自動運転システムは互換性があるべきですか?

自動運転車の成功と失敗、それが最終的にネットサーフィンできるかどうかにかかっています。 友人とチャットしたり、メールを読んだり、車が走行中に仮眠したりすることもできます。つまり、 コード。 すべての大手自動車メーカーは、実質的に同じ目標を課せられたプログラマーの軍隊を雇用しています。それは、車が目的地までの道を安全に走行できるようにするコードを書くことです。

問題は、最終的にはすべてが同じ道を共有することになるということです。 ここで疑問が生じます。自動運転システムが相互に通信できない場合、複数のシステムは衝突することなく安全に道路を走行できるのでしょうか?

「2007 年の最初の DARPA アーバン チャレンジに参加する人は皆、同様の懸念を抱いていました」とブライアンは思い返します。 サレスキー氏は、複雑な都市コースをナビゲートして目的地まで移動する自動運転シボレー サバーバンの開発に貢献しました。 勝利。 現在、彼はペンシルベニア州ピッツバーグに本拠を置くArgo AIのCEOを務めている。同社はフォードが2021年に展開する自動運転システムの構築を委託した会社だ。

「複数の駆動システムがすべて同じテストコースで動作するのは初めてのことであり、 お互いに交流し、同じ交通規則に従う必要があるなどです」とハイテク技術者は回想します。 起業家。 「私たちは、そのやり取りが驚くほど人間らしいものであることを見てうれしく思いました。 先進的なシステムは問題なく他のロボット トラフィックと対話することができました。」

今日、「挑戦」は大きく異なります。 重要なのは自律性を達成できるかどうかではなく、どの企業が最初の車両を生産し、市場で先行者利益を獲得するかということです。

レースも、比較的小規模で高度に管理されたテストコースから現実の世界に舞台を移しました。 地理はさらに多様です。 賞を争う自動運転車はさらに増えています。 そして、歩行者から跳ね返るボールまで、障害物は相変わらず予測不可能です。 言うまでもなく、自動運転車は、あなたのお母さん、お父さん、アイダおばさん、そして車を操縦することを選択した他のすべての人間が運転する車両と道路を共有する必要があります。

一言で言えばリスクが高くなります。 アーバン チャレンジ中に駆動システムが故障したとしても、車両が人や物に損害を与えることはほとんどありません。 たとえば、ピッツバーグのダウンタウンで制御不能になった自動運転車 (AV) についてはそうは言えません。 検索 "ウーバーと歩行者」と疑問がある場合は、

では、競合する自動運転システムは依然として共存できるのでしょうか?

1 つのコードですべてに対応

残念ながら、この件に関してはほとんどコンセンサスがありません。 AI 開発者や安全擁護者の中には、単一の運転システム (すべての運転責任を管理する独自のコード セット) が自動運転への最も安全で効率的な手段であると考えている人もいます。

「明確な期待、明確な成果物、明確な障害モード、および結果を備えた単一のシステムがあったとしたら、 より高いレベルの透明性と理解が得られるだろう」と、National Safety 社の CEO、デボラ・ハースマン氏は述べています。 評議会。 「無人運転の進化において先行者利益を獲得するための競争はもはやなくなり、すべての開発者は確実なものを中心に構築することになるでしょう。」

さまざまな状況で AV がどのように動作するかについて標準化された一連のルールが最良のアプローチであると考える人もいます。 AV レースに比較的新規参入した NuTonomy と Voyage は、そのような戦略に賛成です。 両社は、歩行者の衝突を含む幅広い状況下で自動運転車がどのように動作すべきかについての枠組みを提供する論文を発表している。 彼らは、他の開発者がプロ​​グラミングの取り組みの基礎として使用することを望んでいます。

Voyage は、「業界の基本的な安全リソース」を提供するために、社内の安全手順、材料、テスト コードをすべてオープンソースにしました。 CEO オリバー・キャメロン・キャメロン アルス・テクニカに語った アリゾナ州テンピで起きたウーバー衝突事故の後、彼は人々を落ち着かせるのに多くの時間を費やし、これは孤立した事件だと人々に告げたという。 「しかし真実は、業界の誰もがテクノロジーと安全プロセスを自ら再発明しているということであり、これは非常に危険なことだ」とキャメロン首相は同誌に語った。 「オープンソースとは、より多くの目、より多様性、そしてより多くのフィードバックを意味します。」

多ければ多いほど良い

ただし、一部の専門家は、1 つのコードですべてに対応するアプローチには重大なリスクがあると見ています。 「全員を単一のシステムに閉じ込めてしまうため、今後のイノベーションや変化が不可能になる可能性があります」とアルゴ社のサレスキー氏は警告する。 「誰もが同じ理由や解決策で解決しているわけではありません。」

むしろ、サレスキーらは、この問題に取り組むために複数の取り組み、複数のアプローチをとることが有用であると信じている。 多様性は、困難な状況や状況にうまく対応できる堅牢でフォールトトレラントなシステムを構築するための柱の 1 つです。 環境。 ベイエリアでもピッツバーグでも、当社のシステムと他の競合システムとの間に不利な相互作用が発生したことはありませんし、そのようなことは予想されていません。」

アイアンシティでも他の場所でも、競争力のある「自動運転」車の間で衝突は起きていないが、 システムに関連する可能性のある、運転車両と歩行者との顕著な事故がいくつかあります。 プログラミング。 そして参加者全員ではありませんが、 生き残った.

他者から学ぶ

誰もが同意しているように見えるのは、安全が最優先されなければならないということです。 「自動車メーカーは安全性をめぐる競争をやめることに同意しなければならない」とNSCのハースマン氏は言う。 「みんなが買いたいと思っているのは、 上部の安全ピック. しかし、それは、ある車が他の車よりも優れていることを示しているだけです。 自動車メーカーは航空業界の戦略から一ページを取り上げる必要がある。 彼らは自発的に安全を主な焦点に引き上げ、研究や学んだことを共有する必要があります 実験を通じて、1 つの自動車メーカーだけが最も安全な [AV] を製造するのではなく、すべての自動車メーカーが最も安全な自動車メーカーになることを確認します。 最も安全です。」

データの共有は、どんなデータであっても、現在ホットな話題ですが、そのおかげで誰も議論したくない、関わりたくないのです。 フェイスブックとケンブリッジ・アナリティカ、これが今後の自動運転運動の成功の要であると信じている人もいます。 「作業の共有は、まだ定義されていない標準ネットワーク上で通信し、連携して動作できる堅牢なテクノロジーを開発するために不可欠です」とブライアン・ライマー氏は言います。 「これが、可能な限り最も安全で最適な運転を行う AI を生み出す唯一の方法です。」

エッジケース（自動運転システムの機能に負担をかける稀な出来事）は、自動車メーカーが知識を共有する最も説得力のある理由の 1 つである可能性があります。 他のドライバーが予期せず方向転換したり、道路に瓦礫が落ちたり、ビニール袋が車両の前で吹き飛ばされたりすることを考えてください。 このようなイベントはめったに発生せず、コンピューターには現在のところ、どのように対応するかを決定するための常識が欠如しているため、エッジ ケースに対処するように AV をトレーニングするのは困難です。

しかし、発生したエッジケースからの情報を相互に共有することで、AV 企業は自社のシステムをテストできるようになります。 シミュレーターでそれらがどのように反応するかを確認し、必要に応じて調整し、互いの利点を活用します。 経験。

「安全性に対する『ベルトとサスペンダー』のアプローチを作成するには、最低限の性能基準や期待値が必要です」と NSC のハースマン氏は言います。

問題は、どのような種類のデータを共有するかです。 多くの自動車メーカーは、規制当局や自動車コミュニティの他のメンバーと積極的に話し合い、ベストプラクティスについて話し合っています。 しかし、ほとんどの企業は「競争上の優位性」を簡単には放棄しません。安全手順は彼らにとって知的財産です。

「あらゆる状況ですべてのデータを共有すべきというわけではありません」とホワイトソースの CEO、ラミ・サスは言います。 ソフトウェア開発チームとセキュリティチームにオープンソースの完全な制御と可視性を提供します 使用法。 「しかし、安全機能や安全性を維持する AV の能力に影響を与えるデータは、 [自動車運転から無人運転への移行]が機能するには、セキュリティが共通の取り組みとなる必要がある きちんと。"

同じ言語を話す

互換性のあるコードは必ずしもほとんどの人にとって懸念事項ではありませんが、車両間の通信を促進するための共通言語が必須であることには誰もが同意します。 それでも、車車間通信は自動運転の方程式に必須の要素ではありません。

「それは単に次のようになります 別のセンサー交通状況、他の車両の位置、速度に関する情報を収集しています」とチップセット大手 Nvidia の自動車担当ディレクター、ダニー シャピロ氏は言います。 このチップセットの巨大企業は、自動車の自動運転を可能にする超高速車載コンピューターの開発において、過去数年にわたり支配的な地位を占めてきた。 「このデータは、車がコーナーをより早く曲がり、対向車をより早く識別し、衝突を避けるために速度を調整するように指示するのに役立ちます」とシャピロ氏は言います。 「しかし、すべてのシステムが理解できる共通言語が必要です。」

残念ながら、V2V は標準化には程遠いです。 「そのため、私たちは現在、他の車に接続したり、クラウドに接続したりするのではなく、周囲を認識できるようにして、スタンドアロンで意思決定できるシステムを構築しています」とシャピロ氏は言います。

現時点での目標は、今後数年以内に特定の地理的エリア内で安全に自動運転できる自動車を実現することです。 これらは、Mobility-as-a-Service アプリケーションに使用されます。 フォード、GM、テスラ、ウーバー、ウェイモはいずれも自動運転ライドシェア事業を開始すると約束しており、その約束を果たすべく順調に進んでいる。

ただし、これらの第一世代の AV は、いつでも、どこでも、どんな状況でも自動運転できるわけではありません。 そのためには、車両が競合せずに共存したい場合には、車両間の通信、つまり互換性が必要であるとほとんどの専門家が考えています。 それで、これはいつ起こるのでしょうか？ あなたの推測は誰よりも優れています。 自動運転ライドシェアが商業的に成功した場合、開発者は次のステップ、つまり私道に完全自動運転車を導入する動機を持たなくなるかもしれません。

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