Loading article…
自動運転車（自律走行車、無人運転車、ロボット車、ロボカーとも呼ばれる）は、人間の介入を最小限に抑えるか、あるいは全く介入せずに走行できる自動車である。ロボットタクシーと呼ばれることもあるが、この用語は特にライドシェアリング会社が運行する自動運転車を指す。2026年現在「自動運転」という用語には合意された標準的な定義がなく、商業広告やブランディング上の考慮事項にも左右される。
2020年、Waymoは限られた地理的エリアの運用設計領域（ODD）で運転手なしタクシーの乗車サービスを提供した最初の企業となったが、 2025年後半には全ての領域で完全な自律性を達成したシステムはまだありません。これは、世界標準化団体であるSAEインターナショナルが定義する0から5までの自動化レベルのスケールで「レベル5」と呼ばれることもあります。あるいは、米国でMobileyeが提案した分類システムでは単に「ドライバーなし」と呼ばれています。
第二次世界大戦後、先進運転支援システム（ADAS）の実験と開発の歴史を経て、現在では主に2つの技術が用いられています。それは、 LiDAR （光検出・測距）と、人間の目のように画像や動画を捉える視覚センサー（カメラ）です。これらは、全地球測位システム（GPS）、ニューラルネットワーク、人工知能、そして確立されたADAS技術といったシステムと組み合わされ、高度な自動運転を実現しています。
自動運転の最大の障害は、ドライバーが経験する多様な状況下で安全に走行するために必要な高度なソフトウェアと地図作成技術です。しかし、ソフトウェアはまだあらゆる状況に対応できるほど高度化しておらず、事故や死亡事故を引き起こしています。その他の課題としては、無線アップデートのセキュリティ、法的・規制上の問題、倫理、そして消費者の信頼などが挙げられます。自動車の信頼性をテストし監視する方法は、普及と並行して進化しており、様々な規格が提案されています。都市インフラや経済への影響についても議論されています。
自動運転車に対する世間の認識と受容はまちまちである。2022年の調査では、世界人口のわずか27%しか自動運転車に乗っても安全だと感じていないことがわかった。世間の受容は「自己AVバイアス」にも影響されており、ドライバーは人間と全く同じ自動運転車の運転をはるかに厳しく評価する傾向がある。[ 1 ]
自動運転車は、 1920年代の無線操縦実験や第二次世界大戦後の先進運転支援システム（ADAS）の開発によって予見されていた。自動運転車の試験は1950年代に始まり、最初の半自動運転車は1977年に日本の筑波機械工学研究所によって開発された。
米国では、カーネギーメロン大学のNavlabが1984年に国防高等研究計画局（DARPA）の資金援助を受けて半自動運転車の開発プロジェクトを開始した。ヨーロッパでは、同様のプロジェクトが1987年からメルセデス・ベンツとミュンヘン連邦軍大学のEUREKA Prometheusプロジェクトによって主導された。
米国は1991年に、高速道路に組み込まれた自動化システムと車両技術を組み合わせた自動運転を実証する国家自動高速道路システム（NAHS）の研究に6億5000万ドルを投じた。2005年の第2回DARPAグランドチャレンジまで、米国の自動運転車研究は主にDARPA、米陸軍、米海軍によって資金提供され、速度、運転能力、制御、センサーシステムにおいて段階的な進歩を遂げてきた。
それ以来、世界中の数多くの民間企業や民間および公的研究機関が、実用的な自動運転車を開発してきた。2015年には、ゼネラルモーターズの子会社であるクルーズがカリフォルニアで路上テストを開始した。2年後、ウェイモがアリゾナ州フェニックスでロボットタクシーサービスを初めて商用化し、続いてディープルート・アイが深圳で同様のサービスを開始した。クルーズはその後2024年に事業を停止し、フォードやフォルクスワーゲンなど他の複数のメーカーも、商業的な実現可能性への懸念から、2022年に自動運転技術の計画を縮小した。
自動運転車の試験と普及に対応するための法規制の整備も世界中で進められてきました。2010年代と2020年代には、UNECEやEUの加盟国の一部が自動運転車に関する規則や規制を策定し、多くの都市が無人運転車の輸送システムを運用し、交通の中でロボットカーの試験を許可する計画を立てました。2016年には、米国国家経済会議と米国運輸省（USDOT）が連邦自動運転車政策を発表しました。自動運転車による初の死亡事故は2016年にフロリダ州ウィリストンで発生し、歩行者が自動運転車に轢かれて死亡した最初の事例は2018年に報告されました。
2010年代以降、研究開発は急速に進展してきたが、完全自動運転に関する不正確な予測がしばしば伴い、その機能は今のところ特定の都市における無人タクシーサービスに限られている。2024年初頭の時点で、複数のメーカーが米国、日本、欧州、中国で自動運転システムを搭載した自動車を販売している。
国際標準化団体であるSAEインターナショナル（SAE）などの組織は、技術的能力を説明する用語を提案している。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に使用されている。自動車に航空自動化用語を採用するという提案も普及していない。[ 2 ]
まず最初に考慮すべきは、運用設計領域（ODD）です。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。[ 3 ]システムの機能を、それがサポートするODDに関連付けることは、開発者と規制当局が安全な運用条件を確立し、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。一部のシステムはODDを認識し、それに応じて動作を変更します。たとえば、自動運転車は交通量が多いことを認識し、自動レーンチェンジ機能を無効にする可能性があります。[ 3 ]
ベンダーは自動運転の問題に対してさまざまなアプローチを取ってきました。テスラのアプローチは、レベル 2 (ハンズオン、アイズオン) ADAS として、すべての ODD で「完全自動運転」(FSD) システムを使用できるようにすることです。[ 4 ] Waymo は、レベル 5 ロボタクシー サービス用に特定の 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。[ 5 ]メルセデス ベンツは、ラスベガスの高速道路の渋滞で、時速 40 マイル (64 km/h)までの速度でレベル 3 サービスを提供しています。[ 6 ] Mobileye の SuperVision システムは、すべての道路タイプで時速130 km (81 mph)までの速度でハンズオフ/アイズオン運転を提供します。[ 7 ] GM のハンズフリー Super Cruise は、特定の道路で特定の条件下で動作し、ODD が変わると停止するか、制御をドライバーに戻します。 2024年、同社は道路カバー範囲を40万マイルから75万マイル（1,210,000 km）に拡大する計画を発表した。[ 8 ]フォードのBlueCruiseハンズオフシステムは、米国の分離帯のある高速道路13万マイル（210,000 km）で稼働している。[ 9 ]
AutonoDrive、PilotAssist、「Full-Self Driving」、DrivePilotといった名称が使われているが、これらの製品は名称と一致しないさまざまな機能を提供している。[ 10 ]テスラは「Full Self-Driving」と呼ばれるシステムを提供しているにもかかわらず、自社のシステムがすべ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。[ 11 ]英国では、完全自動運転車は、特定の機能セットをサポートする車ではなく、そのように登録された車として定義されている。[ 12 ]英国保険協会は、自動車広告で「自律」という言葉を使うのは危険だと主張している。なぜなら、自動車広告はドライバーに「自律」や「オートパイロット」という言葉が、実際にはそうではないにもかかわらず、ドライバーが車に頼って自分で制御できると思わせるからである。[ 13 ]
以下は、自動運転車に用いられる様々な定義や基準を理解する上で役立つ。
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します。[ 14 ] ADASは、ADASがサポートしていないタスクを処理するために人間のドライバーを必要とします。
ADASは、SAE J3016でレベル3以上と分類される自動運転システム（ADS）とは対照的である。 [ 15 ]
自律性とは、自動化システムがドライバーではなく車両の制御下にあることを意味する。自動化は機能に特化しており、速度制御などの問題を処理するが、より広範な意思決定はドライバーに委ねられる。[ 16 ]
欧州の自動車安全性能評価プログラムであるEuro NCAPは、「自律走行」を「システムが運転者とは独立して事故を回避または軽減するために作動する」と定義している。[ 17 ]
ヨーロッパでは、自動化されたと自律的なという言葉は一緒に使用できます。たとえば、規則 (EU) 2019/2144 の下では、次のようになります。[ 18 ]
遠隔運転者とは、ビデオとデータ接続を使用して遠隔で車両を操作する運転者のことである。[ 19 ]
SAE J3016 によると、
運転自動化システムの中には、すべての機能を独立して自己完結的に実行できるものであれば、確かに自律型と言えるものもあるだろう。しかし、外部の組織との通信や連携に依存する場合は、自律型ではなく協調型とみなすべきである。
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操作するために制御する必要がまったくない自動車またはトラック」と定義した。自律走行車または「無人」車とも呼ばれ、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、運転を行う。[ 20 ]
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、その車両は「自動運転」であると定義されています。[ 21 ]
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ら運転できる車両のことである」とされている。[ 22 ]
イギリス英語では、「automated」という単語にはいくつかの意味があり、例えば次の文のように使われます。「Thatcham はまた、自動レーンキープシステムは安全性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、それらは「自動運転」とは分類できず、「運転支援」の方が適切であると述べています。」[ 23 ]最初の「automated」という単語はUNECE の自動システムを指し、2 回目は自動運転車のイギリスの法的定義を指しています。イギリスの法律では、「自動運転車」の意味は、「自ら運転する」車両と保険付き車両に関する解釈セクションに基づいて解釈されます。[ 24 ]
2023年11月、英国政府は自動運転車法案を提出した。同法案は関連用語の定義を提案した。[ 25 ]
2014年、運輸およびその他の産業の協会であるSAEインターナショナルは、完全手動から完全自動までを網羅する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連する用語の分類と定義」として発表しました。詳細は随時改訂されます。[ 28 ]
このシステムは、国連欧州経済委員会（UNECE）によって国連規則第157号の形で採用され、2021年1月に発効し、50か国以上で使用されています。[ 29 ] SAEが2016年に分類を更新した後（J3016_201609）、[ 30 ]米国国家道路交通安全局（NHTSA）はSAE規格を採用しました。[ 31 ] [ 32 ]
この分類は議論の的となっており、技術重視であるとして批判され、さまざまな改訂案が提案されている。[ 33 ] [ 34 ]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が、そうではない可能性があると主張されている。[ 35 ]また、SAE レベルは、インフラストラクチャ[ 36 ]や道路利用者の行動[ 37 ] [ 38 ]に必要となる可能性のある変更を考慮していない。
SAE のレベル分類は、車両の機能ではなく、ドライバーの役割に基づいています。ただし、これらは「運転モード」（「運転シナリオ」とも呼ばれる）という形で関連しています。モードは、運用設計領域(ODD) と「動的運転要件」の両方によって決定されます。ODD は車両が走行している状況であり、運転要件は、その ODD の範囲内で安全性を維持しながらシステムが実行しなければならないことです。この 2 つの要素が SAE レベルを定義します。[ 39 ]
したがって、自動車は運転モードに応じて車高を切り替えることができる。人間に例えるなら、地面に立っているとき（ODD）は片足で支えなしで立つことができる（要件）が、綱渡りをしているときは支えが必要になる、といったモードが考えられる。
レベル 1 を超えると、レベルの違いは、特定の運転機能ではなく、先進運転支援システム(ADAS) とドライバーの間で安全な移動の責任がどのように分割/共有されるかに関係します(概念を参照)。したがって、車は、 時速 100 km (ODD) までは車線管理 (運転要件) のレベル 3 機能を備えているかもしれませんが、それ以上の速度ではレベル 2 になるかもしれません。または、指定された高速道路ではドライバーレス ナビゲーションのレベル 4 を備えているかもしれませんが、都市部の脇道ではレベル 2 になるかもしれません。[ 40 ]
レベル 1 とみなされる ADAS は、アダプティブクルーズ コントロール、緊急ブレーキ アシスト、自動緊急ブレーキ アシスト、レーン キープ、およびレーン センターリングです。レベル 2 とみなされる ADAS は、ハイウェイ アシスト、自動障害物回避、および自動駐車です。レベル 3 以上では、車が走行中に ODD が変化した場合 (たとえば、高速道路が作業員の手信号がある工事区域になった場合)、システムは ODD から外れていることを認識し、必要に応じてドライバーの介入を求めるなど、それに応じてフォールバックする必要があります。[ 41 ]
したがって、完全自動運転車は、あらゆる状況（速度、道路、地形、視界、障害物の種類、管轄区域など）におけるすべての動的運転要件に対してレベル 5 に留まるが、運転要件を制御する ADAS がない車は、その点を人間のドライバーに依存し、領域に関係なくレベル 0 に留まる。[ 42 ] [ 43 ]
MobileyeのCEOであるAmnon Shashua氏とCTOのShai Shalev-Shwartz氏は、より消費者に優しいアプローチが必要だと主張し、自動運転システムの代替分類法を提案した。その分類法は、必要なドライバーの関与の度合いを反映している。[ 44 ] [ 45 ]一部の自動車メーカーは、正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。[ 46 ] [ 47 ] [ 48 ] [ 49 ]
最初のレベルであるハンズオン/アイズオンは、ドライバーが車両の操作に完全に集中しているが、システムが監視しており、システムがサポートする機能（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）に応じて介入することを意味します。ドライバーはハンドルに手を置き、道路に目を向け、完全に責任を負います。[ 45 ]
視線を向けたまま手を離すことで、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、ドライバーは監視を行い、必要に応じて制御を再開する準備を整えます。[ 45 ]
目を離して手を離すということは、ドライバーがシステムの監視をやめて、システムが完全に制御できるようにすることを意味します。目を離すには、エラーが再現可能でないこと（特殊な一時的な状況によって引き起こされないこと）、エラーが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（たとえば、高速道路では80 mph (130 km/h)）、システムが典型的な操作（たとえば、他の車両に割り込まれること）を処理できることが必要です。自動化レベルは道路によって異なる場合があります（たとえば、高速道路では目を離し、脇道では目を維持する）。[ 45 ]
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。[ 45 ]
上位2つのレベルの重要な要件は、車両が最小限の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。[ 45 ]
知覚システムは、車内外からの視覚データと音声データを処理して、車両、道路、交通、交通管制、その他の観測可能な物体、およびそれらの相対的な動きの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、車両を動かすためのアクションを実行します。[ 50 ] [ 51 ] [ 52 ] [ 53 ] NSDL がホストする「Thinking Robotics」アクティビティなどの教育用ロボットモジュールは、自律走行車で基本的な意思決定とセンサーベースのナビゲーションの概念がどのように使用されるかを示しています。[ 54 ]
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。提案の一つは、ナビゲーション、経路計画、知覚、車両制御というカテゴリを採用することである。[ 55 ]
テスラやモティナルなどのベンダーは、知覚と制御を分離するモジュール式システムから脱却し、モノリシックな「エンドツーエンド」（E2E）ニューラルネットワークを採用している。[ 56 ]
ナビゲーションとは、地図を使って出発地と目的地間の経路を定義することです。ハイブリッドナビゲーションとは、複数のナビゲーションシステムを組み合わせることです。一部のシステムは基本的な地図を使用し、知覚に基づいて異常に対処します。このような地図は、どの道路が他のどの道路につながっているか、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。他のシステムでは、車線図、障害物、交通規制などを含む、非常に詳細な地図が必要です。
ACは周囲の世界を認識できる必要があります。それを支える技術には、カメラ、LiDAR、レーダー、オーディオ、超音波[ 57 ] 、GPS、慣性計測[ 58 ] [ 59 ] [ 60 ] の組み合わせが含まれます。ディープニューラルネットワークは、これらのセンサーからの入力を分析して、物体とその軌跡を検出および識別するために使用されます[ 61 ] 。一部のシステムでは、ベイズ同時位置推定およびマッピング（SLAM）アルゴリズムを使用します。別の技術は、潜在的な障害物に対処するために使用される、他の移動物体の検出および追跡（DATMO）です[ 62 ] [ 63 ]。他のシステムでは、位置推定を支援するために、路側リアルタイム位置特定システム（RTLS）技術を使用します。テスラの「ビジョンのみ」システムは、LIDARやレーダーを使用せずに8台のカメラを使用して、環境の鳥瞰図を作成します[ 64 ] 。
経路計画では、車両が始点から目的地まで移動するために使用できるセグメントのシーケンスを見つけます。経路計画に使用される手法には、グラフベースの探索と変分ベースの最適化手法があります。グラフベースの手法では、他の車両や障害物をどのように通過するかなど、より難しい決定を行うことができます。変分ベースの最適化手法では、衝突を防ぐために車両の経路にさらに厳しい制約が必要です。[ 65 ]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、またはドライビングコリドーアルゴリズムを使用して決定できます。後者では、車両が車線やバリアで囲まれたオープンスペース内で位置を特定して走行することができます。[ 66 ]
ナビゲーションには地図が必要です。地図の精巧さは、一方通行か双方向かなどの詳細でどの道路が互いに接続されているかを示す単純なグラフから、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。[ 57 ] MITコンピュータ科学・人工知能研究所（CSAIL）の研究者は、自動運転車が単純な地図で走行できるようにする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、OpenStreetMap（2D道路フィーチャのみを含む）などの「疎なトポロジーマップ」、および道路状況を監視するセンサーを組み合わせています。[ 67 ]非常に詳細な地図の問題の1つは、世界の変化に合わせて地図を更新することです。詳細度の低い地図で動作できる車両は、頻繁な更新やジオフェンシングを必要としません。
車両が運転環境に適切に対応するためにはセンサーが必要です。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て使用します。[ 68 ]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、互いに相互チェックしてエラーを修正することができます。[ 69 ]例えば、レーダーは、カメラやLiDARでは対応できない夜間の吹雪などのシーンを、精度は低下するものの撮影できます。レーダーと超音波の実験の後、テスラは視覚のみのアプローチを採用し、人間は視覚のみで運転しており、車も同様にできるべきだと主張し、カメラは他のセンサータイプよりもコストが低いことを理由に挙げています。[ 70 ]対照的に、ウェイモはLiDARセンサーの高解像度を利用し、その技術のコストが低下していることを挙げています。[ 71 ]
ドライブ・バイ・ワイヤとは、従来は機械的な連結機構によって実現されていた操舵や速度制御といった車両機能を、電気システムまたは電気機械システムを用いて行う方式のことである。
ドライバーモニタリングは、ドライバーの注意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、視線モニタリングや、ドライバーにステアリングホイールのトルクを維持させることなどがあります。[ 72 ]これは、ドライバーの状態を理解し、危険な運転行動を特定しようとするものです。[ 73 ]
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信したりするために、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ます。[ 74 ] [ 75 ] [ 57 ]
ISO /TC 22は車載輸送情報および制御システムを規定しており[ 76 ]、ISO/TC 204は地上輸送の情報、通信、および制御システムを規定している[ 77 ] 。ADAS機能、接続性、人間とのインタラクション、車載システム、管理/エンジニアリング、動的マップと測位、プライバシーとセキュリティに関する国際規格が開発されている[ 78 ] 。
車両同士で通信するのではなく、道路システムと通信して同様の情報を受け取ることができる。
ソフトウェアは車両を制御し、エンターテイメントやその他のサービスを提供できます。無線アップデートにより、バグ修正や追加機能をインターネット経由で提供できます。ソフトウェアアップデートは、従来はサービスセンターへの訪問が必要だったリコールを実現する方法の1つです。2021年3月には、ソフトウェアアップデートとソフトウェアアップデート管理システムに関するUNECE規則が発行されました。[ 79 ]
安全モデルとは、エアコン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ある。[ 80 ]
IEEE は「IEEE P2846: 自動運転車の意思決定における安全上の考慮事項の形式モデル」として安全モデルの標準を確立しようとしています。[ 81 ] 2022 年、国立情報学研究所(NII、日本) の研究グループは、プログラム ロジックを介して RSS ルールが複雑なシナリオに対処できるように、Mobileye の Reliable Safety System を「Goal-Aware RSS」として強化しました。[ 82 ]
提案されている SAE J3134「ADS マーカー ランプ」仕様[ 83 ]に従って、米国では、車両が自動運転していることを他のドライバーに知らせるためにターコイズ色のライトを使用することが標準化されています。これは、SAE レベル 3 の運転システムであるドライブ パイロットを搭載した 2026 年型メルセデス・ベンツ EQS および S クラス セダンで使用される予定です。[ 84 ]
人工知能（AI）は、自動運転車（AV）の開発と運用において極め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、意思決定を行い、安全に走行することを可能にします。AIアルゴリズムは、カメラ、LiDAR、レーダー、GPSなどのさまざまな車載センサーからの感覚データを解釈し、周囲の環境を理解し、時間の経過とともに技術的能力と全体的な安全性を向上させることをAVに可能にします。[ 86 ]
ACの主な障害は、ドライバーが経験するさまざまな状況で安全に動作させるために必要な高度なソフトウェアとマッピングです。[ 87 ] ACは、天候の良し悪しを問わず、昼夜を問わず、あらゆる品質の道路での運転に対応するだけでなく、他の車両、道路の障害物、不十分または欠落した交通管制、欠陥のある地図に対処し、事故現場で交通整理をしている警察官の指示に従うなど、無数のエッジケースに対処しなければなりません。実験的研究によると、特に制御関連のシナリオでシステム障害が発生すると、自動運転車への信頼が急激に低下します。[ 89 ]
その他の障害としては、コスト、責任、[ 90 ] [ 91 ]消費者の抵抗、[ 92 ]倫理的ジレンマ、[ 93 ] [ 94 ]セキュリティ、[ 95 ] [ 96 ] [ 97 ] [ 98 ]プライバシー、[ 88 ]および法的/規制の枠組み[ 99 ]が挙げられる。さらに、自動運転車はプロの運転手の仕事を自動化し、多くの仕事をなくす可能性があり、それが普及を遅らせる可能性がある。[ 100 ]
テスラはレベル2のADASを「フルセルフドライビング（FSD）ベータ」と呼んでいる。[ 101 ]米国のリチャード・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、2021年に連邦取引委員会（FTC）にこのマーケティングを調査するよう求めた。 [ 102 ] 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で罰せられた。 [ 103 ]
メルセデス・ベンツは、Eクラスのモデルを宣伝する米国での誤解を招くコマーシャルで批判された。[ 104 ]当時、メルセデス・ベンツはこれらの主張を否定し、それまで行っていた「自動運転車」の広告キャンペーンを中止した。[ 105 ] [ 106 ] 2022年8月、カリフォルニア州車両管理局（DMV）は、テスラを欺瞞的なマーケティング行為で告発した。[ 107 ]
自動運転車法案（AVB）により、自動運転車メーカーは英国で誤解を招く広告を行ったとして懲役刑に処される可能性がある。[ 108 ]
2020年代には、ACがサイバー攻撃やデータ窃盗に対して脆弱であるという懸念が浮上した。[ 109 ]
2018年と2019年には、元アップルのエンジニアがアップルの自動運転車プロジェクトに関連する情報を盗んだとして起訴された。[ 110 ] [ 111 ] [ 112 ] 2021年には、米国司法省（DOJ）が、中国の治安当局者が、自動運転車に関する研究を含む政府機関から情報を盗むためのハッキングキャンペーンを調整したとして非難した。[ 113 ] [ 114 ]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）」を準備している。[ 115 ] [ 116 ]
セルラーV2E（車両間通信）技術は5G無線ネットワークに基づいている。[ 117 ] 2022年11月現在米国議会は、輸入された中国製AC技術がスパイ活動を助長する可能性があるかどうかを検討していた。[ 118 ]
米国での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存されるのか、また中国共産党との関連性について懸念を引き起こしている。[ 119 ]
自動運転車は、例えばどの車が先に交差点に入るかを決めるなど、ドライバー同士のコミュニケーションの必要性を複雑にする。ドライバーのいない自動運転車では、手信号などの従来の手段は機能しない（ドライバーがいなければ手も使えない）。[ 120 ]
ACは、安全に走行するために、動いている可能性のある車両や歩行者などの挙動をリアルタイムで予測できなければなりません。[ 52 ]予測対象が将来まで及ぶほど、このタスクはより困難になり、予測できない挙動に対処するために推定値を迅速に修正する必要があります。1つのアプローチは、各オブジェクト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1つのアプローチは、計算の複雑さを軽減するために、以前の予測の結果をキャッシュして次の予測に使用することです。[ 121 ] [ 122 ]
ADASは、ドライバーから安全に制御を受け取り、ドライバーに制御を戻すことができなければならない。[ 123 ]
消費者は、エアコンが安全だと確信できない限り、エアコンを避けるだろう。[ 124 ] [ 125 ]サンフランシスコで運行されているロボタクシーは、安全上のリスクが懸念されたため、反発を受けた。[ 126 ]自動エレベーターは1900年に発明されたが、オペレーターのストライキや、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。[ 127 ] [ 128 ]しかし、自動運転機能を繰り返し使用することで、ドライバーの行動と自動運転車への信頼は徐々に改善され、両方ともより安定した状態になった。同時に、これにより複雑な状況下での車両の性能と信頼性も向上し、それによって一般の信頼が高まった。[ 129 ]
自律性には、さまざまな政治的および経済的影響も伴います。運輸部門は、多くの政治的および経済的状況において大きな影響力を持っています。たとえば、米国の多くの州は、運輸料金と税金から多額の年間収入を得ています。[ 130 ]自動運転車の出現は、州の税収の流れを変える可能性があり、経済に大き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している産業において、雇用パターンと労働市場を混乱させる可能性があります。[ 130 ]米国労働統計局のデータによると、2019年には、この部門はトラクタートレーラートラックの運転手として200万人以上を雇用していました。[ 131 ]さらに、タクシー運転手と配達運転手は約370,400人、バス運転手は68万人以上の労働力を構成していました。[ 132 ] [ 133 ] [ 134 ]合計すると、これは約290万人の雇用喪失に相当する可能性があり、2008年の世界金融危機で経験した雇用喪失を上回ります。[ 135 ]
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優位性は、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。[ 136 ]
2019年にジョージア工科大学の研究により、自動運転車の検知システムは一般的に肌の色が濃い人を認識するのに5%ほど効果が低いことが明らかになった。この精度の差は、照明や視覚的な障害物などの環境要因を調整しても解消されなかった。[ 137 ]
衝突事故やその他のインシデントに対処するための責任基準はまだ採用されていません。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。[ 138 ]さらに、自動運転車への人工知能技術の導入は、所有権と倫理的力学に複雑さを加えます。AIシステムは本質的に自己学習するため、責任は車両所有者、メーカー、または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。[ 139 ]
トロッコ問題は倫理学における思考実験である。ACに適用すると、乗客1人を乗せたACが、進路を横切る歩行者と遭遇する状況を想定している。ADASは、歩行者を轢き殺すか、壁に突っ込んで乗客を轢き殺すかの選択を迫られることになる。[ 140 ]考えられる枠組みとしては、義務論（形式的な規則）と功利主義（危害軽減）がある。[ 52 ] [ 141 ] [ 142 ]
ある世論調査では、乗客は車両が自分たちを優先することを望んでいるのに対し、歩行者は反対の見解を示したが、危害軽減が好まれたと報告されている。功利主義的な規制は不人気だった。[ 143 ]さらに、文化的観点は、これらの倫理的ジレンマへの対応を形成する上で大きな影響力を持つ。別の研究では、自動車事故のシナリオにおいて、特定の個人を他の個人よりも優先して救助することに対する好みに文化的偏見が影響することが判明した。[ 139 ]
一部のエアコンは動作にインターネット接続を必要とするため、ハッカーが目的地、経路、カメラ録画、メディア設定、行動パターンなどの個人情報にアクセスできる可能性が生じるが、これはインターネットに接続されたあらゆるデバイスに当てはまる。[ 144 ] [ 145 ] [ 146 ]
ACは道路インフラ（例：交通標識、右折レーン）を利用するため、安全性やその他の目標を完全に達成するには、そのインフラの変更が必要になる場合があります。[ 147 ] 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ました。[ 148 ] 2023年4月、JR東日本は、地方の気仙沼線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60km （37マイル）のレベル4に引き上げるという挑戦を発表しました。[ 149 ]
ACは、デジタルシミュレーション[ 150 ] [ 151 ]、制御されたテスト環境[ 152 ] 、および/または公道でテストできます。路上テストには通常、何らかの許可[ 153 ]または許容される動作原則を遵守するという約束[ 154 ]が必要です。たとえば、ニューヨーク州では、必要に応じてADASをオーバーライドできるように、テストドライバーが車両に同乗する必要があります[ 155 ] 。
カリフォルニア州では、自動運転車のメーカーは、車両が自動運転モードから自動的に解除された頻度を記述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。[ 156 ]これはシステムの堅牢性を示す指標の一つです（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）。[ 157 ]
報告企業は、解除とみなされるものの定義が異なり、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。[ 158 ] [ 157 ]自動運転車の企業の幹部は、解除はさまざまな道路状況を考慮していないため、欺瞞的な指標であると批判しています。[ 159 ]
2021年4月、WP.29 GRVAは「自動運転の試験方法（NATM）」を提案した。[ 160 ]
2021年10月、欧州のパイロットテストであるL3Pilotは、ITS世界会議2021と連携して、ドイツのハンブルクで自動車向けADASを実証した。SAEレベル3および4の機能が一般道路でテストされた。[ 161 ] [ 162 ] [ 163 ]
2022年11月、「シナリオベースの安全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。[ 164 ] [ 165 ]
2022年4月、日産は衝突回避テストを実証した。[ 166 ] [ 167 ] Waymoは2022年12月に衝突回避テストに関する文書を公開した。[ 168 ]
2022年9月、Biprogyは、 ASAMのOpen Simulation Interface（OSI）と相互運用可能な日本の国家プロジェクト「SIP-adus」の一環として、Driving Intelligence Validation Platform（DIVP）をリリースした。[ 169 ] [ 170 ] [ 171 ]
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したGRヤリスのテストカーの1台を披露した。 [ 172 ]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協力を活用している。 [ 173 ]
2023年、ノッティンガム大学人間要因研究グループの上級研究員であるデイビッド・R・ラージは、自動運転車に対する人々の反応をテストする研究で、車のシートに扮装した。彼は、「歩行者が自動運転車とどのように相互作用するかを調査するために、この独自の方法論を開発しました」と述べた。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定する際に、特定の視覚的な合図を他の合図よりも信頼することがわかりました。[ 174 ]
2024年にNature Communicationsに掲載されたメタ分析では、自動運転車（AV）と人間が運転する車両（HDV）のさまざまな安全データソースが比較されました。この分析では、事故の詳細を正確に反映した2,100件のAVと35,133件のHDVの事故記録が収集されました。[ 175 ]比較対象のAVの中には（ロボタクシーなど）実質的に自動運転のものもあれば、先進運転支援システム（ADS）や先進運転支援システム（ADAS）を搭載したものもありました。
この研究では、ほとんどの状況において自動運転車の方が安全であり[ 176 ]、歩行者にとってもはるかに安全であると結論付けられました[ 177 ]。しかし、比較の結果、差異が見つかりました。自動運転車は、大雨や霧の中では無人の人間よりも衝突する可能性が著しく低いことがわかった一方で、夜明けや夕暮れ時には衝突に対して5倍も脆弱であることが判明しました[ 177 ] 。
2023年時点で、テスラのADASオートパイロット/フルセルフドライビング（ベータ版）はレベル2 ADASに分類された。[ 178 ]
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死亡事故5件のうち最初の事故が発生した。[ 179 ]当初、テスラは、衝突による車両の損傷がひどく、記録装置では当時オートパイロットが作動していたかどうかを判断できなかったと述べていた。しかし、車両は回避行動をとらなかった。
5月にはフロリダ州でテスラ モデルS [ 180 ] [ 181 ]がトラクター トレーラーに衝突し、オートパイロットによる死亡事故がまた発生した。死亡した運転手の父親とテスラの間で行われた民事訴訟で、テスラは車がオートパイロット状態であったことを文書で示した。[ 182 ]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したトラクター トレーラーの白い側面に気づかなかったため、ブレーキがかけられなかった」。テスラは、オートパイロット作動中の1億3000万マイル（2億1000万キロメートル）以上の走行で、これがテスラが知る限り初めてのオートパイロットによる死亡事故だと主張した。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件の死亡事故が発生していると主張した。 [ 183 ] [ 184 ] [ 185 ]ただし、この数字にはオートバイや歩行者の死亡事故も含まれている。[ 186 ] [ 187 ]国家運輸安全委員会(NTSB) の最終報告書では、テスラに過失はなかったと結論付けられました。調査の結果、テスラ車ではオートパイロットの導入後、衝突率が 40% 低下したことが明らかになりました。[ 188 ]
2025年2月、テスラ・サイバートラックがフルセルフドライビングモード中にクラッシュし、自動運転に関する懸念が高まり、テスラによる調査が開始されました。テスラは、このクラッシュは「当社の電気自動車がFSDモード中に事故に巻き込まれた場合の標準プロトコルに従って調査される」と述べています。[ 189 ] [ 190 ]
2015年6月、Googleは同日までに12台の車両が衝突事故を起こしたことを確認した。そのうち8台は一時停止標識または信号機での追突事故で、2台は他のドライバーが車両に側面衝突した事故、1台は他のドライバーが一時停止標識を無視した事故、1台はドライバーが手動で車を操作していた事故だった。[ 191 ] 2015年7月、3人の従業員が、ブレーキをかけなかったドライバーの車に追突され、軽傷を負った。これは負傷者が出た最初の衝突事故だった。[ 192 ]
Google Waymoの2016年初頭時点の事故報告によると、同社のテスト車両は14件の衝突事故に関与しており、そのうち13件は他のドライバーの過失によるものであったが、2016年には車両のソフトウェアが原因で衝突事故が発生した。[ 193 ] 2016年2月14日、Googleの車両が進路を塞ぐ土嚢を避けようとした。その操作中にバスに衝突した。Googleは「この場合、我々にも明らかに責任がある。なぜなら、我々の車が動いていなければ衝突は起こらなかったからだ」と述べた。[ 194 ] [ 195 ] Googleはこの衝突を誤解と学習経験と表現した。負傷者は報告されていない。[ 193 ]
2017年のNTSBの調査では、ラスベガスで発生した自動運転シャトルの低速衝突事故が記録されており、自動運転車の初期導入における課題が明らかになった。[ 196 ]
2018年3月、アリゾナ州でUberの先進技術グループ（ATG）がテストしていたエアコンにエレイン・ヘルツバーグが轢かれて死亡した。車には安全運転者が同乗していた。ヘルツバーグは交差点から約400フィート離れたところで道路を横断していた。[ 197 ]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た。[ 198 ]アリゾナ州知事ダグ・デューシーは、Uberが公共の安全を守る上で「疑いようのない失敗」を犯したとして、同社のエアコンのテストを一時停止した。[ 199 ] Uberは2020年に新たな許可を得るまでカリフォルニア州でのテストも停止した。[ 200 ] [ 201 ]
NTSBの最終報告書は、事故の直接の原因は安全運転員のラファエラ・バスケスが携帯電話に気を取られて道路を監視しなかったことだが、Uberの「不十分な安全文化」も一因となったと判断した。報告書は、被害者の体内に「非常に高いレベル」のメタンフェタミンが検出されたと指摘した。 [ 202 ]委員会は、自動運転試験車両が公道で運行することを許可する前に、連邦規制当局が調査を実施するよう求めた。[ 203 ] [ 204 ]
2021年8月12日、31歳の中国人男性が、トンネル内でNIO ES8が衝突した事故で死亡した。 [ 207 ] NIOの自動運転機能はベータ版で、静止障害物に対処できなかった。[ 208 ]車両のマニュアルには、工事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た。遺族の弁護士は、NIOが車両に個人的にアクセスしたことに疑問を呈し、データの完全性が保証されないと主張した。[ 209 ]
2021年11月、カリフォルニア州車両管理局（DMV）は、10月28日にフレモントで発生した衝突事故を受けて、 Pony.aiの試験許可を一時停止すると通知した。[ 210 ] 2022年5月、DMVは、安全運転者の運転記録を監視しなかったとして、Pony.aiの許可を取り消した。[ 211 ]
2022年4月、クルーズのテスト車両が緊急出動中の消防車を妨害したと報じられ、予期せぬ事態への対応能力について疑問が呈された。[ 212 ] [ 213 ]
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BlueCruiseハンズフリー運転機能を使用していたドライバーが、ライトを点灯せずに停車していた車のドライバーをはねて死亡させた。[ 214 ]
2024年3月、ペンシルベニア州の高速道路で、携帯電話を手に持ち、BlueCruiseを使用していた飲酒運転のドライバーが、スピード違反をしながら2台の車を運転していた2人をはねて死亡させた。[ 215 ]最初の車は故障して左側の路肩に停車しており、車体の一部が左側の走行車線にはみ出していた。[ 215 ] 2番目のドライバーは、おそらく最初のドライバーを助けるために、最初の車の後ろに自分の車を停めていた。[ 215 ] NTSBは両方の事故を調査している。[ 216 ]
米国国家道路交通安全局は、 2021年6月に自動運転車企業に対し事故報告を義務付け始めた。一部の報告書では、2019年8月という早い時期の事故が引用されており、現在のデータは2024年6月17日まで入手可能である。[ 217 ]
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。そのうち2,146件（53.9%）はテスラ車が関係していました。[ 218 ]
2011年に米国と英国の消費者2,006人を対象に行われたオンライン調査では、49%が「自動運転車」の使用に抵抗がないと回答した。[ 219 ]
2012年に17,400人の自動車所有者を対象に行った調査では、当初37%が「完全自動運転車」の購入に興味があると回答した。しかし、その技術に3,000米ドル多くかかると伝えられると、その数字は20%にまで低下した。[ 220 ]
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%が肯定的な態度を示し、10%が未定、44%が懐疑的、24%が敵対的であった。[ 221 ]
2013年に10か国の1,500人の消費者を対象に行った調査では、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車に乗る可能性が高い」と回答しており、ブラジル、インド、中国が自動運転技術を最も信頼する傾向にあることがわかった。[ 222 ]
2014年の米国電話調査では、免許を持つドライバーの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。31.7%は自動運転車が利用可能になったら運転を続けるつもりはないと回答した。[ 223 ]
2015年に109か国の5,000人を対象に行われた調査では、回答者の平均はマニュアル運転が最も楽しいと感じていることが報告された。22%は自動運転のために追加料金を払いたくないと回答した。回答者はハッキング/悪用を最も懸念しており、法的問題や安全性についても懸念していた。最後に、先進国の回答者は車両共有データにあまり抵抗を感じていなかった。[ 224 ]この調査では、ACの購入に対する消費者の関心が報告されており、調査対象となった現在の所有者の37%が「間違いなく」または「おそらく」興味があると回答した。[ 224 ]
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、学歴を調整した結果、男性は不安が少なく熱意が高いのに対し、女性はその逆であることが報告された。この差は若い男女の間で顕著であり、年齢とともに減少した。[ 225 ]
2016年に米国で行われた1,584人を対象とした調査では、「回答者の66％が、自動運転車は平均的な人間のドライバーよりも賢いと考えている」と答えた。人々は安全性やハッキングのリスクを懸念していた。しかしながら、この新しいタイプの車に利点がないと答えた人はわずか13％だった。[ 226 ]
2017年に4,135人の米国成人を対象に行われた調査では、多くの米国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わかった。[ 227 ]
2019年に、自動運転車に関する意見を調査する方法である自動運転車受容モデル（AVAM）のテストが行われ、ユーザーは高度な自動運転レベルを受け入れる傾向が低く、高度に自動運転された車両を使用する意向が著しく低いことがわかった。さらに、部分的な自動運転（レベルに関係なく）は、完全な自動運転よりも一貫して高い運転者の関与（手、足、目の使用）を必要とすると認識された。[ 228 ]
2022年の調査では、世界人口の27%が自動運転車に乗っても安全だと感じるだろうと判明した。[ 229 ]
2024年7月に実施されたYouGovによる英国の成人を対象とした隔年調査では、自動運転車に乗って「非常に安全」だと感じる人が4％、37％が「非常に危険」だと感じることが明らかになった。[ 230 ]
自動運転車の規制とは、世界各地の様々な法域で制定された、公道における自動運転車および自動運転システムの使用を規制、標準化、試験、監視するための法律を指します。既存の賠償責任法も、損害や傷害の責任者を公平に特定し、乗員、システム運用者、保険会社、公的資金の間で起こりうる利益相反に対処するために進化しています。自動運転車の規制は、地域の法律によっては、ロボタクシーや自動運転トラックにも適用される場合があります。
2011年6月、米国のネバダ州は、世界で初めて自動運転を合法化した州となった。それ以来、多くの州、国、そして国際機関が、それぞれ異なる特徴を持つ同様の法律を導入している。公道での自動運転車の試験（完全な消費者向け運用とは異なる）を規制する法律としては、 2013年に英国政府が導入したものがあり、フランスでも2015年に同様の法律が施行された。
公道における車両の使用に関する既存の国際協定も改正された。1949年のウィーン・ジュネーブ道路交通条約では、運転者は常に車両の完全な制御権と交通における車両の挙動に対する責任を負うものとされていたが、2016年に改正され、車両に自動運転機能を搭載できるようになった。
2018年には、自動運転車およびコネクテッドカーに関する作業部会（GRVA）が、車両のダイナミクス（ブレーキ、ステアリング）、先進運転支援システム、自動運転システム（ADS）、およびサイバーセキュリティに関する規定を世界車両規制調和フォーラム（WP.29）に勧告するなど、具体的な国際規制の策定も始まりました。
世界各地の管轄区域でも、さまざまな法的枠組みが整備されている。中国は2018年に自動運転車の試験規制を導入し、2020年には「インテリジェントビークルのイノベーションと開発戦略」を発表した。これは、道路交通安全、インテリジェントビークルに関する調査および地図作成法に関する2025年までのロードマップ計画である。欧州では、一般に一般安全規則（GSR）として知られる規則2019/2144が、 2022年7月6日以降に欧州連合で販売されるすべての新車に適用されるようになった。日本でも同様の法制化が行われ、UNECE WP.29 GRVA規則の最終決定を反映するように法律が修正された。
SAEの用語は、ほとんどの管轄区域における規制の定義に関する事実上の標準として一般的に採用されています。これにより、完全手動（レベル0）から完全自動（レベル5）までの自律性のレベルが説明されます。ADS、運用設計領域（ODD）、動的運転タスク（DDT）の用語も使用されます。
メーカーはさまざまな車種を特定のレベルにあると表現することがありますが、SAEの技術仕様では、車は運転タスクやその時点での運転状況に応じてレベル間を移動できることを意味します。[ 39 ]つまり、たとえばメーカーが「レベル4の車」を持っていると言う場合、その車にはレベル4で動作可能な1つ以上の特定の機能（自動バレーパーキングなど）が備わっていることを意味しますが、高速道路ではより低いレベルで動作する可能性があります。
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達しましたが、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。[ 231 ]レベル5未満で動作する車両でも、多くの利点があります。[ 232 ]
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。[ 233 ]
フォードは2022年に一部の車両で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、13万マイル以上の分離帯のある高速道路で、車線中央維持、道路標識認識、ハンズフリー高速道路運転などの機能を提供しました。2022年のバージョン1.2では、ハンズフリー車線変更、車線内再配置、予測速度アシストなどの機能が追加されました。[ 234 ] [ 235 ] 2023年4月、BlueCruiseは英国で特定の高速道路での使用が承認され、フォードの電気自動車Mustang Mach-E SUVの2023年モデルから開始されました。[ 236 ]
テスラのオートパイロットとフルセルフドライビング（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、高速道路と一般道での運転（ジオフェンシングなし）、ナビゲーション/ターン管理、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/切り替え、緊急ブレーキ、障害物回避を提供しますが、それでもドライバーはいつでも車両を制御できるように準備しておく必要があります。ドライバー管理システムは、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て、ドライバーが視線と手の両方で運転に集中していることを確認します。[ 237 ] [ 238 ]
テスラのFSD書き換え版V12（2024年3月リリース）は、知覚、監視、制御のすべての側面に単一の深層学習トランスフォーマーモデルを使用しています。[ 239 ] [ 240 ]視覚のみの知覚システムには8つのカメラを使用しており、LiDAR、レーダー、超音波は使用していません。[ 240 ] 2024年1月現在、テスラは自社システムのレベル3ステータスの申請を開始しておらず、その理由も明らかにしていません。[ 238 ]
ゼネラルモーターズは、現在の「スーパークルーズ」システムを劇的に改善した「ウルトラクルーズ」ADASシステムを開発している。同社によれば、ウルトラクルーズは米国の200万マイルの道路における運転シナリオの「95パーセント」をカバーするという。車内および車外のシステムハードウェアには、複数のカメラ、短距離および長距離レーダー、LiDARセンサーが含まれており、クアルコムのSnapdragon Rideプラットフォームで駆動される。高級電気自動車のキャデラック・セレスティクは、ウルトラクルーズを搭載する最初の車両の1つとなる。[ 241 ]
2024年4月現在 2つの自動車メーカーがレベル3の車を販売またはリースしている。日本ではホンダ、ドイツ、ネバダ、カリフォルニアではメルセデスである。[ 242 ]
メルセデス・ドライブ・パイロットは、2022年からドイツでEQSとSクラスセダンに搭載され、2023年からはカリフォルニア州とネバダ州でも利用可能となっています。 [ 6 ]ドイツでは3年間で5,000ユーロから7,000ユーロ、米国では1年間で2,500ドルのサブスクリプション料金がかかります。[ 243 ]ドライブ・パイロットは、車両が時速40マイル（64 km/h）未満で走行している場合、前方に車両がある場合、車線表示が読み取れる場合、日中、晴天の場合、メルセデスがセンチメートル単位（カリフォルニア州では100,000マイル）でマッピングした高速道路でのみ使用できます。[ 243 ] [ 6 ] 2024年4月現在、この機能を搭載したメルセデス車はカリフォルニア州で1台販売されています。[ 243 ]
2026年現在、中国でレベル3の車はDeepal SL03とArcfox αSのみである。[ 244 ]
ホンダはレベル3技術の強化を続けた。[ 245 ] [ 246 ] 2023年時点で、レベル3対応車両は80台販売された。[ 247 ]
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を行う認可を取得した。[ 248 ]カリフォルニア州も2023年にドライブパイロットを認可した。[ 249 ]
BMWは2021年にエアコンを商用化した。[ 250 ] 2023年、BMWはレベル3技術のリリースが間近であることを発表した。レベル3技術を提供する2番目のメーカーとなるが、暗闇でも機能するレベル3技術を持つ唯一のメーカーとなる。[ 251 ]
2023年、中国ではIM Motors、Mercedes、BMWが高速道路でレベル3システム搭載車両の試験を行う認可を取得した。[ 252 ] [ 253 ]
2021年9月、ステランティスはイタリアの高速道路で実施したレベル3のパイロットテストの結果を発表した。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した結果、レベル3の能力を備えていると主張した。[ 254 ]
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、ボルボXC90の後継モデルであるポールスター3 SUVに、ルミナー・テクノロジーズ、Nvidia、Zenseactの技術を用いたレベル3の自動運転システムを提供する計画を発表した。 [ 255 ]
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共同開発を発表しました。この共同開発は、レベル4の機能を目指しています。[ 256 ]
現代自動車は、レベル3の自動運転車であるジェネシスG90を提供するために、コネクテッドカーのサイバーセキュリティを強化している。[ 257 ]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の車両を納入しない予定である。[ 258 ]
2024年、Waymoなどの企業は、安全運転者のいない完全自動運転車で、米国の一部地域でロボタクシーサービスの提供を開始しました。 [ 259 ]これらのサービスはすべて2025年時点で赤字で運営されており、自家用車の0.6ドル/km（1マイルあたり1ドル）と比較して、約4.5ドル～5.5ドル/km（7ドル～9ドル/マイル）の運営コストがかかっています。コンサルティング会社のマッキンゼーは、コストを1.2ドル/km（1マイルあたり2ドル）未満に下げるには2035年までかかると推定しています。[ 260 ]
2023年4月、日本ではレベル4のプロトコルが改正道路交通法の一部となった。[ 261 ] AISTが開発したZEN driveパイロットレベル4がそこで運用されている。[ 262 ]
2020年7月、トヨタはレベル4対応のレクサスLS （第5世代）ベースのTRI-P4の一般向けデモンストレーション走行を開始した。 [ 263 ] 2021年8月、トヨタは東京2020オリンピック村周辺でe-Paletteを使用したレベル4対応の可能性のあるサービスを運営した。 [ 264 ]
2020年9月、メルセデス・ベンツは新型Sクラス向けに、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「インテリジェント・パーク・パイロット」を発表した。[ 265 ] [ 266 ] 2022年11月、ドイツ連邦自動車局（KBA）は、シュトゥットガルト空港での同システムの使用を承認した。[ 267 ]
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を使用して共同テストプログラムを開始しました。[ 268 ] 2023年、クルーズが営業許可を失ったため、オリジンは無期限に保留されました。[ 269 ]
2023年1月、Holon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た。同社は、この車両が自動車規格で製造された世界初のレベル4シャトルであると主張した。[ 270 ]
{{citation}}: CS1 メンテナンス: その他 (リンク){{cite web}}: CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク)これは、オートパイロットが作動した1億3000万マイル強の走行で初めて確認された死亡事故です。米国の全車両では、9400万
マイルごとに1件の死亡事故が発生しています。世界全体では、約6000
万マイルごとに1件の死亡事故が発生しています。
ウィキメディア・コモンズにある自動運転車関連のメディア
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発表や議論に基づいています。