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自動運転車は、自律走行車（AC）、無人運転車、ロボタクシー、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、または介入なしに運転できる車です。[4] [5]自動運転車は、環境の認識、重要なシステムの監視、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[アップデート]、完全な自律走行（SAEレベル5）を達成したシステムはない。2020年12月、Waymo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] 2024年4月現在、[アップデート]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Waymoの自動運転タクシーが電柱に衝突した後、電柱のようなものに衝突する脆弱性が判明したため、同社のジャガーI-Pace全672台がリコールされ、ソフトウェアが更新された。[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]。
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年代に始まった。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で開発された。[17]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解釈される特別にマークされた道路が必要だった。車両は高架レールの支援を受けて時速30km（19mph）の速度に達した。[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年に米国防高等研究計画局（DARPA）によって資金提供を受け、 1987年にはメルセデスベンツとミュンヘンドイツ連邦軍大学の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年には昼夜のオフロード走行が可能になった。 [24] 1995年、Navlab 5は米国初の東海岸から西海岸までの自律走行旅行を完了した。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、速度、運転能力、制御、センサーシステムの漸進的な進歩がもたらされた。[29]
米国は1991年に全米自動運転道路システム（National Automated Highway System）の研究に6億5000万ドルを割り当てた。 [ 30]このシステムは、自動運転、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た。このプログラムは1997年に成功した実証で終了した。[31]全米自動運転道路システムとDARPAの資金援助を受けて、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％が自動運転であった。[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を試験的に導入し、15州で5,472km（3,400マイル）以上を99％が自動運転で走行した。[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DCは公道での自動運転車のテストを許可した。[34]
2016年から2018年にかけて、欧州委員会は、コーディネーションアクションCARTREおよびSCOUTプログラムを通じて、コネクテッドおよび自動運転の開発に資金を提供しました。 [35]コネクテッドおよび自動運転の輸送に関する戦略的運輸研究イノベーションアジェンダ（STRIA）ロードマップは、2019年に公開されました。[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、緊急事態に対処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・ヘルツバーグは、人間のバックアップドライバーを乗せたウーバーの試験車両である自動運転車によって死亡した最初の歩行者となった。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ロボタクシーサービスを初めて商用化した。[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、ロボレースに先駆けて、ロボカーが世界最速の自動運転車としてギネス世界記録を樹立した。ロボカーの最高速度は時速282.42km（時速175.49マイル）に達した。 [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ときにドライバー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100台限定版を日本でリースし始めた。[ 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州で自律走行の商用配送業務を開始した。[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の車の認可を受けた。[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を含むいくつか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の認可を受けた。[51]
2023年8月時点で[アップデート]、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]
定義
SAEなどの組織は用語の標準を提案している。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さまざまな用語が使用されている。航空自動化用語を自動車に採用するという提案は受け入れられていない。[54]
AutonoDrive、PilotAssist、Full-Self Driving、DrivePilotなどの名前が使われているが、これらの製品は名前と一致しないさまざまな機能を提供している。[55]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、そのシステムは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た。[56]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定義されている。[57]英国保険協会は、マーケティングで「自律」という言葉を使用することは危険であると主張した。なぜなら、自動車の広告は運転手に「自律」や「オートパイロット」は、運転手が車を自動的に制御できると示唆していると考えさせるが、実際にはそうではないからである。
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。[58] 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、前方衝突警告（FCW）、自動緊急ブレーキ（AEB）、車線逸脱警告（LDW）、車線維持支援（LKA）、死角警告（BSW）などの特定の運転機能を自動化するシステムです。[59] 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手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特化しており、速度制御などの問題を処理しますが、より広範な意思決定は運転手に委ねられます。[60]
ユーロNCAPは自動運転を「システムがドライバー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。[61]
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る。例えば、規則（EU）2019/2144では次のように規定されている。[62]
- 「自動運転車」とは、運転者の継続的な監視なしに走行できるが、運転者の介入が運用設計領域（ODD）において依然として期待される、または必要とされる車両を意味する。[62]
- 「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。[62]
協力体制
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のことである。[63]
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す必要があります。
運用設計ドメイン
運用設計ドメイン（ODD）は、自動化システムの特定の運用コンテキストを表す用語で、自律走行車の分野でよく使用されます。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、交通と道路の特性が含まれます。メーカーはODDを使用して、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、直接のODDに応じて異なる動作をする場合があります。[64]
この概念は、自動化されたシステムには限界があることを前提としています。[65]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て伝達するために重要です。システムはそれらの制限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、自動車線変更機能を無効にする場合があります。[65]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とっています。テスラのアプローチは、すべてのODDでレベル2（ハンズオン、アイズオン）ADASとして「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。[66] Waymo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。[67]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）までのレベル3サービスを提供しています。[68] MobileyeのSuperVisionシステムは、すべての道路タイプで時速130キロメートル（81 mph）までのハンズオフ/アイズオン運転を提供します。[69] GMのハンズフリースーパークルーズは、特定の道路の特定の条件で動作し、ODDが変化すると停止するか、ドライバーに制御を戻します。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。[70]フォードのBlueCruiseハンズオフシステムは、米国の中央分離帯のある高速道路13万マイルで稼働している。[71]
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車やトラック」と定義しています。自律走行車または「無人」車としても知られ、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、運転を行います。」[72]
英国の2018年自動運転および電気自動車法では、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」と定義されています。[73]
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。[74]
イギリスの定義
イギリス英語では、「自動化」という単語だけでも、次のような意味を持つ。「サッチャムは、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も発見した。したがって、このシステムは「自動運転」に分類できず、「支援運転」に分類すべきだとしている」。[75]「自動化」という単語の最初の使用は、UNECEの自動システムを指し、2番目は自動運転車のイギリス法上の定義を指している。イギリス法は、「自動運転車」の意味を、「自動運転」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している。[76]
2023年11月、英国政府は自動運転車法案を導入した。この法案では関連用語の定義を提案した。[77]
- 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「自律的に」走行するとは、車両自体が制御し、車両もその周囲も介入できる人間によって監視されていない場合を指します。
- 制御: 車両の動きの制御。
- 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
2014年にSAEインターナショナルからJ3016「路上自動運転システムに関する用語の分類と定義」として、完全手動から完全自動までの6段階の分類システムが発行されました。詳細は時々改訂されています。[80]この分類は、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）、[81]米国道路交通安全局（NHTSA）はSAE規格を採用しました。[82] [83]この分類は議論の的となっており、さまざまな改訂が提案されています。[84] [85]
分類
「運転モード」、別名運転シナリオは、ODDとそれに適合した運転要件（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] [86]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 を超えると、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自動化レベルは、その技術的焦点について批判されてきた[誰から？ ]。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、そうではないかもしれないと主張されてきた。[87] SAEレベルはまた、インフラ[88]や道路利用者の行動に必要となる可能性のある変化を考慮していない。[89] [90]
モービルアイシステム
モービルアイのCEOアムノン・シャシュアとCTOシャイ・シャレフ・シュワルツは、より消費者に優しいアプローチが必要だとして、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、必要とされるドライバーの関与の程度を反映している。[91] [92]一部の自動車メーカーは、公式にはコミットしていないものの、関連する用語の一部を非公式に採用している。[93] [94] [95] [96]
目で見て/実践する
最初のレベルであるハンズオン/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が、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）に応じて介入するシステムによって監視されていることを意味します。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。[92]
監視/非監視
アイズオン/ハンズオフにより、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、ドライバーは監視し、必要に応じて制御を再開する準備をします。[92]
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任せることができることを意味します。アイズオフでは、エラーが再現可能（異常な一時的な状況によって引き起こされない）または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：制限付き道路で時速80マイル）、システムが一般的な操作（例：他の車両に割り込まれる）を処理できることが求められます。自動化レベルは道路によって異なります（例：高速道路ではアイズオフ、脇道ではアイズオン）。[92]
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。[92]
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、ドライバーの介入なしに交通から安全に停止できることである。[92]
テクノロジー
建築
知覚システムは、車外と車内の視覚と聴覚のデータを処理し、車両、道路、交通、交通規制、その他の観測可能な物体、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、運転規則を考慮して、車両を移動するためのアクションを実行します。[97] [98] [99] [100]
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。1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す。[101]
ナビゲーション
ナビゲーションでは、地図を使用して出発地と目的地の間の経路を定義します。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ことです。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、どの道路が他の道路につながるか、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、車線マップ、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。
感知
AC は周囲の世界を認識できる必要があります。これをサポートする技術には、カメラ、LiDAR、レーダー、オーディオ、超音波、[102]、 GPS、慣性測定の組み合わせが含まれます。[103] [104] [105] 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、ディープ ニューラル ネットワークが使用されます。 [106]一部のシステムでは、ベイジアン 同時位置推定およびマッピング(SLAM) アルゴリズムが使用されます。別の技術は、他の移動物体の検出と追跡 (DATMO) で、潜在的な障害物を処理するために使用されます。[107] [108]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推定システム(RTLS) 技術が使用されます。テスラの「視覚のみ」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。[109]
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、グラフベースの検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/障害物をどのように通過するかなど、より難しい決定を下すことができます。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厳しい制限が必要です。[110]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、または運転回廊アルゴリズムを使用して決定できます。後者では、車両が車線または障壁で区切られたオープンスペース内に位置し、運転することができます。[111]
地図
地図はナビゲーションに必要である。地図の精巧さは、一方通行か双方向かなどの詳細とともに道路が互いにつながっていること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ある。[102] MITコンピュータサイエンスおよび人工知能研究所（CSAIL）の研究者は、MapLiteと呼ばれるシステムを開発した。これは、自動運転車が単純な地図で運転できるようにするものである。このシステムは、車両のGPS位置、OpenStreetMap（2D道路フィーチャのみ）などの「スパーストポロジカルマップ」、および道路状況を観察するセンサーを組み合わせている。[112]非常に詳細な地図の問題の1つは、世界が変化するにつれて地図を更新することである。それほど詳細でな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ない。
センサー
センサーは、車両が運転環境に適切に反応するために必要です。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ます。[113] 複数のセンサーを使用すると、周囲のより完全なビューを提供でき、相互にクロスチェックしてエラーを修正するために使用できます。[114]たとえば、レーダーは、精度は低下しますが、カメラやLiDARよりも優れた夜間の吹雪などのシーンを撮影できます。レーダーと超音波を試した後、テスラは視覚のみのアプローチを採用し、人間は視覚のみを使用して運転しており、車も同じことができるはずだと主張し、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ました。[115]対照的に、ウェイモはLiDARセンサーの高解像度を活用し、その技術のコストが低下していることを挙げています。[116]
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、ドライバー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、目のモニタリングや、ドライバーにステアリングホイールのトルクを維持することを要求するものがあります。[117]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します。[118]
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。[119] [120] [102]
ISO /TC 22は車載輸送情報制御システムを規定しており、[121] 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ます。[122] 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標準が策定されています。[123]
車両間で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やその他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することができます。ソフトウェアアップデートは、以前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、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規制が発行されました。[124]
安全モデル
安全モデルは、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。[125]
IEEEは、「IEEE P2846: 自動運転車の意思決定における安全性の考慮のための形式モデル」として安全モデルの標準を策定しようとしている。[126] 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」として強化し、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処できるようにした。[127]
通知
米国では、他のドライバーに車両が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た。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だ。[要出典]
2023年時点では、ターコイズライトは中国でもUN-ECEでも標準化されていませんでした。[128]
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アルゴリズムにより、AV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センサーデータを解釈して周囲の状況を理解し、時間の経過とともに技術力と全体的な安全性を向上させることができます。[129]
課題
障害
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。[130]天候の良し悪しにかかわらず昼夜を問わず運転することに加えて[131]、道路の状態が不規則な場合、ACは他の車両、道路上の障害物、交通規制の不備、地図の欠陥に対処し、事故現場で交通を管理する警察官の指示に従うなどの無限のエッジケースを処理する必要があります。
その他の障害としては、コスト、責任、[132] [133]消費者の抵抗、[134]倫理的なジレンマ、[135] [136]セキュリティ、[137] [138] [139] [140]プライバシー、[131]法的/規制上の枠組みなどがあります。[141]さらに、AVはプロのドライバーの仕事を自動化し、多くの仕事をなくす可能性があり、それが普及を遅らせる可能性があります。[142]
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。[143]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求めた。 [144] 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商品説明をしたとして処罰された。 [145]
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。[146]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。[147] [148] 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。[149]
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出したとして懲役刑に処される可能性がある。[150]
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。[151]
スパイ活動
2018年と2019年に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。[152] [153] [154] 2021年に米国司法省（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情報を盗むハッキングキャンペーンを調整したと非難した。[155] [156]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。[157] [158]
セルラーV2E技術は5G無線ネットワークをベースにしている。[159] 2022年11月現在[アップデート]、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を検討していた。[160]
米国における中国製自動運転車の試験は、中国車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つながりがあるのではないかという懸念を引き起こしている。[161]
ドライバーとのコミュニケーション
ACは、例えばどの車が最初に交差点に入るかを決めるなど、運転手同士のコミュニケーションの必要性を複雑にする。運転手なしのACでは、手信号などの従来の手段は機能しない（運転手がいなければ手がない）。[162]
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、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。[99]予測が将来に及ぶほど、タスクはより困難になり、予測できない行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 1 秒間に何度も完全に再計算することです。もう 1 つの方法は、以前の予測の結果をキャッシュして、次の予測に使用し、計算の複雑さを軽減することです。[163] [164]
引き渡す
ADASはドライバーからの制御を安全に受け入れ、ドライバーに制御を返すことができなければならない。[165]
信頼
消費者は、安全だと信頼できない限り、エアコンを避けるだろう。[166] [167]サンフランシスコで運行されているロボタクシーは、安全上のリスクがあるとの反発を受けた。[168]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と、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。 [169] [170]しかし、自動運転機能を繰り返し使用すると、ドライバーの行動と自動運転車に対する信頼は徐々に改善し、どちらもより安定した状態になった。同時に、複雑な状況での車両の性能と信頼性も向上し、それによって国民の信頼が高まった。[171]
経済
自動運転は、さまざまな政治的、経済的影響ももたらします。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。たとえば、米国の多くの州は、交通費と税金から多額の年間収入を生み出しています。[172]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、特に運転専門職に大きく依存している業界で、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。[172]米国労働統計局のデータによると、2019年には、この部門で200万人を超える人がトラクタートレーラーのトラック運転手として雇用されました。[173]さらに、タクシーと配達の運転手は約370,400の職を占め、バスの運転手は680,000人以上の労働力を構成していました。[174] [175] [176]合計すると、約290万の仕事が失われる可能性があり、2008年の大不況で経験した雇用喪失を上回ります。[177]
公平性と包括性
テクノロジー業界における特定の人口統計グループの重要性は、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。社会には、政治的な目的を持たない人々もおり、テクノロジーの進歩は特定のグループにおける不平等の促進とは何の関係もないと信じ、これをばかげた思い込みと見なしている。 [178]
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、自律走行車検知システムは肌の色が濃い人の認識において一般的に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、照明や視覚障害物などの環境変数を調整したにもかかわらず、変わらなかった。[179]
責任の根拠
衝突やその他の事故に対処するための責任基準はまだ採用されていない。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、またはADAS技術サプライヤーに課される可能性がある。[180]さらに、自動運転車に人工知能技術が組み込まれると、所有権と倫理的ダイナミクスに複雑さが増す。AIシステムは本質的に自己学習型であるため、説明責任は車両の所有者、メーカー、またはAI開発者のいずれに課されるべきかという疑問が生じる。[181]
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。ACに適応したこの実験では、1人の乗客を乗せたACが、その前に立ちはだかる歩行者と対峙する。ADASは概念上、歩行者を死亡させるか、壁に突っ込んで乗客を死亡させるかを選択しなければならない。[182]考えられる枠組みとしては、義務論（形式的ルール）と功利主義（危害軽減）がある。[99] [183] [184]
ある世論調査では、危害軽減が好まれていると報告されているが、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、歩行者はその逆の意見だった。功利主義的な規制は不評だった。[185]さらに、文化的視点は、これらの倫理的ジレンマに対する対応の形成に大きな影響を及ぼす。別の研究では、文化的偏見が、自動車事故のシナリオで特定の個人の救助を他の人よりも優先するという好みに影響を与えることがわかった。[181]
プライバシー
一部のACは機能するため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れば目的地、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ハッカーがアクセスできる可能性がある。[186] [187] [188]
道路インフラ
ACは道路インフラ（交通標識、右左折車線など）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、そのインフラの改修が必要になる場合がある。[189] 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。[190] 2023年4月、JR東日本は、地方での気仙沼線の 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。[191]
テスト
アプローチ
ACは、デジタルシミュレーション[192] [193]、制御されたテスト環境[194] 、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、何らかの許可証[195]または許容される動作原則を遵守する義務があります。[196]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準備したテストドライバーが車両に同乗する必要があります。[197]
2010年代と離脱
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自動的に解除された頻度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る。[198]これはシステムの堅牢性を測る一つの指標である（理想的には、システムは決して解除されないはずである）。[199]
2017年、Waymoは352,545マイル（567,366 km）のテストで63回の切断を報告しました。切断間の平均距離は5,596マイル（9,006 km）で、このような数字を報告している企業の中で最高（最良）でした。Waymoはまた、他の企業よりも多くの自動運転マイルを記録しました。2017年の1,000マイル（1,600 km）あたりの切断率は0.18で、2016年の1,000マイル（1,600 km）あたりの切断率0.2、2015年の0.8よりも改善されました。2017年3月、Uberは1回の切断あたり平均0.67マイル（1.08 km）を報告しました。 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。[200]
2020年代
離脱の定義
報告企業は、何が解除に該当するか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。[202] [199]自動運転車会社の幹部は、解除はさまざまな道路状況を考慮していないため、誤解を招く指標であると批判しています。[203]
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。[204]
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。[205] [206] [207]
2022年11月には、「シナリオベースの安全性評価フレームワーク」に関する国際規格ISO 34502が発行された。[208] [209]
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。[210] [211] 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。[212]
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。[213] [214] [215]
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。 [216]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。 [217]
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た。同氏は「歩行者が自動運転車とどのように関わるかを探りたかったので、彼らの反応を探るためにこの独自の方法論を開発した」と述べた。この研究では、運転席に誰かがいない場合、歩行者は道路を渡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ことが判明した。[218]
事件
テスラ
2023年現在、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。[219]
2016年1月20日、中国の湖北省で、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。[220]当初、テスラは、衝突により車両がひどく損傷したため、レコーダーでは当時車がオートパイロットを使用していたかどうかを判断できなかったと述べた。しかし、車は回避行動を取ることができなかった。
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するオートパイロットによる死亡事故が発生しました[221] [222]。死亡したドライバーの父親とテスラの間で起こっていた民事訴訟で、テスラは車がオートパイロットを使用していたことを文書で証明しました。[223]テスラによると、「オートパイロットもドライバーも、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、ブレーキはかかりませんでした。」 テスラは、オートパイロットが作動した状態で1億3000万マイル（2億1000万キロメートル）以上走行した中で、これがテスラ初のオートパイロットによる死亡事故であると主張しました。テスラは、米国ではすべての車種で平均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。[224] [225] [226]ただし、この数字にはオートバイ/歩行者の死亡者も含まれています。[227] [228]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、テスラ車の場合、オートパイロットの搭載後に事故率が40％減少したことが明らかになりました。[229]
グーグル ウェイモ
2015年6月、グーグルは同日までに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台は一時停止標識または信号機での追突事故で、そのうち2台は他のドライバーが横から衝突したもの、1台は他のドライバーが一時停止標識を無視したもの、1台はドライバーが手動で車を操作していたものだった。[230] 2015年7月、3人の従業員が、ドライバーがブレーキを踏まなかった車に追突され、軽傷を負った。これは負傷者を出した最初の衝突事故だった。[231]
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件の衝突事故を起こしており、そのうち13件は他のドライバーに過失があったが、2016年には車両のソフトウェアが事故を引き起こした。[232] 2016年2月14日、グーグルの車両は進路を塞ぐ土嚢を避けようとした。その際にバスに衝突した。グーグルは「今回のケースでは、明らかに我々に責任がある。なぜなら、我々の車両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。 [233] [234]グーグルは、この事故を誤解と学習経験と位置付けた。負傷者は報告されていない。[232]
Uber の先進技術グループ (ATG)
2018年3月、アリゾナ州でUberのAdvanced Technologies Group (ATG)がテストしていたエアコンに衝突され、エレイン・ハーツバーグさんが死亡した。車にはセーフティドライバーが乗っていた。ハーツバーグさんは交差点から約400フィートのところで道路を横断していた。[235]専門家の中には、人間の運転手なら衝突を避けられたかもしれないと言う者もいた。[236]アリゾナ州知事ダグ・デュシー氏は、Uberが公共の安全を守ることに「疑いの余地のない失敗」をしたとして、同社のエアコンテストの権限を停止した。[237] Uberはまた、2020年に新たな許可を得るまでカリフォルニアでのテストを中止した。[238] [239]
NTSBの最終報告書は、事故の直接の原因は、安全運転手のラファエラ・バスケスが携帯電話に気を取られて道路を監視できなかったことにあると結論付けたが、ウーバーの「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「非常に高いレベルの」メタンフェタミンがあったと指摘した。 [240]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に調査を実施するよう求めた。[241] [242]
2020年9月、バスケスは危険行為の罪を認め、3年間の保護観察処分を受けた。[243] [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NIO ES8で建設車両と衝突し死亡した。[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処できなかった。[244]車両のマニュアルには、建設現場の近くでは運転手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た。[245]
ポニー.ai
2021年11月、カリフォルニア州運輸局（DMV）は、10月28日にフリーモント市で発生した衝突事故を受けてPony.aiのテスト許可を停止すると通知した。 [246] 2022年5月、DMVは安全ドライバー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。[247]
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。[248] [249]
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、死亡させた。[250]
2024年3月、ペンシルベニア州の高速道路で、スピードを出し、携帯電話を持ち、BlueCruiseを使用していた飲酒運転者が、2台の車を運転していた2人をはね、死亡させた。[251]最初の車は故障し、車の一部が左の走行車線に出た状態で左路肩に停車していた。[251] 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た。[251]
NTSBは両事件を調査中である。[252]
合計インシデント数
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日まで入手可能である。[253]
この期間中に報告された自動運転車事故（ADSとADASの両方）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。[254]
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」の使用に抵抗がないと回答した。[255]
2012年に17,400人の自動車所有者を対象に行われた調査では、当初「完全自動運転車」の購入に興味があると答えた人が37%だった。しかし、その技術には3,000ドルの追加費用がかかると聞くと、その数字は20%にまで下がった。[256]
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%が前向きな姿勢を示し、10%が未定、44%が懐疑的、24%が敵対的であった。[257]
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を最も信頼していることが明らかになった。[258]
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。31.7％は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。[259]
2015年に109カ国5,000人を対象に行われた調査では、平均的な回答者は手動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余計なお金を払いたくないと回答した。回答者はハッキングや悪用を最も懸念していることが判明し、法的問題や安全性についても懸念している。最後に、先進国の回答者は車両共有データにあまり不安を感じていなかった。[260]この調査では、消費者がエアコンの購入に関心があることが報告されており、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」興味を持っていると述べている。[260]
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、教育を考慮して、男性は不安が少なく、熱意が高いと報告されたが、女性はその逆であった。この差は若い男女間で顕著であり、年齢とともに減少した。[261]
2016年に米国で1,584人を対象に行われた調査では、「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だろうと考えている」と答えた。人々は安全性とハッキングリスクを懸念していた。しかし、この新しいタイプの車に利点がないと答えた回答者はわずか13%だった。[262]
2017年に4,135人の米国成人を対象に実施された調査では、多くの米国人が自動運転車の普及を含むさまざま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。[263]
2019年には、それぞれ54人と187人の米国成人を対象とした2つの世論調査の結果が発表された。アンケートは自動運転車受容モデル（AVAM）と呼ばれ、回答者がさまざまな自動化レベルの意味をよりよく理解できるように追加の説明が含まれていた。ユーザーは高い自動運転レベルをあまり受け入れず、自動運転車を使用する意向が大幅に低かった。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様に高いドライバーの関与（手、足、目の使用）を必要とすると認識されていた。[264]
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る。[265]
2024年にニューヨーク大学のサラヴァノスら[266]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）は使いやすいだろうと考えていることが報告されています。
回答者のうち AC を個人的に使用した経験のある人がほとんどいないことを考えると、世論調査はあまり意味を持たない可能性があります。
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、研究者たちは規制の遅れが導入を遅らせる可能性があることを公然と懸念していました。[267] 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。[268]
2023年現在、[アップデート]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。[269]
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ある。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る。[270]
フォードは2022年に特定の車両でBlueCruiseサービスの提供を開始しました。このシステムはリンカーン車ではActiveGlideと呼ばれています。このシステムは、車線中央維持、道路標識認識、13万マイル以上の分離高速道路での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1.2バージョンでは、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。[271] [272] 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、フォードの電動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。[273]
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ある。FSDは、高速道路と街路での運転（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、障害物回避を提供するが、ドライバーはいつでも車両を制御できる状態にしておく必要がある。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の圧力監視を組み合わせて、ドライバーが目と手を離さないことを保証する。[274] [275]
テスラのFSD書き換えV12（2024年3月リリース）は、認識、監視、制御のすべての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。[276] [277] LiDAR、レーダー、超音波を使用せず、視覚のみの認識システムに8台のカメラを使用しています。[277] 2024年4月現在、FSDは200万台のテスラ車に導入されています。[278] 2024年1月現在、テスラはシステムのレベル3ステータスの要求を開始しておらず、そうしない理由も明らかにしていません。[275]
発達
ゼネラルモーターズは、現在の「スーパークルーズ」システムを大幅に改良した「ウルトラクルーズ」ADASシステムを開発中だ。同社によれば、ウルトラクルーズは米国の200万マイルの道路の運転シナリオの「95％」をカバーするという。車内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、Qualcomm Snapdragon Ride Platformで動作する。高級電気自動車キャデラックセレスティークは、ウルトラクルーズを搭載した最初の車の1つとなる。[279]
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ための新しい「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。[280] [281]
レベル 3 – 条件付き自動化
2024年4月現在[アップデート]、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となっている。 [68]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。[282]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。[282] [68] 2024年4月現在、この機能を備えたメルセデス車1台がカリフォルニア州で販売されている。[282]
発達
ホンダはレベル3技術の強化を続けた。[283] [284] 2023年時点で、レベル3対応車両は80台販売されている。[285]
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]カリフォルニア州も2023年にドライブパイロットを認可した。[286]
BMWは2021年にエアコンを商品化した。[287] 2023年にBMWはレベル3技術のリリースが近づいていると発表した。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。[288]
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テストする認可を取得した。[289] [290]
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から得られ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の機能を備えていると主張しました。[291]
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、ゼンセアクトの技術を活用し、ボルボXC90の後継車であるSUV「ポールスター3」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。 [292]
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までの自動運転に向けた提携を発表しました。この共同開発はレベル4の機能をターゲットとしています。[293]
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の自動運転のジェネシスG90を提供する予定である。[294]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。[295]
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る。 [296]
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た。[297] AIST製のZENドライブパイロットレベル4がそこで稼働している。[298]
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による公開デモ走行を開始した。 [299] 2021年8月、トヨタは東京2020オリンピック選手村周辺で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。[300]
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名付けられた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。[301] [302] 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。[303]
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。[304] 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。[305]
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ました。[306]
参照
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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に関するメディア
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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）33-47]
