自己とは何か

自動車メーカーはすでに自動車の半自動運転を提供しているが、これはドライバーがまったく必要なくなるときへの備えにすぎない。

完璧な自動運転車を作成するという理想は、自動車の初期の頃から人気がありました。 1 世紀以上にわたるイノベーションと技術的進歩を経て、いくつかの企業がすでに公道でのプロジェクトに取り組んでおり、自動運転できる自動車の実現にこれまで以上に近づいています。

しかし、自動運転車はどのように機能するのでしょうか? そして、ロボット運転手の夢の実現にどれくらい近づいていますか?

名前が示すように、自動運転車（自動運転車とも呼ばれます）は、自ら運転する車です。 最新の自動運転車のほとんどは、緊急時に運転を引き継ぐためにドライバーが立ち会う必要があります。 緊急時や車が異常な動作をし始める状況を除けば、ドライバーの介入なしにほとんどの運転を車が処理することになっています。

自動運転車は、センサーとカメラを組み合わせて、周囲の世界の 3D 画像を作成します。 高度なソフトウェアを使用して道路上の車、人、障害物を検出し、車両が道路規則に従いながら安全に自動運転できるようにします。

多くの企業がこの技術に取り組んでおり、自動運転車を作るにはいくつかの異なるアプローチがあることを意味します。 さまざまな機能を備えた自動運転車には、さまざまなレベルが割り当てられています。

Waymo の自動運転タクシーを予約して乗るのは、自分で自動運転車を試す最も簡単な方法の 1 つですが、Waymo に初めて乗るにはアリゾナにいる必要があります。

世界の自動運転車のほとんどは完全な自動運転モデル​​ではなく、6 つの異なる自動化レベルに分類され、それぞれが前のものよりも優れた自動化を提供します。

最初の 3 つのレベルはすべて、運転中に人間が車両を制御する必要がありますが、残りの 3 つは人間の介入が制限されているか、まったく必要ありません。 車両自動化の各レベルはマイルストーンですが、レベル 5 が最もエキサイティングであり、多くの企業がその達成に向けて懸命に取り組んでいます。

驚くべきことに、ハードウェアの制限は自動運転車の分野では大きな問題ではありません。 理論上、自動運転車の動作に必要なセンサーは通常のカメラのみで、面倒な作業はソフトウェア処理が行います。 ただし、もちろん、さまざまなセンサーを使用して、ソフトウェアにできるだけ多くのデータを提供する方がはるかに安全です。

光検出測距 (LiDAR) センサーは深さを測定し、自動運転車の周囲の正確な 3D モデルを生成します。 これは、毎秒数百万のレーザー パルスを放射し、各パルスが反射するのにかかる時間を測定することによって実現されます。 反射時間が長いほど、物体はセンサーから遠くなります。

これは、自動運転車がその環境と周囲の物体を理解するのに役立ちます。 これには、建物、人、動物のほか、車両が通過するその他すべてのものが含まれます。 晴れた日には、混雑した都市環境で自動車が移動するために必要なのは LiDAR だけです。 ただし、雨や霧によって性能が低下するため、自動運転車は唯一のセンサー タイプとして LiDAR に依存できません。

レーダーは自動運転車上で LiDAR と同様の役割を果たします。 ただし、レーザーを放射するのではなく、電波を放射し、周囲の物体からの反射を測定します。 ただし、目標は依然として車の周囲の環境を理解することです。

LiDAR センサーの解像度はレーダーの 10 倍ですが、レーダーは悪天候の影響を受けません。 レーダーセンサーはLiDARセンサーよりも安価です。

Google の Waymo などの企業は、メインのセンサー アレイに LiDAR、レーダー、通常のカメラを組み合わせて使用​​しています。 一方、テスラは、道路を自律的に移動するための通常のカメラと高度なソフトウェアに全額投資することを選択しました。

顔認識テクノロジーは古くから存在していますが、主にスマートフォンや高度なセキュリティ ソリューションで使用されています。 自動運転車の目標は、機械学習を利用した物体認識によって、建物、車、人、その他車両の周囲のあらゆるものを検出することで、これを次のレベルに引き上げることです。