宇通工場では世界最大のバス工場の建物間で労働者を輸送するために使用されている。[67]

香港では、警察やその他の職員が無人車両を使用している。[68]

試験

2016年以降、多数の実証実験が実施されてきましたが、そのほとんどは短距離を短時間、1台の車両で走行し、運転手が同乗していました。これらの実証実験の目的は、技術データを提供するとともに、一般の人々に無人運転技術を普及させることでした。2021年にヨーロッパ全土で実施された100以上のシャトルバス実験に関する調査では、時速15～20キロメートル（9.3～12.4マイル）という低速運転が、自動運転シャトルバス導入の最大の障壁となっていることが明らかになりました。車両の現行価格が28万ユーロであることや、同乗者が必要であることも課題でした。[69]

車両名は引用符で囲みます

バス

英国初の自動運転バス。現在、ステージコーチ・マンチェスターで試験運用中。

自動運転バス、自動運転車、自動運転トラックが提案されている。グレード2レベルの自動運転ミニバスがストックホルムで数週間試験走行された。[121] [122]中国では、広東省深圳のテクノロジー地区に小規模な自動運転公共バスが運行されている。[123]

英国で最初の自動運転バスの試験走行は2019年半ばに開始され、 Fusion Processingの自動運転ソフトウェアで改造されたAlexander Dennis Enviro200 MMCシングルデッカーバスが、 Stagecoach ManchesterのSharstonバス車庫内で無人モードで運行し、洗車場や給油所への運転、車庫内の専用駐車スペースへの駐車などの作業を実行した。[124]スコットランドでの旅客輸送による無人運転バスの試験走行は2023年1月に開始され、マンチェスターの試験走行と同一の車両5台が、フォース川の北岸からエディンバラパーク駅までのフォース道路橋を渡る14マイル（23 km）のStagecoach Fifeパークアンドライドルートで使用された。[125] [126]

イングランドのオックスフォードシャーでは、ミルトンパークへの循環サービスでバッテリー電気の フィアットデュカートミニバスを使用する別の自動運転実験がファーストバスによって運営され、フュージョンプロセッシング、オックスフォードシャー州議会、ウェストオブイングランド大学の支援を受けており、2023年1月に完全な旅客サービスを開始しました。この実験ルートは、2023年末までに大型の1階建てバスを導入した後、ディドコットパークウェイ駅まで延長される予定です。 [127] [128]

日本では2020年7月、産業技術総合研究所人間中心モビリティ研究センターが日本工営、いすゞと共同で、滋賀県大津市、兵庫県三田市など3地域の計5地域で、自動運転システムを搭載した中型バス、いすゞ「エルガミオ」の実証実験を順次開始した。[129] [130] [131]

2023年10月、イスラエルのAIスタートアップ企業であるImagryは、リアルタイム画像認識システムと空間深層畳み込みニューラルネットワーク（DCNN）を活用して人間の運転行動を模倣した、マップレス自動運転ソリューションをBusworld Europeで発表しました。[132]

モジュール式自律輸送

モジュラー型自律輸送とは、接続可能なユニット（「ポッド」）を備えた自動運転車両を用いた公共交通機関の研究コンセプトであり、乗客の需要に応じて容量を調整できる。[133]研究では、これらのシステムは動的ルーティングによって効率性を向上させる可能性があることが示唆されており、シミュレーションでは都市ネットワークにおける移動時間が短縮されることが示されているが、2025年時点では運用可能なシステムは存在しない。[134]

トラック

自律走行車のコンセプトは、自律走行またはほぼ自律走行のトラックなどの商業用途にも応用されています。

カナダのエネルギー会社サンコア・エナジーやリオ・ティント・グループなどは、人間が運転するトラックをコンピューターで操作する無人商用トラックに置き換えた最初の企業の一つです。[135] 2016年4月、ボルボやダイムラーなどの大手メーカーのトラックが、オランダが主催したヨーロッパ全土での自動運転1週間の走行を完了しました。これは、自動運転トラックの実用化を目指す取り組みの一環です。自動運転トラックの開発が進むにつれ、 IHSインコーポレーテッドが2016年6月に発表したレポートによると、米国の自動運転トラックの販売台数は2035年までに6万台に達すると予想されています。[136]

1995年6月にポピュラーサイエンス誌で報じられたように、戦闘車列用の自動運転トラックが開発されており、先頭のトラックのみが人間によって運転され、後続のトラックは衛星、慣性誘導システム、対地速度センサーに頼ることになる。[137] キャタピラー社は2013年にカーネギーメロン大学のロボティクス研究所と共同で、様々な鉱山や建設現場における効率向上とコスト削減を目的とした初期開発を行った。[138]

ヨーロッパでは、「環境に優しい安全なロードトレイン」がそのようなアプローチです。

PWCの戦略レポート[139]によると、自動運転トラックは、この技術が米国の約300万人のトラック運転手、そしてガソリンスタンド、レストラン、バー、ホテルなどでトラック輸送経済を支える400万人の従業員にどのような影響を与えるかという懸念材料となるだろう。同時に、Starskyのような一部の企業は、運転手がトラックの周囲を制御する役割を果たすレベル3の自律性を目指している。同社のプロジェクトである遠隔トラック運転は、トラック運転手のワークライフバランスを向上させ、自宅を長期間離れるのを避けることを可能にする。しかしながら、これは運転手のスキルと仕事の技術的再定義との間に潜在的なミスマッチを引き起こす可能性がある。

無人トラックを導入する企業は、大幅なコスト削減を実現できます。人間の運転手は不要になり、トラック事故による企業の賠償責任は軽減され、生産性も向上します（無人トラックは休憩する必要がないため）。自動運転トラックの活用は、例えば交通渋滞の対策として、リアルタイムデータの活用と密接に連携し、サービスの効率性と生産性の両方を最適化することにつながります。無人トラックは、配達を日中から夜間、あるいは交通量が少ない時間帯にシフトさせるといった新たなビジネスモデルを実現する可能性があります。

サプライヤー

オートバイ

2017年と2018年には、BMW、ホンダ、ヤマハからいくつかの自律型バランスバイクが実演されました。[149] [150] [151]

電車

自動運転車のコンセプトは、自動運転列車などの商用利用にも応用されています。世界初の無人運転都市交通システムは、1981年に開業した神戸ポートアイランド線です。[ 155 ]英国初の自動運転列車は、ロンドンのテムズリンク路線で運行開始されました。[ 156]

自動化された列車ネットワークの一例としては、ロンドンのドックランズ・ライト・レールウェイがあります。

自動列車システムの一覧も参照してください。

路面電車

2018年にポツダムで最初の自動運転路面電車が試験的に導入された。[157]

無人搬送車

無人搬送車（AGV）は、床面に設置されたマーカーやワイヤーに沿って走行する、あるいは視覚、磁石、レーザーなどを用いて走行する移動ロボットです。AGVは、製造施設や倉庫内での資材の移動など、産業用途で広く利用されています。AGVの用途は20世紀後半に拡大しました。

航空機

航空機は、特に航行の自動化において大きな注目を集めています。乗り物（特に航空機）を自律的に航行させるシステムは、オートパイロットとして知られています。

配達ドローン

荷物や食品など、様々な業界で配送ドローンの実験が行われています。従来の運送会社と新興運送会社が市場で競争を繰り広げています。例えば、UPS Flight Forward、Alphabet Wing、Amazon Prime Airなどはいずれも配送ドローンの開発を進めています。[158]アメリカの医療用ドローン配送会社 Ziplineは、世界最大規模のドローン配送業務を運営しており、同社のドローンはレベル4の自律飛行が可能です。[159]

しかし、様々な企業による様々なテストが示すように、たとえ技術革新によってこれらのソリューションが正しく機能するように見えても、ドローンの市場投入と利用において最も重要なのは既存の法規制であり、規制当局は規制案の策定にあたり、どのような枠組みを採用するかを決定する必要がある。このプロセスは各国が独自に取り組むため、世界各地で異なる段階にある。例えば、アイスランドの政府、運輸省、航空省、警察省は既にドローン運用のライセンス発行を開始している。アイスランドは比較的寛容なアプローチを採用しており、コスタリカ、イタリア、UAE、スウェーデン、ノルウェーと共に、商業用ドローンの利用に関する法律は比較的緩やかである。これらの国々は、運用ガイドラインを定めたり、ライセンス、登録、保険の取得を義務付けたりする規制体系を特徴としている。[160]

一方、他の国々は、商業用ドローンの使用を直接的に（完全禁止）または間接的に（実質的禁止）禁止することを決定しました。ランド研究所は、ドローンを禁止している国と、商業用ドローンの正式なライセンス取得手続きはあるものの、要件を満たすことが不可能であるか、ライセンスが承認されていないように見える国との間の差異を指摘しています。米国では、ユナイテッド・パーセル・サービス（UPS）が、ドローンを用いた実際の顧客への配送に必要なPart 135規格の認証を取得している唯一の配送サービスです。[158]

しかし、多くの国は、商業利用を目的としたドローンを航空規制の枠組みに統合することに苦慮しているようです。そのため、ドローンの利用には制約が課されており、例えばパイロットの目視範囲（VLOS）内での飛行が必須となり、その航続距離が制限されています。これはオランダやベルギーの例に当てはまります。一方、ほとんどの国ではパイロットがVLOS外での飛行を許可していますが、制限事項やパイロット資格の要件が課せられており、これは米国の例に当てはまります。

一般的な傾向として、法規制は急速に進展し、常に見直しが行われています。各国はより寛容なアプローチへと移行していますが、業界にはこうした移行を確実に成功させるためのインフラが未だ整備されていません。安全性と効率性を確保するためには、専門的な訓練コース、パイロット試験（無人航空機の種類と飛行条件）、そして保険に関する賠償責任管理対策の策定が必要になるかもしれません。

このイノベーションには、競争が激しく、企業が自社製品やサービスへの迅速な統合を目指してロビー活動を展開していることから、緊迫感が高まっています。2017年6月以降、米国上院は連邦航空局（FAA）と運輸省に対し、ドローンによる荷物配送を可能にする運送業者証明書の発行を再認可しました。[161]

水上車両

自律型ボートは、警備を提供したり、調査を実施したり、危険な作業や反復的な作業（大型船を港に誘導したり、貨物を輸送したりするなど）を実行したりできます。

DARPA

シー ハンターは、 DARPAの対潜水艦戦継続航行無人船 ( ACTUV ) プログラムの一環として 2016 年に発売された自律型 無人水上車両(USV)です。

潜水艇

水中車両は、パイプライン検査や水中マッピングなどのタスクの自動化の焦点となっています。

支援ロボット

スポット

この四足歩行ロボットは、屋内外を問わず、様々な地形を移動できるように設計されました。衝突することなく自力で歩行できます。360度カメラやジャイロスコープなど、様々なセンサーを搭載しており、転倒してもバランスを保つことができます。この車両は乗用を目的としたものではありませんが、建設作業員や軍人のために、起伏の多い地形でも重い荷物を運ぶことができます。[162]

規制

英国の道路交通法では次のように規定されています。

自動運転車とは、2018 年自動運転および電気自動車法に基づき運輸大臣によって自動運転車としてリストされている車両を指します。

— 道路交通法 – 2022年7月27日、4ページ

英国は、自動運転コードのために英国道路交通法を更新する方法を検討している。

自動運転車は、少なくとも一部の状況においては、運転に必要なすべてのタスクを実行できます。これは、クルーズコントロールやレーンキープアシスタンスなどの運転支援機能を備えた車両とは異なります。これらの機能は一部のタスクを実行しますが、運転の責任は依然としてドライバーにあります。運転支援機能を備えた車両を運転する場合は、必ず車両を制御下に置いてください。

— 道路交通法の改正案[163]

車両が自動運転中にドライバーの指示に従って運転を再開するよう設計されている場合、ドライバーは必ず運転を再開できる位置にいなければなりません。例えば、運転席から移動してはいけません。また、車両の指示に従って運転を再開できないほど注意が散漫になってはいけません。

— 道路交通法の改正案[163]

懸念事項

制御の欠如

自動運転のレベルを通じて、自動運転のレベルが高くなるほど、人間が車両を制御する能力が低くなることが示されている（最も高いレベルの自動運転では、人間の介入はゼロになる）。車両自動化の開発に関する懸念の1つは、自動運転車両を制御する技術に対するエンドユーザーの信頼に関連している。[164]ケリー・ブルー・ブック（KBB）が2016年に実施した全国調査によると、大多数の人々は、車両がレベル5の自動運転、つまり完全な自動運転で動作するよりも、自分の車両をある程度制御することを選択することが示された。[165]回答者の半数によると、自動運転車の安全性という考えは、自動運転のレベルが上がるにつれて薄れていく。[165]自動運転システムに対するこの不信感は、 AAA交通安全財団（AAAFTS）が2019年に実施した全国調査でKBBが2016年に実施した調査と同じ結果が出たことから、長年にわたって変わっていないことが証明された。AAAFTSの調査によると、人々は自動運転車に一定の信頼を置いているものの、自動運転車で使用される技術に対して疑問や不信感を抱いている人がほとんどで、特にレベル5の自動運転車に対する不信感が最も高かった。[166] AAAFTSの調査では、自動運転システムに対する人々の信頼は、理解度が高まるにつれて高まったことが示されている。[166]

故障

カリフォルニア州サンフランシスコでテスト中の自動運転Uber車のプロトタイプ

自動運転車の技術に不具合が生じる可能性も、自動運転システムに対するユーザーの不信感の原因の一つである。[164]これは、AAAFTSの調査で回答者の大半が挙げた懸念である。[166]自動運転車は衝突事故とその重大性を最小限に抑えることで交通の安全性を向上させるように作られているが、[166]それでも死亡事故が発生している。2018年までに少なくとも113件の自動運転車関連の事故が発生している。[167] 2015年にGoogleは、自動運転車で少なくとも272件の故障が発生し、死亡事故を防ぐためにドライバーが約13回介入しなければならなかったと発表した。[168]さらに、Uberの事故など、他の自動運転車メーカーも自動運転車の故障を報告している。[168] 2018年のUberの自動運転車の事故は、自動運転車の死亡事故にも挙げられる自動運転車事故の例である。国家運輸安全委員会（NTSB）の報告書によると、自動運転ウーバー車は、車両が減速して被害者への衝突を回避するのに十分な時間内に被害者を識別できなかったことが示された。[169]

倫理的

車両の自動化に関連するもう一つの懸念は、倫理的な問題である。実際には、自動運転車は避けられない交通事故に遭遇する可能性がある。そのような状況では、事故による被害を最小限に抑えるために、多くのリスクと計算を行う必要がある。[170]人間の運転手は避けられない事故に遭遇した場合、倫理的および道徳的な論理に基づいて自発的に行動するだろう。しかし、運転手が車両を制御できない場合（レベル5の自動化）、自動運転車のシステムが迅速な判断を行う必要がある。[170]人間とは異なり、自動運転車はプログラムされた動作に基づいてのみ決定を下すことができる。[170]しかし、事故の状況や環境は互いに異なり、特定の事故に対しては1つの決定が最善の決定ではない可能性がある。2019年の2つの調査研究に基づくと、[171] [172]半自動運転車と非自動運転車がまだ存在する交通に完全自動運転車を導入すると、複雑な問題が発生する可能性がある。[171]依然として検討が必要な欠陥としては、責任の構造、責任の分担、[172]意思決定の効率性、そして多様な環境下での自動運転車の性能などが挙げられる。[171]それでも、研究者のスティーブン・アンブレロとローマン・V・ヤンポルスキーは、価値に敏感な設計アプローチは、これらの倫理的問題の一部を回避し、人間の価値観に基づいて設計するために自動運転車を設計するために使用できる方法の1つであると提案している。[173]

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