自動運転車は交通事故のほとんどをなくすことはできないかもしれない

自動運転車は交通事故のほとんどをなくすことはできないかもしれない

統計によると、交通事故のほぼ主な原因は運転者の過失です。そのため、自動化は長い間、セキュリティにおける潜在的なゲームチェンジャーと見なされてきました。しかし、道路安全保険協会(IIHS)の新たな調査によると、自動運転車が人間のように運転した場合、事故を3分の1程度しか防げない可能性があるという。

[[329295]]

「自動運転車は最終的には危険の特定において人間よりも優れているかもしれないが、それだけでは相当数の衝突事故を防ぐことはできないことがわかった」と、IIHSの研究担当副社長でこの研究の共著者であるジェシカ・チッキーノ氏は述べた。

自動運転車がいつの日か事故を過去のものにする可能性があるというのが一般的な見解だ。現実はそれほど単純ではありません。警察が報告した事故に関する全国調査によると、運転者の過失は一連の事故の最終的な原因であり、10件中9件以上の事故の原因となっている。

しかし、同研究所の分析によれば、自動運転車は人間の運転手よりも正確な認識力があり、過失によるエラーの影響を受けにくいという理由だけで、自動運転車によって防げた事故はわずか3分の1に過ぎないという。残りの3分の2を回避するには、速度や利便性よりも安全性を優先するように特別にプログラムする必要があります。

「人間と同じように運転できる自動運転車を作ること自体が大きな課題だ」と、IIHSの研究科学者でこの研究の主執筆者であるアレクサンドラ・ミューラー氏は言う。「しかし現実的には、我々が耳にした約束を果たすには、自動運転車は人間よりも優れたものでなければならない」

自動運転車が人間と同じ危険な判断をするように設計されていた場合に今後も発生し続ける可能性のある事故件数を推定するため、IIHSの研究者らは、全国自動車事故原因調査で警察が報告した5,000件以上の事故を調査した。米道路交通安全局が収集した衝突事故事例は、米国全土で少なくとも1台の車両が牽引され、救急医療サービスが呼び出された衝突事故を表している。

IIHS チームは事例ファイルを検討し、事故につながったドライバー関連の要因を 5 つのカテゴリに分類しました。

  • 「知覚と認識」のエラーには、運転者の注意散漫、視界の妨害、危険を時間内に認識できないことなどが含まれます。
  • 「予測」エラーは、運転者が交通の隙間を誤って判断したり、他の車両の速度を誤って計算したり、他の道路利用者の行動について誤った想定をしたりするときに発生します。
  • 「計画と決定」のエラーには、道路状況に対して速すぎたり遅すぎたりすること、攻撃的な運転、前方の車両との車間距離を狭く保ちすぎることなどが含まれます。
  • 「実行とパフォーマンス」のエラーには、不適切または不正確な回避操作、過剰補正、および車両の制御におけるその他のエラーが含まれます。
  • 「無能力」には、飲酒や薬物使用、健康上の問題、または運転中の居眠りなどによって生じる機能障害が含まれます。

研究者らはまた、タイヤのパンクや車軸の損傷といった車両の故障によって引き起こされる衝突など、一部の衝突は避けられないものであると結論付けた。

[[329296]]

この研究では、研究者たちは道路上のすべての車両が自動運転になる未来を思い描いた。彼らは、これらの将来の車両が、完全に認識エラーや運転能力不足によって引き起こされる衝突を防ぐだろうと信じている。なぜなら、完全自動運転車のカメラとセンサーは、気が散ったり運転不能になったりすることなく、人間のドライバーよりも道路を監視し、潜在的な危険をより正確に特定できると期待できるからだ。

感知および認知エラーによる衝突事故のみが全体の 24% を占め、無能力化は 10% を占めました。もし道路上のすべての車両が自動運転であれば、こうした衝突は避けられるだろうが、そのためには適切に機能するセンサーと決して故障しないシステムが必要となる。自動運転車が他の種類の予測、意思決定、パフォーマンスのエラーを回避するように特別にプログラムされていない限り、残りの 3 分の 2 は依然として発生する可能性があります。

2018年3月、アリゾナ州テンピでUberのテスト車両が衝突し、歩行者が死亡した事故を考えてみましょう。同社の自動運転システムは当初、道路脇にいる49歳のエレイン・ヘルツバーグさんを正確に識別するのに苦労した。しかし、いったんそうすると、車は彼女が車の前を横切ることを予測することができず、彼女が横切ったときに衝突を避けるための正しい回避行動をとることができなかった。

調査サンプルにおける衝突事故の約 40 パーセントは、速度超過や違法な運転などの計画および判断の誤りが原因でした。ドライバーの意図的な意思決定が衝突につながる可能性があるという事実は、ドライバーの好みが自動運転車の安全上の優先事項と矛盾する場合があることを示しています。自動運転車が衝突事故のほとんどをなくすという約束を果たすためには、安全性と運転者の安全が一致しない場合に、安全性を運転者よりも優先するように設計されなければなりません。

自動運転車は交通法規を遵守する必要があるだけでなく、道路状況に適応し、交通量が多い場所や視界の悪い場所では人間の運転手よりも遅く運転するなど、他の道路利用者の行動の不確実性に対処するための運転戦略を実行する必要があります。

「私たちの分析は、自動運転車が人間の運転手よりも安全であるという約束を果たすためには、運転者の好みよりも安全性を優先することが重要であることを示している」とミュラー氏は述べた。

<<:  デジタルツインがディープラーニングのデータ格差を埋める

>>:  IIHS:自動運転車は交通事故を3分の1しか減らせない

ブログ    

推薦する

2019 年の ML と NLP におけるトップ 10 の研究ホットスポット

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式...

グラフ データの分野における Oracle Fermat テクノロジーの利点は何ですか?

[51CTO.com からのオリジナル記事] データは間違いなく企業にとって最も重要な資産の 1 ...

北京航空航天大学はモードの壁を打ち破り、可視光と赤外線モードにわたる普遍的な物理的対抗手段を開発しました。

近年、視覚システムのセキュリティ評価の研究が徐々に深まっています。研究者は、メガネ、ステッカー、衣服...

携帯電話が1秒で3Dホログラムを生成する、MITチームの新しい研究

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

人工知能はソフトウェア開発業界にどのような影響を与えるでしょうか? AIはクリエイティブな労働者に取って代わることはできない

AI業界はクリエイティブなソフトウェア開発者を満足させることは決してできないでしょう。このテクノロジ...

天文学者は人工知能を使って宇宙の実際の形を明らかにする

日本の天文学者たちは、銀河の形状のランダムな変化によって生じる天文データの「ノイズ」を除去する新しい...

人工知能は教育のバランスのとれた発展に貢献する

最近、中国人工知能学会、中国言語知能研究センターなどの主催による第3回中国知能教育会議が西安で開催さ...

AIがDevOpsを加速させる10の方法

今年初めに発表されたデロイトのレポートによると、AIベースのソフトウェア開発ツールを提供するスタート...

...

人工知能は職場のつながりとコラボレーションを変革できる

世界の人工知能(AI)市場は2027年までに2,670億ドルに達すると予想されています。しかし、テク...

LRUキャッシュの実装アルゴリズムについて議論しましょう

ビジネスモデル読み取り、書き込み、削除の比率はおよそ 7:3:1 です。少なくとも 500 万個のキ...

ガートナーが中国のAIスタートアップに関するレポートを発表:ほとんどの企業がこれら3つの技術に注目

最近、著名な国際データ調査機関であるガートナーが「市場ガイド:中国AIスタートアップ」調査レポートを...

小売業と教育における感情認識に焦点を当てていますが、Mizao.com はどのように違うのでしょうか?

[51CTO.com からのオリジナル記事] 喜び、悲しみ、恐怖、平静、怒り、驚き、軽蔑、嫌悪など...

2024年の人工知能の6つの主要な発展トレンド

テクノロジーが支配する急速に進化する世界では、人間の創造性と人工知能 (AI) の魅力的な融合が中心...

成都初の無人地下鉄が運行開始。列車の前方からの眺めはまるで時空を旅しているかのようだ

毎日地下鉄に乗るとき、トンネルを高速で走る列車の前方風景を見たことがありますか?11月13日、成都初...