自動運転車の安全性: 緊急停止と深刻な障害をもたらす要因とは

9月 2023

自動運転技術は交通分野において大きく進歩しています。モビリティに革命をもたらし、交通安全を向上させる可能性を秘めています。自動運転車両は、周囲を認識する複雑なセンサーシステムのみから情報を得ており、人間の介入なしで動作するようにトレーニングされています。カメラ、LIDAR、レーダーなど、さまざまなセンサーが車両に搭載されたソフトウェアに対して重要なデータを提供し、それによりリアルタイムでの意思決定が可能になります。

自動運転技術は、このように大きく進歩しています。しかしながら、同時にセンサーシステムが関わる重大なインシデントも発生しています。こうした事実により、複雑な運転シナリオへのセンサーのシームレスな統合には困難を伴うという問題が浮き彫りになっています。つい最近では、サンフランシスコで活動家グループが市内での自動運転車サービスの拡大に抗議を行いました。その際彼らは、Waymo と Cruise の自動運転車のボンネットにカラーコーンを設置し、車を走行不能にして強制停止させたのです。

しかし、なぜこれにより車両は停止してしまったのでしょうか？

原因は、センサーシステムが深刻な障害物を検知したためです。深刻な障害物というのは、自動運転車を緊急停止せざるを得ないレベルの障害物のことです。このインシデントにおける障害物の具体的な詳細と影響を受けたセンサーシステムについては、まだ明らかにされていません。しかし、「センサーの性能が十分に活かしきれないレベルの深刻な障害物というのは、どのようなものなのか」という議論が巻き起こりました。よくある問題としては、「カメラのレンズが見えにくくなる」というものがあります。これは泥、水滴、鳥の糞、その他多くの一般的な自然の遮蔽物によって引き起こされます。

こうした状況では、アルゴリズムの通常の動作が妨げられてしまいます。しかしほとんどの場合、シミュレーション/拡張による適切なトレーニングを行うことで、こうしたエッジケースに対応できるようなデータを得られます。

自動運転車の分野では、深刻な障害物について必ず考える必要があります。車両のソフトウェアが緊急停止プログラムを実行するレベルの障害または干渉がセンサーシステムで発生する障害物を、深刻なものとして判定します。緊急停止プログラムを実行すべきかどうかを決定する障害の範囲は、センサーの種類や自動運転車の特定の構成によって異なります。

たとえば、自動車が LIDAR センサーを使用して道路上の物体を検出している場合、半径約 1 メートルの円内で LIDAR センサーをブロックしている場合に緊急停止プログラムを起動させる必要があるでしょう。LIDAR センサーは、道路を 360 度の円でスキャンするレーザー光線を発するためです。半径 1 メートルの円内で LIDAR センサーが遮られると、レーザー光線が道路を認識できなくなり、車は停止します。

RGB カメラの範囲は、可視光スペクトル内の物体を検出できる距離と同様、少し複雑です。一般に RGB カメラの通信範囲は、良好な照明条件下では約 100 メートルですが、暗い条件下では通信距離が短くなる可能性があります。しかし、どのくらいの距離があれば良いのでしょうか。
自動運転車両では、異なる信号機が異なる車線に関連付けられているときに、関連する信号機の状態を認識する能力が重要です。これは、カメラまたは信号機と直接「通信」する V2X センサーを使用することで実現できます。しかしながら、現実には V2X センサーの普及はほとんど普及していないことから、ほとんどの場合でカメラが信号機を処理するための唯一のソリューションとなります。

技術的なシミュレーションは、深刻な障害とそれが自動運転車の安全性に及ぼす影響を理解する上で重要な役割を果たします。仮想環境を作成し、センサーの障害レベルを変更することで、シミュレーションで停止時間を推定し、さまざまな安全プロトコルの有効性を評価できます。

では、カメラの視点から円錐はどのように見えるのでしょうか。

ご覧のとおり、ブロックされているのは画像内の一部だけで、正確には視野全体の 17% です。したがって、17% を判断基準にすべきでしょうか。多くの安全性のケースと同様、これは判断基準になりません。重要なのは、ブロックされている範囲ではなく、場所であるからです。ブロックされた部分は 17% にすぎませんが、信号機の検出に最も重要な部分である中央部分がブロックされています。実際、これは最も重要な (中央の) 検出ゾーンの 34% を占めています。

信号認識などに必須となる重要なエリアがブロックされている場合、自動運転ソフトウェアは安全上の理由から車両を停止するようにプログラムされています。そして今のところ、それがベストプラクティスとなっています。

自動運転車両が進化し続けるにつれて、深刻な障害物に対処し、センサーの性能を向上させることが引き続き重要な焦点となります。センサーシステムに関連するインシデントは、堅牢なセンサーテクノロジー、高度なソフトウェアアルゴリズム、徹底的なテストの重要性を浮き彫りにしました。Cognata では、深刻な障害物であると判断するしきい値を把握し、技術シミュレーションを活用し、センサー機能を継続的に進化させることにより、インテリジェントで効率的な交通の未来に貢献する、より安全で信頼性の高い自動運転車の実現に向けて取り組んでいます。