車両自動化

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、ボートなどの車両の運転手を支援または代替するための技術の使用です。 ^{[2] [3] [4]}支援車両は半自律型ですが、人間の運転手なしで走行できる車両は自律型です。^{[3]自律性の程度は、条件などのさまざまな制約を受ける場合があります。自律性は、さまざまな能力の}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、海上におけるさまざまな課題を提起します。道路は、多様な道路設計、運転条件、交通、障害物、地理的/文化的な違いなど、運転環境の予測不可能性を考慮すると、最も複雑です。^[5]

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。^[6]

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。^{[7] [8]}

• 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。車両は特定の状況下で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。車両は通常の環境条件下では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。車両は通常の環境条件下では自律的に走行し、ドライバーの監視は必要ありません。
• 5: 完全な自律性。車両はあら​​ゆる環境条件下で自律的に走行を完了できます。

たとえば、レベル 0 はアダプティブ クルーズ コントロールのない車両を指します。レベル 1 と 2 は、運転者の責任/賠償責任の下で、運転タスクの一部が ADAS によって実行される車両を指します。

レベル3では、ドライバーは運転タスクを車両に移譲できますが、ADASが限界に達した場合はドライバーが制御を引き継ぐ必要があります。たとえば、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渡します。レベル5は、あらゆる状況に対応できる車両を指します。^[9]

知覚システムは環境を観察する役割を担っており、障害物やその他の問題を含め、走行に影響を与える可能性のあるすべてのものを特定する必要があります。^[10]さまざまなメーカーが、カメラ、レーダー、ライダー、ソナー、マイクを使用して、エラーを最小限に抑えています。^[10]

さらなる技術の進歩により、カメラ、レーダー、レーザーレーダーなどの複数の異なるセンサーが連携して機能するようになり、情報処理能力がさらに向上し、無効な情報を積極的に排除し、最も正確な判断を下すのに役立ち、交通事故の発生を減らすことができます。^[11]

自律システムは通常、機械学習ソフトウェアに依存して動作します。^[12]

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、航空機や水上車両、また陸上車両によるナビゲーション、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する地図を使用し、車両の認識システムを利用して詳細を埋める方法です。もう1つは、リアルタイムの意思決定の範囲を縮小する非常に詳細な地図を使用する方法ですが、環境が変化するにつれて、かなりのメンテナンスリソースが必要になります。^[12]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、車両自体を使用して、建設や交通などの変更を反映する地図を更新し、それを車両全体で使用します。^[13]

もう一つの潜在的な情報源は環境そのものである。交通データは路側監視システムから提供され、限られた道路網を最大限に活用するために車両のルートを決めるのに使われる。^[14]

欧州連合の法律では、自動運転車とは具体的には道路を走行する車両（乗用車、トラック、バス）を指します。^{[15]これらの車両については、責任の違いに基づいて、}先進運転支援システムと自律走行車/自動運転車の間に具体的な違いが法的に定義されています。

AAA交通安全財団は、衝突防止を目的とし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車種が対象となった。研究者らは、移動中および移動していないターゲットに接近したときに各システムがどれだけ停止するかをテストした。衝突防止機能を備えたシステムは、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倍の速度で車両速度を低下させることがわかった。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ことだけを目的としたシステムでさえ、60パーセントの確率で衝突を回避した。^[16]

環境のための安全な道路列車 (Sartre) プロジェクトの目標は、車列とトラック (「列車」) が人間が運転する車両の後を追うプラットーン走行を可能にすることでした。列車は快適さを提供し、後続の車両が安全に目的地まで移動できるよう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。^[17]

自動運転のUber車両はペンシルベニア州ピッツバーグでテストされました。アリゾナ州で自動運転車が女性を死亡させたため、テストは一時停止されました。^{[18] [19]}自動運転バスはカリフォルニア州でテストされています。^[20]カリフォルニア州サンディエゴでは、自動運転バスのテストで磁気マーカーが使用されました。自動運転トラック隊列の縦方向の制御には、ミリ波無線とレーダーが使用されました。WaymoとTeslaがテストを実施しました。Tesla FSDでは、ドライバーが目的地を入力し、車が引き継ぐことができます。

フォードは、ジオフェンスで囲まれた車が自律走行することを可能にする技術「ブルークルーズ」を提供している。^[21]

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。^[22] 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。 ^[23]事故報告書によると、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しなかったことが原因です。^[23]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あります。「無人車のドライバー：テクノロジーの選択が未来を創る」という本によると、テスラは夜間に自動的にアップデートを実行しました。アップデートの翌朝、ドライバーがアプリを使用して車を「呼び出し」たところ、車が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の予測できない出来事が発生した場合、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す。^[22]

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^[24]。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その傾向が顕著である。

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る郊外エリアの拡大など、都市部の建築環境が変化する可能性がある。^[25]

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た。しかし、その予測はあまりにも楽観的だったことが判明した。^[26]

あらゆる状況で運転できる完全自動運転レベル5の車両の開発には、まだ多くの障害があります。現在、企業は特定の環境条件下で運転できるレベル4の自動化に注力しています。^[26]

自動運転車がどのようなものであるべきかについては、いまだ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、いまだ議論が続いています。一部の研究者は、カメラのみのデータを使用して、ライダーに匹敵するパフォーマンスを実現するアルゴリズムを考案しました。一方、カメラのみのデータは、不正確な境界ボックスを描くことがあり、予測精度が低下します。これは、ステレオカメラが提供する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と、自動運転車は車両上の各ポイントまで正確な距離を得ることができます。^[26]

• 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であるため、ソフトウェア統合は依然として困難な作業です。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障害から回復できることを保証する必要があります。^[27]
• 自動運転車間の予測と信頼：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。人間のドライバーは、アイコンタクトや手のジェスチャーなどの少量のデータからでも、他のドライバーの行動を予測することができます。まず、車は交通ルール、交差点で誰が運転するか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の両方が存在する場合、不確実性が増えるため、これはより大きな問題になります。堅牢な自動運転車は、この問題に対処するために、環境をよりよく理解する能力を向上させることが期待されています。^[27]
• スケールアップ：自動運転車のテストの範囲は十分に正確ではない可能性があります。交通量が多く障害物がある場合、自動運転車の応答時間を短縮するか、追跡アルゴリズムを改善する必要があります。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。^[27]

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マイクロ電気機械システム(MEMS) に依存しています。車両に搭載される MEMS センサーの中で最も重要なのは、複数の直交軸の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、車両の動きを検出して制御するために不可欠です。

自動運転車の導入を実現するための重要なステップの1つは、一般大衆に受け入れられることです。これは、自動車業界に設計と技術を改善するためのガイドラインを提供します。調査によると、多くの人が自動運転車の使用はより安全であると信じており、自動車会社が自動運転車の安全上の利点を向上させることの必要性を強調しています。TAM研究モデルは、消費者の受け入れに影響を与える重要な要素を、有用性、使いやすさ、信頼性、社会的影響に分類しています。^[28]

• 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利点を提供するという点で有用であるかどうかを研究する。消費者が自動運転車が他の交通手段と比較してどれほど有用であると信じているかが決定要因となる。^[28]
• 使いやすさの要素は、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疑問視されてきましたが、それでも、自動運転車を使用する一般の人々の意思に間接的な影響を与える重要な要素であることに変わりはありません。^[28]
• 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、消費者の自動運転車使用の決定にプラスの影響を与えます。^[28]
• 社会的影響要因は、他人の影響が消費者の自動運転車所有の可能性に影響を与えるかどうかを研究する。研究によると、社会的影響要因は行動意図と正の相関関係にあることがわかっている。これは、車が伝統的に、使用意図と社会的環境を表すステータスシンボルとして機能しているという事実によるものかもしれない。^[28]

自動運転車のリアルタイムテストは、プロセスの不可欠な部分です。同時に、車両自動化規制当局は、公共の安全を守りながら、自動運転車メーカーに製品の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グループはほとんどの規制に抵抗していますが、脆弱な道路利用者と交通安全を代表するグループは規制障壁を推進しています。交通安全を改善するために、規制当局は、未熟な技術から一般市民を保護しながら、自動運転車メーカーにシステムの実装テストを許可する妥協点を見つけることが奨励されています。^[29]また、航空セクターが安全性のトピックに関して数十年にわたって得た経験により、航空自動化の安全規制の知識を自動運転車の安全な実装の議論に取り入れるという提案もあります。^[30]

一部の国では、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るため、異なる環境や条件で車両が運行されます。

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、車両を動かすために必要なすべてのリアルタイムの運用および戦術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動きの制御、道路環境の監視、道路交通環境におけるイベントへの対応、および操縦の計画と信号が含まれます。^[31]

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。^[32]

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 ^[33]

明確な状態が 2 つあります。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型であるか、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型であるかのどちらかです。

—  SMMT ^[33]

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、鉱山用トラック、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。

乗客を輸送する目的で、多くの自律型および半自律型の地上車両が製造されている。その一例が、自律車両、磁気トラック、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で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スタイルの公共交通システムであるパー​​クシャトルで使用されており、リヴィウムビジネスパークと隣接するロッテルダム市（路線の終点は地下鉄クラリングセ・ズーム駅）を結んでいる。このシステムは2005年に衝突事故を起こしたが^[34]、原因は人為的ミスであることが判明した。^[35]

地上車両の自動化のアプリケーションには、次のものがあります。

• 車両追跡システム ESITrack、Lojack。
• 後方の障害物を検知するリアビューアラーム。
• アンチロック ブレーキ システム(ABS) (緊急ブレーキ支援 ( EBA ) とも呼ばれる) は、多くの場合、電子制動力配分(EBD) と連動しており、ブレーキをかけた際にブレーキがロックしてトラクションが失われるのを防ぎます。これにより、ほとんどの場合、停止距離が短縮され、さらに重要な点として、ドライバーはブレーキをかけながら車両を操縦できるようになります。
• トラクション コントロール システム(TCS) は、駆動輪が回転し始めた場合にブレーキを作動させたり、スロットルを減らしてトラクションを回復します。
• センターデフ付きの四輪駆動(AWD)。4輪すべてに動力を分配することで、ホイールスピンの可能性が減ります。また、オーバーステアやアンダーステア​​も少なくなります。
• エレクトロニック スタビリティ コントロール(ESC) (メルセデス ベンツ独自のエレクトロニック スタビリティ プログラム (ESP)、加速スリップ レギュレーション(ASR)、エレクトロニック ディファレンシャル ロック (EDL) とも呼ばれます)。さまざまなセンサーを使用して、車が制御不能になる可能性を感知すると介入します。車の制御ユニットは、エンジンからのパワーを減らし、個々の車輪にブレーキをかけることで、車がアンダーステア​​やオーバーステアになるのを防ぐことができます。
• ダイナミック ステアリング レスポンス(DSR) は、パワー ステアリングシステムの速度を修正して、車両の速度と道路状況に適応させます。

研究は継続しており、自律走行地上車両のプロトタイプが存在します。

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。

半自動運転の設計は、まだ研究の最先端にある技術への依存度が低いため、より早く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) などのグループは、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で構成されるプロジェクトに取り組んでいます。

ロボットカーほど車を大幅に改造せずに車を自動化する方法として、自動高速道路システム(AHS) は、車両を誘導するための磁石などを備えた高速道路の車線を構築することを目的としています。自動運転車両には、自動車ブレーキシステム (AVBS) 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を誘導します。

2006年に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。^[36]このプログラムの目標は次のとおりです。

• アダプティブクルーズコントロール
• 車線逸脱警報システム
• 居眠り運転者のためのプロジェクトAWAKE

自動車に関連する自動化の用途は他にもあります。これには以下が含まれます。

• 前方に確実な距離を確保
• アダプティブヘッドランプ
• OnStarなどの高度な自動衝突通知
• インテリジェントパーキングアシストシステム
• 自動駐車
• 歩行者検知機能付き自動車用ナイトビジョン
• ブラインドスポットモニタリング
• ドライバーモニタリングシステム
• ロボットカーや自動運転車は、ドライバーのストレス軽減、効率向上（ドライバーは他の作業が可能）、安全性向上、汚染低減（完全自動燃料制御など）につながる可能性がある。
• プリクラッシュシステム
• 安全な速度制御
• 交通標識認識
• 高速道路で他の車の後を追う – フォード・モーター社とボクスホール社が採用している「強化型」または「アダプティブ型」クルーズコントロール^[37]
• 車間距離制御アシスト - 日産が開発^[38]
• デッドマン スイッチ-デッドマン ブレーキを自動車、主に大型車両に導入する動きがあり、クルーズ コントロールにペナルティ スイッチを追加する必要もあるかもしれません。

シンガポールはまた、2019年1月31日に自動運転車産業を導くための暫定的な国家規格を発表した。エンタープライズ・シンガポール（ESG）、陸運局（LTA）、標準化機構、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）として知られるこの規格は、シンガポールにおける完全無人車両の安全な導入を促進するものである。^[39]

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・アイセル市の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る。このシステムは、車両が自分の位置を特定できるように路面に小さな磁石を使用する。シェアリング自動運転車の使用は、2012年頃にポルトガルの病院駐車場で試験的に行われた。^[40] 2012年から2016年にかけて、欧州連合が資金提供したCityMobil2プロジェクトは、7つの都市での短期試験を含むシェアリング自動運転車の使用と乗客の体験を調査した。このプロジェクトは、EasyMile EZ10の開発につながった。^[41]

2010年代には、自動運転シャトルは、埋め込まれた誘導マーカーを必要とせずに、混合交通の中で走行できるようになりました。^[42]これまでのところ、焦点は、時速20マイル（32 km / h）の低速で、旅の「ラストマイル」の短い固定ルートでした。これは、衝突回避と安全性の問題が、従来の車両の性能に匹敵することを目指す自動運転車の場合よりも大幅に容易であることを意味します。主に交通量の少ない静かな道路、公道、私道、および専用の試験場で、多くの試験が行われてきました。^[要出典]異なるモデルの定員は、6人乗りから20人乗りまで大きく異なります。（このサイズを超えると、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、既存の高架構造の上を走行し、一般道路にも乗り入れる無人車両に置き換える意向を発表した。 ^[43]このプロジェクトは「究極の都市循環車」または「U2C」と名付けられ、6つの異なるメーカーのシャトルでテストが行​​われている。プロジェクトの費用は3億7900万ドルと見積もられている。^[44]

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、一般道路で混合交通が走行できるようになると発表されました。^[45]計画は遅れ、混合交通への拡張は2021年に予定されていました。^[46]

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、商業販売を計画していると発表した。^[47] 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 を含む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^{[48] 。}

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「e-Palette」車両を披露した。^[49]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。 ^[50]

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。^[51]

2021年6月、中国のメーカー宇通は、鄭州で使用するために10人乗りの小宇2.0自動運転バス100台を納入したと発表した。2019年以来、多くの都市でテストが行​​われており、2021年7月に一般公開の試験走行が予定されている。^[52]

自動運転シャトルはすでにいくつかの私道で使用されており、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。^[53]

2016年以降、多数の試験が実施されているが、そのほとんどは、短いルートで短時間、1台の車両のみを運転し、車掌が乗車しているものであった。試験の目的は、技術データを提供することと、一般の人々に無人運転技術を知ってもらうことであった。2021年にヨーロッパ全土で行われた100以上のシャトル実験の調査では、低速（時速15〜20キロメートル（9.3〜12.4マイル））が自動運転シャトルバスの導入における主な障壁であると結論付けられた。車両の現在のコストが28万ユーロであることと、車内に係員が必要であることも問題であった。^[54]

車両名は「引用符」で囲みます

自動運転バスや自動運転車、トラックも提案されている。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。^{[106] [107]}中国では、広東省深セン市の技術地区に小規模な自動運転公共バスが配備されている。^[108]

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、フュージョンプロセッシングの自動運転ソフトウェアで改造されたアレクサンダーデニスEnviro200 MMCシングルデッカーバスが、ステージコーチマンチェスターのシャーストンバス車庫内で無人モードで運行し、洗車場や燃料補給地点まで運転し、車庫内の専用駐車スペースに駐車するなどの作業を実行した。^[109]スコットランドでの乗客を乗せた無人バスの試験走行は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）のステージコーチファイフパークアンドライドルートで使用された。^{[110] [111]}

イングランドのオックスフォードシャーで行われた別の自動運転実験では、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が使用され、ファーストバスが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運営しており、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階建てバスを購入した後、ディドコットパークウェイ駅まで延長される予定です。 ^{[112] [113]}

日本では2020年7月、産業技術総合研究所人間中心の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。^{[114] [115] [116]}

2023年10月、イスラエルのAIスタートアップである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。^[117]

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適用されています。

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・グループなどの企業は、人間が運転するトラックをコンピューターが運転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ある。^[118] 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、自動運転トラックの公道走行を目指してオランダが主催した欧州全土での自動運転1週間を完了した。自動運転トラックの開発が進むにつれ、2016年6月にIHSインコーポレイテッドが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る。^[119]

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、戦闘車列用に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。^[120] キャタピラー社は2013年にカーネギーメロン大学のロボット研究所と共同で、さまざまな採掘現場や建設現場で効率を改善し、コストを削減する初期開発を行った。^[121]

ヨーロッパでは、環境に優しい安全な道路列車がそのようなアプローチです。

PWCの戦略とレポート^[122]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と、ガソリンスタンド、レストラン、バー、ホテル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について懸念の種となるだろう。同時に、Starskyなどの一部の企業は、運転手がトラックの周囲で制御の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リモートトラック運転は、トラック運転手により良いワークライフバランスをもたらし、家を長時間離れることを避けることを可能にする。しかし、これは運転手のスキルと仕事の技術的な再定義との間に潜在的なミスマッチを引き起こすだろう。

無人トラックを購入する企業は、コストを大幅に削減できます。人間の運転手は必要なくなり、トラック事故による企業の責任は減り、生産性が向上します (無人トラックは休む必要がないため)。自動運転トラックの使用は、たとえば交通渋滞に対処する方法として、提供されるサービスの効率と生産性の両方を最適化するためのリアルタイムデータの使用と密接に関連しています。無人トラックは、配達を日中から夜間または交通量が少ない時間帯に移行する新しいビジネスモデルを可能にする可能性があります。

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た。^{[132] [133] [134]}

自動運転車のコンセプトは、自動運転列車などの商業用途にも応用されている。世界初の無人都市交通システムは、1981年に開通した日本の神戸ポートアイランド線である。 ^[138]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を開始した。^[139]

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・レールウェイが挙げられます。

自動列車システムの一覧も参照してください。

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。^[140]

無人搬送車または自動搬送車 (AGV) は、床のマーカーやワイヤーに沿って移動したり、視覚、磁石、レーザーを使用して移動したりする移動ロボットです。AGV は、製造施設や倉庫内で材料を移動するための産業用途で最もよく使用されます。無人搬送車の用途は、20 世紀後半に拡大しました。

航空機は自動化、特にナビゲーションの面で大きな注目を集めています。車両（特に航空機）を自律的に操縦できるシステムは、オートパイロットとして知られています。

荷物や食品など、さまざまな業界で配送ドローンの実験が行われており、伝統的な運送会社と新しい運送会社が市場で競争している。たとえば、UPS Flight Forward、Alphabet Wing、Amazon Prime Airはいずれも配送ドローンを開発している。^{[141]アメリカの医療用ドローン配送会社} Ziplineは、世界最大のアクティブな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の自律性を備えている。^[142]

しかし、さまざまな企業のさまざまなテストが示すように、テクノロジー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、そのようなドローンの市場投入と使用の主な障害は、必然的に既存の法律であり、規制当局は規制案を作成するために採用したい枠組みを決定する必要があります。各国が独自に取り組むため、このプロセスは世界中でさまざまな段階にあります。たとえば、アイスランドの政府と運輸省、航空省、警察省はすでにドローン運用のライセンスを発行し始めています。アイスランドは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、ノルウェーとともに、商業用ドローンの使用に関する法律はかなり制限されていません。これらの国は、運用ガイドラインを提供したり、ライセンス、登録、保険を義務付けたりする規制体系を特徴としています。^[143]

一方、他の国々は、直接的（全面禁止）または間接的（実質的禁止）に商業用ドローンの使用を禁止することを決定した。ランド研究所は、ドローンを禁止している国と、商業用ドローンのライセンス取得の正式な手続きがあるが、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違いを指摘している。米国では、ユナイテッド・パーセル・サービスが、実際の顧客への配達にドローンを使用するために必要なパート135規格の認定を受けている唯一の配達サービスである。^[141]

しかし、ほとんどの国は、商業利用のドローンを航空規制の枠組みに統合することに苦労しているようです。そのため、ドローンの使用には、パイロットの目視範囲 (VLOS) 内で操作する必要があるなどの制約が課せられ、潜在的な範囲が制限されます。これはオランダとベルギーの場合です。ほとんどの国では、パイロットが VLOS 外で操作することを許可していますが、制限とパイロットの資格の対象であり、これは米国の場合です。

一般的な傾向として、立法化は急速に進み、法律は絶えず再評価されています。各国はより寛容なアプローチへと移行していますが、業界にはそのような移行を確実に成功させるためのインフラがまだ不足しています。安全性と効率性を確保するには、専門的なトレーニング コース、パイロット試験 (UAV の種類と飛行条件)、および保険に関する責任管理対策を開発する必要があるかもしれません。

競争が激しく、企業が自社の製品やサービスにドローンを迅速に取り入れようとロビー活動を行っていることから、このイノベーションには切迫感がある。2017年6月以降、米国上院の法案は連邦航空局と運輸省にドローンによる荷物の配達を許可する運送業者証明書を発行する権限を再付与した。^[144]

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。

シー・マシーンズは作業船用の自律システムを提供している。このシステムでは人間のオペレーターがその動作を監視する必要があるが、通常は数人の乗組員が行うアクティブ・ドメイン認識やナビゲーションの多くの作業をシステムが担う。航路内のさまざまな船舶の状況認識にはAIが使われている。カメラ、ライダー、独自のソフトウェアを使ってオペレーターに状況を知らせている。^{[145] [146]}

バッファロー大学から結成されたチーム、バッファロー・オートメーションは、船舶の半自律機能のための技術を開発している。彼らは、貨物船用の航行支援技術「オートメイト」の開発から始めた。これは、船を見守ってくれるもう一人の経験豊富な「一等航海士」がいるようなものだ。 ^[147]このシステムは、困難な水路を航行するのに役立つ。^{[146] [148]}

マサチューセッツを拠点とするこの会社は、無人航行ドローンの最前線をリードしてきました。データマランは、海洋データを収集するために自律航行します。このドローンは、大きなペイロードパッケージを可能にするために作られています。自動化されたシステムとソーラーパネルのおかげで、より長い時間航行することができます。彼らの高度な気象海洋調査技術は、「高度による風速プロファイル、水流、導電率、深度による温度プロファイル、高解像度の水深測量、海底下プロファイリング、磁力計測定」を収集します。^{[149] [146]}

メイフラワーと呼ばれる自律航行船は、無人で大西洋を横断する初の大型船となることが期待されている。^[150]

この自律型無人船は航行に太陽エネルギーと風力エネルギーの両方を使用します。^[151]

シーハンターは、DARPA対潜水艦戦継続探査無人船 ( ACTUV ) プログラム の一環として 2016 年に打ち上げられた自律型 無人水上車両(USV)です。

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。

この四足ロボットは、屋内外のさまざまな地形を移動できるように作られています。何にもぶつかることなく自力で歩くことができます。360度ビジョンカメラやジャイロスコープなど、さまざまなセンサーを使用しています。倒されてもバランスを保つことができます。この車両は乗ることを意図していませんが、建設作業員や軍人の重い荷物を荒れた地形で運ぶことができます。^[152]

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、自動化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では、運転に関わるすべてのタスクを実行できます。自動運転車は、一部のタスクは実行しますが、運転の責任は依然としてドライバーにある運転支援機能（クルーズ コントロールや車線維持支援など）を備えた車両とは異なります。運転支援機能を備えた車両を運転している場合は、必ず車両を制御しなければなりません。

— 道路交通法の改正案^[153]

車両が自動運転中に、ドライバーが指示に従って運転を再開するように設計されている場合、ドライバーは制御できる位置に留まらなければなりません。たとえば、運転席から移動しないでください。車両から指示があっても制御を取り戻せないほど注意が散漫になってはなりません。

— 道路交通法の改正案^[153]

自動運転レベルを通じて、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下することが示されている（人間の介入を必要としない最高の自動運転レベル）。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。^[154]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、車両をレベル5の自動運転、つまり完全な自動運転で動作させるよりも、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。^[155]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低下する。^[155]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示されたことで、長年にわたって変わっていないことが証明されました。AAAFTSの調査では、人々は自動運転車に一定の信頼を置いているものの、ほとんどの人は自動運転車で使用される技術に対して疑問と不信感を抱いており、最も不信感を抱いているのはレベル5の自動運転車でした。^[156] AAAFTSの調査では、理解度が高まると自動運転システムへの信頼が高まることが示されています。^[156]

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。^[154]これは、AAAFTSの調査でほとんどの回答者が投票した懸念事項である。^[156]自動運転車は衝突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、^[156]それでも死亡事故を引き起こしている。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。^[157] 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。 ^[158]さらに、他の自動運転車メーカーも、Uber車の事故を含む自動運転車の故障を報告している。^[158] 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てい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と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。^[159]

車両の自動化に関連するもう一つの懸念は、倫理的な問題です。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ります。そのような状況では、事故が引き起こす可能性のある損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ります。^[160]人間の運転手が避けられない事故に遭遇した場合、運転手は倫理的および道徳的な論理に基づいて自発的な行動をとります。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その迅速な決定を行う必要があります。^[160]人間とは異なり、自動運転車はプログラムされた内容に基づいてのみ決定を下すことができます。 [160]ただし、事故の状況や状況は互いに異なり、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ります。 2019年の2つの調査研究に基づくと、^{[161] [162]}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ります。^[161]まだ検討が必要な欠陥としては、責任の構造、責任の分配、^[162]意思決定の効率、多様な環境における自動運転車の性能などがあります。^[161]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、人間の価値観に合わせ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1つの方法であると提案しています。^[163]

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• 「Uberの自動運転車がピッツバーグの街を走行」www.cbsnews.com 2016年9月14日2023年5月5日閲覧。

• 欧州委員会インテリジェントカーウェブサイト
• 米国運輸省 – 高度道路交通システム共同プログラムオフィスのウェブサイト
• Sheth, Aadit (2024年1月3日)。「インドのAIおよびロボット工学スタートアップがレベル5の自律性を主張」。Prompt Engineering Daily 。 2024年1月27日閲覧。