Loading article…
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者を支援または代替するために技術を使用することです。 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]支援車両は半自律型であり、人間の運転者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可能性があります。自律性は、さまざま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、地図、車両の変更、外部車両サポートなどが含まれます。自動運転を社会技術システムの観点から捉えることの利点については議論されています。[ 7 ]
自律走行は、道路、航空、海上輸送において様々な問題を引き起こす。道路は、多様な道路設計、運転条件、交通状況、障害物、地理的・文化的差異など、運転環境の予測不可能性から最も複雑な問題を引き起こす。[ 8 ]
自律性とは、車両がすべての知覚、監視、および制御機能を担当することを意味する。[ 9 ]
自律走行車のソフトウェアは、一般的に、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で構成されています。[ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]知覚モジュールは、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み、処理して、車両の周囲の状況を包括的に理解します。[ 14 ]位置特定モジュールは、3D点群データ、GPS、IMU、および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。[ 12 ] [ 15 ]プランニングモジュールは、知覚と位置特定の両方からの入力を受け取り、速度や操舵角出力などの実行すべきアクションを計算します。[ 16 ]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、[ 17 ]これにより、車両は物体を検出し、交通パターンを解釈し、[ 18 ]リアルタイムで意思決定を行うことができます。[ 19 ]さらに、現代の自動運転システムでは、さまざまな環境条件下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融合技術がますます採用されています。 [ 20 ] [ 21 ]
知覚システムは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、それらの動き、道路状況、障害物、その他の問題など、走行に影響を与える可能性のあるすべてのものを識別する必要があります。[ 22 ]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、エラーを協調的に最小限に抑えています。 [ 22 ] [ 23 ]
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、船舶、陸上車両のナビゲーション、特にオフロード走行時のナビゲーションに利用されています。
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含む地図を使用し、車両の認識システムで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縮小するものの、環境の変化に伴っ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。[ 17 ]一部のシステムでは、車両自体を使用して地図を更新し、建設や交通状況などの変更を反映させることで、クラウドソーシングで地図を更新しています。これは車両群全体で使用されています。[ 24 ]
もう一つの潜在的な情報源は、環境そのものです。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適に利用するために車両をルーティングするために使用されることがあります。[ 25 ]さらに、リアルタイムキネマティック（RTK）や精密ポイントポジショニング（PPP）などの最新のGNSS強化技術は、車両の位置精度をサブメートルレベルの精度に向上させ、これは自律航行と意思決定にとって非常に重要です。[ 26 ]
ハンス・モラベックが大学院生だった1970年代後半に作った「スタンフォード・カート」は、最初の実験的な自律走行車だった。当時、無線信号の遅延時間のため自律制御以外の方法は実用的ではないことが知られていたため、 NASAの月探査機と火星着陸機の両方のプロジェクトの先駆けとなった。箱は4つの自転車の車輪の上にあり、カメラ、バッテリー、無線で遠隔コンピュータに接続する無線アンテナを備えていた。遠隔操作も可能だった。[ 27 ]モラベックは、カートを100フィートの長さの部屋で大きな障害物を避けて走行させることに成功したが、コンピュータが画像を処理し分析してナビゲーション指示を返すためにカートが頻繁に停止するため、5時間かかった。
約20年後、カーネギーメロン大学のロボティクスラボは、カメラとレーザー距離計を使用して白い中央分離線を監視しながら道路をゆっくりと走行できる、3台のSun Microsystemsコンピュータを搭載した車両であるALVINN（Autonomous Land vehicle in a Neural Network）を開発した。[ 28 ] [ 29 ]
欧州連合の法律における自動運転車とは、特に道路車両（乗用車、トラック、バス）を指します。[ 30 ]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／自動運転車との間に法的に明確な違いが定義されています。
AAA交通安全財団は、衝突を防止することを目的としたシステムと、衝突の深刻度を軽減することを目的としたシステムの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年型ボルボ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。研究者らは、各システムが動いているターゲットと動いていないターゲットに接近した際にどれだけうまく停止できるかをテストしました。衝突を防止できるシステムは、衝突の深刻度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りました。2台のテスト車両が 互いに30mph以内の速度で走行した場合、衝突の深刻度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。[ 31 ]
環境のための安全な道路列車（サルトル）プロジェクトの目標は、乗用車やトラックの列（「列車」）が人間の運転する車両に続く隊列走行を可能にすることでした。列車は快適性を提供し、後続車両が目的地まで安全に走行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ドライバーは、列車に加わり、人間のドライバーに運転を委任することができます。[ 32 ]
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た。[ 33 ] [ 34 ]自動運転バスはカリフォルニア州でテストされている。[ 35 ]カリフォルニア州サンディエゴでは、磁気マーカーを使用した自動運転バスのテストが行われた。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た。WaymoとTeslaはテストを実施した。Tesla FSDでは、ドライバーが目的地を入力すると、車が運転を引き継ぐ。
フォードは、ジオフェンスで囲まれた車両が自動運転できる技術であるブルークルーズを提供している。 [ 36 ]
ドライバーは注意を払うように指示され、修正措置が必要な場合にドライバーに警告する安全警告が実施されます。[ 37 ]テスラ社は、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を1件記録しています。[ 38 ]事故報告書によると、事故はドライバーの不注意とオートパイロット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。[ 38 ]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。「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造する方法」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点は、天候や他のドライバーの運転行動などの予測不可能な事象によって、車両周辺を監視するセンサーが修正措置を提供できないために、致命的な事故が発生する可能性があることである。[ 37 ]
自動運転システムの課題を克服するために、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手法が提案されている[ 39 ] 。特に、広範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る場合に有効である。
自動運転システムの導入は、移動の容易性の向上により郊外地域が拡大するなど、都市部の構築環境を変える可能性を秘めている。[ 40 ]
2015年頃、日産やトヨタを含む複数の自動運転車メーカーが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すぎたことが判明した。[ 41 ]
あらゆる条件下で動作できる完全自動運転レベル5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動作できるレベル4の自動運転に注力しています。[ 41 ]
自律走行車がどのようなものであるべきかについては、依然として議論が続いています。例えば、自律走行システムにLiDAR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使用してLiDARに匹敵する性能を実現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、境界ボックスが不正確になることがあり、予測精度が低下する可能性があります。これは、ステレオカメラが提供する情報が表面的なものであることに起因するのに対し、LiDARを組み込むことで、自律走行車は車両上の各点までの距離を正確に把握できるようになります。[ 41 ]
これらの機能を実現するには多数のセンサーが必要であり、その多くは小型化、高効率化、低コスト化のためにマイクロ電気機械システム（MEMS）を利用している。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、これらは車両の動きを検知・制御する上で不可欠である。
自動運転車の実現に向けた重要なステップの一つは、一般大衆の受容である。これは自動車業界が設計や技術を改善するための指針となる。調査によると、多くの人々は自動運転車の使用はより安全だと考えており、自動車会社が自動運転車が安全性の向上につながることを保証する必要があることを示している。TAM研究モデルは、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、社会的影響に分類している。[ 43 ]
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避けられない部分です。同時に、車両自動化規制当局は、公共の安全を守りつつ、自動運転車企業が製品をテストできるようにするという課題に直面しています。自動運転車企業を代表する団体はほとんどの規制に抵抗していますが、脆弱な道路利用者や交通安全を代表する団体は規制障壁を求めています。交通安全を向上させるため、規制当局は、未成熟な技術から一般市民を保護しつつ、自動運転車企業がシステムの実装をテストできるようにする中間点を見つけるよう奨励されています。[ 44 ]規制当局は、管轄の曖昧さ、現在の技術の急速な陳腐化、規制開発を支援する将来を見据えた費用対効果データの不足など、困難な課題に直面しています。[ 45 ] また、航空業界が安全問題に関して数十年にわたって得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提案もなされています。[ 46 ]
国によっては、道路交通用の自動車（乗用車、バス、トラックなど）には特定の法律や規制が適用される一方、路面電車、列車、自動搬送車などのその他の地上車両には別の法律や規制が適用され、それぞれ異なる環境や条件下で運行されるようになっている。
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条の改正案において定義されている。
（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を継続的に動的に制御する車両システムを指します。
（ac）「動的制御」とは、車両を移動させるために必要なすべてのリアルタイムの運用機能と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事象への対応、操縦の計画と信号送信が含まれます。[ 47 ]
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。[ 48 ]
自動運転機能は、運転支援機能と区別できるよう、十分に明確に説明されなければならない。
— SMMT [ 49 ]
車両には大きく分けて2つの状態がある。1つは、運転者が技術によってサポートされるアシスト型車両、もう1つは、技術が効果的かつ安全に運転者の役割を代替する自動運転車両である。
— SMMT [ 49 ]
自動化と遠隔操作を利用する地上車両には、造船所のガントリークレーン、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る。
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、自律走行車両、磁気軌道、監視システムから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市（ルートの終点はクラーリングセ・ズーム地下鉄駅）を結んでいる。このシステムは2005年にクラッシュしたが[ 50 ]、人為的ミスが原因だったことが判明した[ 51 ]。
地上車両における自動化の応用例としては、以下のようなものがある。
研究は現在も進行中であり、自律走行型地上車両の試作機も存在する。
自動車の高度な自動化は、ロボットカーの導入、あるいは既存の自動車設計を半自動運転化することのいずれかに焦点を当てている。
半自律走行設計は、まだ研究段階にある技術への依存度が低いため、より早く実用化される可能性がある。その一例が、デュアルモードモノレールである。デンマークのRUFやアメリカのTriTrackといったグループは、通常の道路では手動運転される特殊な自家用車と、モノレール／ガイドウェイにドッキングして自律走行する自家用車からなるプロジェクトに取り組んでいる。
ロボットカーほど大幅な改造を必要とせずに自動車を自動化する方法として、自動運転高速道路システム（AHS）は、例えば磁石を用いて車両を誘導する車線を高速道路上に構築することを目指しています。自動運転車両には、自動車両ブレーキシステム（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た。[ 52 ]このプログラムの目標には以下が含まれる。
自動車に関連す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、自動運転車業界を指導する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）、陸上交通庁（LTA）、標準開発機構、シンガポール規格評議会（SSC）の共同プレスリリースによると、技術参照規格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自動運転車の安全な導入を促進するものである。[ 55 ]
1999年以来、12人乗り/10人立ち乗りのParkShuttleは、オランダのCapelle aan den IJssel市内の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、路面に埋め込まれた小さな磁石を使用して車両の位置を特定する。共有型自動運転車の使用は、2012年頃にポルトガルの病院の駐車場で試験された。[ 56 ] 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都市での短期試験を含む共有型自動運転車の使用と乗客体験を調査した。このプロジェクトはEasyMile EZ10の開発につながった。[ 57 ]
2010年代には、自動運転シャトルは埋め込み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った。[ 58 ]これまでのところ、焦点は低速、時速20マイル（32 km/h）で、旅の「ラストマイル」のための短く固定されたルートに置かれている。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しようとする自動運転車の場合よりもはるかに困難ではないことを意味する。多くの試験が行われており、主に交通量の少ない静かな道路、公共の歩道、私道、および専用のテストサイトで行われている。さまざまなモデルの収容人数は、6人乗りから20人乗りまで大きく異なる。（これより大きいサイズには、無人運転技術を搭載した従来のバスがある。）
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、既存の高架構造上を走行し、さらに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。 [ 59 ]このプロジェクトはその後「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実施された。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。[ 60 ]
2017年1月、オランダのパークシャトルシステムが刷新・拡張され、専用道路を超えてルートネットワークが拡張され、車両が一般道路で一般交通と混在して走行することが発表された。 [ 61 ]この計画は遅延し、一般交通への拡張は2021年に予定されていた。 [ 62 ]
2018年7月、Baiduは8人乗りのApolong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。[ 63 ] 2021年7月現在、量産には至っていない。
2020年8月には、 2GetThere、Local Motors、Navya、Baidu、Easymile、トヨタ、 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[ 64 ] 。
2020年12月、トヨタは20人乗りの「e-Palette」車両を披露した。この車両は2021年東京オリンピックで使用される予定である。[ 65 ]トヨタは、2025年までにこの車両を商用利用できるようにする意向を発表した。[ 66 ]
2021年1月、Navyaは投資家向けレポートを発表し、世界の自動運転シャトルの販売台数が2025年までに12,600台に達し、市場価値が17億ユーロになると予測した。[ 67 ]
2021年6月、中国のメーカーであるYutongは、鄭州市で使用する10人乗りの自動運転バスXiaoyu 2.0を100台納入したと発表した。2019年以降、多くの都市で試験が行われており、2021年7月には一般公開の試験が予定されている。[ 68 ]
自動運転シャトルは、鄭州の宇通工場など一部の私道ですでに使用されており、世界最大のバス工場の建物間の労働者の輸送に使用されている。[ 69 ]
香港では、警察やその他の職員が自動運転車を使用している。[ 70 ]
2016 年以降、多数の試験が実施されており、そのほとんどは、短いルートで短時間、車掌を乗せた 1 台の車両のみで行われています。試験の目的は、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周知させることでした。2021 年にヨーロッパ全土で行われた 100 を超える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最大の障壁であると結論付けられました。車両の現在のコストが 28 万ユーロであることと、車内係員が必要であることも問題でした。[ 71 ]
車両名は引用符で囲まれています
自動運転バスや自動運転車、トラックが提案されている。グレード2の自動運転ミニバスがストックホルムで数週間試験運行された。[ 123 ] [ 124 ]中国では、広東省深圳のハイテク地区で少数の自動運転公共バスが運行されている。[ 125 ]
英国で最初の自動運転バスの試験は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単階建てバスがStagecoach ManchesterのSharstonバス車庫内で無人運転モードで動作し、洗車場や給油所まで運転し、車庫内の専用駐車スペースに駐車するなどのタスクを実行した。[ 126 ]スコットランドでの乗客を乗せた無人バスの試験は2023年1月に開始され、マンチェスターの試験と同じ5台の車両が、フォース川北岸からエジンバラ・パーク駅までのフォース・ロード・ブリッジを渡る14マイル（23km ）のStagecoach Fifeパークアンドライドルートで使用された。[ 127 ] [ 128 ]
イングランドのオックスフォードシャーで行われている別の自動運転試験では、FirstBusがFusion Processing、オックスフォードシャー州議会、および西イングランド大学の支援を受けて、ミルトンパークへの循環サービスでバッテリー電気のFiat Ducatoミニバスを使用しており、2023年1月に本格的な旅客サービスを開始しました。この試験ルートは、2023年末までに大型の単階建てバスを入手した後、ディドコットパークウェイ駅まで延長される予定です。 [ 129 ] [ 130 ]
2020年7月、日本では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およびいすゞ自動車と共同で、中型バス「いすゞエルガミオ」の自動運転システム搭載デモンストレーションを滋賀県大津市、兵庫県三田市、その他3地域を含む5地域で順次開始した。[ 131 ] [ 132 ] [ 133 ]
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する、地図不要の自動運転ソリューションをBusworld Europeで発表した。[ 134 ]
2025年9月、業界誌は、Autonomous Systems誌の特集記事の中で、駐車、洗車、充電などの操作を行う車庫ベースの自律型バス運行に関連して「スマートバス」のコンセプトについて説明した。同年後半には、Busworld Europeでこのコンセプトが発表された。2025年12月には、ポーランドの公共交通事業者PKM Gliwiceが参加するスマートバスのパイロットプロジェクトが報告された。[ 135 ] [ 136 ]
モジュール式自律型交通機関は、乗客の需要に応じて容量を調整できる接続可能なユニット、つまり「ポッド」を備えた自動運転車両を使用した公共交通機関の研究コンセプトです。[ 137 ]研究では、これらのシステムは動的なルーティングによって効率を向上させることができ、シミュレーションでは都市ネットワークでの移動時間が短縮されることが示されていますが、2025年時点では運用システムは存在しませんでした。[ 138 ]
自動運転車の概念は、自動運転またはほぼ自動運転のトラックなど、商業用途に応用されている。
カナダのエネルギー会社であるサンコア・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制御の無人商用トラックに置き換えた最初の企業の一つでした。[ 139 ] 2016年4月、ボルボやダイムラー社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横断の1週間の自動運転走行を完了し、自動運転トラックの実用化を目指しました。自動運転トラックの開発が進むにつれ、 IHS Incorporated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。[ 140 ]
1995年6月のポピュラーサイエンス誌の報道によると、戦闘輸送隊向け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、および地上速度センサーに頼ることになる。[ 141 ]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、さまざまな鉱山や建設現場での効率向上とコスト削減のための初期開発を行った。[ 142 ]
ヨーロッパでは、「環境のための安全な道路列車」という取り組みがその一例である。
PwCの戦略とレポート[ 143 ]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、およびガソリンスタンド、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のような一部の企業は、運転手がトラックの環境を制御する役割を担うレベル3の自動運転を目指している。同社のプロジェクトである遠隔トラック運転は、トラック運転手にワークライフバランスを向上させ、長期間家を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可能性がある。
自動運転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る可能性があります。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も軽減され、生産性も向上します（自動運転トラックは休憩を必要としないため）。自動運転トラックの導入は、リアルタイムデータの活用と密接に関連しており、例えば交通渋滞対策として、提供されるサービスの効率性と生産性を最適化するのに役立ちます。自動運転トラックは、配送時間を日中から夜間、あるいは交通量の少ない時間帯へとシフトさせるなど、新たなビジネスモデルを可能にするでしょう。
2017年と2018年には、BMW、ホンダ、ヤマハから複数の自己バランス型自律走行バイクがデモンストレーションされた。[ 153 ] [ 154 ] [ 155 ]
自動運転車の概念は、自動運転列車などの商業用途にも応用されている。世界初の無人運転都市交通システムは、1981年に開業した日本の神戸にあるポートアイランド線である。 [ 159 ]英国初の自動運転列車は、ロンドンのテムズリンク線で運行を開始した。[ 160 ]
自動化された鉄道ネットワークの一例として、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る。
自動運転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運行された。[ 161 ]
自動搬送車（AGV）とは、床に埋め込まれたマーカーやワイヤーに沿って走行したり、視覚、磁石、レーザーなどを用いてナビゲーションを行う移動ロボットのことです。主に産業用途で、製造工場や倉庫内で資材を搬送するために使用されます。自動搬送車の用途は20世紀後半に拡大しました。
航空機は、特に航行の自動化に関して大きな注目を集めている。車両（特に航空機）を自律的に航行できるシステムは、オートパイロットとして知られている。
荷物や食品などさまざまな業界が配送ドローンの実験を行ってきた。従来型および新規の輸送会社が市場で競争している。例えば、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。[ 162 ]アメリカの医療用ドローン配送会社であるZiplineは、世界最大のドローン配送事業を展開しており、同社のドローンはレベル4の自律飛行が可能である。[ 163 ]
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、このようなドローンの市場投入と使用に対する主な障害は、必然的に既存の法律であり、規制当局は規制を策定するためにどのような枠組みを採用するかを決定しなければなりません。このプロセスは、各国がこの問題に独自に取り組むため、世界中で異なる段階にあります。たとえば、アイスランド政府と運輸、航空、警察の各部門は、すでにドローン運用のライセンスの発行を開始しています。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、商用ドローンの使用に関するかなり制限のない法律を持っています。これらの国々は、運用ガイドラインを提供したり、ライセンス、登録、保険を要求したりする規制体系によって特徴付けられています。[ 164 ]
一方で、他の国々は、商用ドローンの使用を直接的（全面的禁止）または間接的（事実上の禁止）に禁止することを決定している。そのため、ランド研究所は、ドローンを禁止している国と、商用ドローンのライセンス取得のための正式な手続きを設けている国との違いを指摘しているが、後者の要件は満たすことが不可能であったり、ライセンスが承認されていないように見える。米国では、実際の顧客への配送にドローンを使用することが義務付けられているパート135規格の認証を取得している配送サービスは、ユナイテッド・パーセル・サービスのみである。[ 162 ]
しかし、ほとんどの国は、商用ドローンを航空規制の枠組みに組み込むことに苦慮しているようだ。そのため、ドローンの使用には、操縦者の目視範囲内（VLOS）で運用しなければならないといった制約が課され、潜在的な飛行範囲が制限されている。オランダとベルギーがこれに該当する。多くの国では、操縦者がVLOS外で運用することを認めているが、制限や操縦資格が必要となる。米国がこれに該当する。
一般的な傾向としては、法整備が急速に進み、法律が絶えず見直されている。各国はより寛容なアプローチへと移行しつつあるが、業界にはこうした移行を成功させるためのインフラがまだ不足している。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、操縦士試験（UAVの種類と飛行条件）、そして保険に関する責任管理措置の開発が必要となるだろう。
競争が激しく、企業が自社の製品やサービスに迅速に統合しようと働きかけているため、このイノベーションには切迫感があります。2017年6月以降、米国上院の法案により、連邦航空局と運輸省はドローンによる荷物配送を可能にする運送業者証明書を作成する権限を再承認されました。[ 165 ]
自律航行船は、警備、調査、あるいは危険な作業や反復作業（大型船を港に誘導したり、貨物を輸送したりするなど）を行うことができる。
シーハンターは、 DARPA （米国防高等研究計画局）の対潜水艦戦継続航行無人船舶（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艇（USV）である。
水中車両は、パイプラインの検査や水中地図作成といった作業における自動化の焦点となっている。
この四足歩行ロボットは、屋外や屋内のさまざまな地形を移動できるように設計されました。何にも衝突することなく自力で歩行できます。360度視野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。押し倒されてもバランスを保つことができます。この車両は乗用を目的としたものではありませんが、建設作業員や軍関係者が険しい地形を移動する際に重い荷物を運ぶことができます。[ 166 ]
英国の道路交通法規には次のように規定されている。
自動運転車とは、2018年自動運転車・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指定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、自動運転車に対応した英国道路交通法規の改訂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、運転に関わるすべてのタスクを実行できます。これらは、クルーズコントロールや車線維持支援などの運転支援機能を搭載した車両とは異なります。運転支援機能を搭載した車両では、一部のタスクは自動で実行されますが、運転の責任は依然としてドライバーにあります。運転支援機能を搭載した車両を運転する場合は、必ず車両の制御を維持する必要があります。
—道路交通法への提案された変更[ 167 ]
車両が自動運転中に指示を受けて運転を再開する必要がある場合、運転者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、運転席から降りてはいけません。車両からの指示を受けた際に運転を再開できないほど、注意散漫になってはいけません。
—道路交通法への提案された変更[ 167 ]
自律性のレベルを通して、自律性のレベルが高いほど、人間が車両を制御できる範囲が狭くなることが示されています（最も高い自律性のレベルでは、人間の介入は一切必要ありません）。車両の自動化の開発に関する懸念の1つは、自動運転車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ます。[ 168 ] 2016年にケリーブルーブック（KBB）が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の自律性、つまり完全な自律性で動作するよりも、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ました。[ 169 ]回答者の半数によると、自律性のレベルが上がるにつれて、自動運転車の安全性の概念は低下します。[ 169 ]自動運転システムに対するこの不信感は、 2019年にAAA交通安全財団（AAAFTS）が実施した全国調査で、KBBが2016年に行っ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ました。AAAFTSの調査では、人々は自動運転車に対してある程度の信頼を寄せているものの、ほとんどの人が自動運転車に使用されている技術に対しても疑念や不信感を抱いており、特にレベル5の自動運転車に対する不信感が最も強いことが示されました。[ 170 ] AAAFTSの調査によると、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ることが示されています。[ 170 ]
自動運転車の技術が誤作動を起こす可能性も、ユーザーが自動運転システムを信用しない理由の一つです。[ 168 ]これは、AAAFTS の調査で回答者の大多数が投票した懸念事項です。[ 170 ]自動運転車は、衝突とその深刻度を最小限に抑えることで交通安全を向上させるために作られていますが、[ 170 ]それでも死亡事故を引き起こしています。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ます。[ 171 ] 2015 年、Google は、自動運転車が少なくとも 272 回の故障を経験し、ドライバーが死亡事故を防ぐために約 13 回介入しなければならなかったと発表しました。[ 172 ]さらに、他の自動運転車メーカーも、Uber 車の事故を含め、自動運転車の故障を報告しています。[ 172 ] 2018 年の Uber 車の自動運転車の事故は、自動運転車の死亡事故にも含まれる自動運転車の事故の一例です。国家運輸安全委員会（NTSB）の報告書によると、自動運転のUber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。[ 173 ]
車両の自動化に関連するもう 1 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の量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。[ 174 ]人間のドライバーが避けられない事故に遭遇した場合、ドライバーは倫理的および道徳的論理に基づいて自発的な行動をとります。しかし、ドライバーが車両を制御できない場合 (レベル 5 の自律性)、自動運転車のシステムが迅速な決定を下す必要があります。[ 174 ]人間とは異なり、自動運転車はプログラムされたことに基づいてのみ決定を下すことができます。[ 174 ]しかし、事故の状況と環境はそれぞれ異なり、ある決定が特定の事故にとって最善の決定ではない可能性があります。2019 年の 2 つの研究に基づくと、[ 175 ] [ 176 ]半自動運転車と非自動運転車がまだ存在する交通で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。[ 175 ]検討が必要な欠陥には、責任の構造、責任の分配、[ 176 ]意思決定の効率性、および多様な環境における自律走行車の性能などがある。[ 175 ]それでも、研究者のSteven UmbrelloとRoman V. Yampolskiy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律走行車を設計する際に使用できる方法の1つであると提案している。[ 177 ]
{{cite book}}: CS1メンテナンス: 場所の発行元が見つかりません (リンク){{cite journal}}: CS1メンテナンス: DOIは2025年7月現在非アクティブです（リンク）