自動運転の未来：利便性とコネクテッド性 詳細統計 – Spherical Insights

複数のプラットフォームの機能と性能を統合する包括的なADASプラットフォームの開発は、自動車OEMとサプライヤーの注力分野です。アーキテクチャの複雑化とコンピューティング要件の増大に伴い、高性能で高精度なセンサーと車両周囲の正確な情報表現に対する需要が高まり、性能と費用対効果の適切なバランスを実現するソリューションが求められています。さらに、カメラ、レーダーセンサー、赤外線センサーを活用することで、自動運転が可能になります。
 

市場概要:

「世界の自律走行車市場規模は、2021年の2,230万台から2030年には6,340万台に成長し、年平均成長率（CAGR）は15.3%になるとSpherical Insights & Consultingが発行した統計分析レポートで予測されています。」 

先進国では、ほとんどのOEMがレベル3の自動運転を採用しており、人間が運転席に座り、必要に応じて運転を引き継ぎます。しかし、このレベル3の自動運転は完全に安全というわけではありません。車両が運転を引き継ぐよう要求した際に、ドライバーが反応する時間が十分にない可能性があるため、事故の責任を誰かに問うことは困難です。これらの大きな障壁が、自動運転車の普及を阻む可能性があります。
 

交通管理

自動運転車の推進派は、その技術によっていかに効率的な交通流が実現できるかについて頻繁に議論しています。相互に通信する車両は、車両同士がより接近して走行することで事故を防ぎ、スペースを最適化できます。しかし、最近の自動運転に関する議論は、主に乗用車に集中しています。大型トラックが隊列を組んで非常に接近して走行するプラトーニングや、ファーストマイルとラストマイルの交通問題に対処できる自動運転シャトルには、いずれも大きな可能性を秘めています。
 

この論文によると、これらの予測の問題点は、自動運転車が早期に普及すると、個人所有の車両が増え、より交通効率の高い公共交通機関の利用が減る可能性があることだ。自動運転車は通勤時間をスマートフォンで読書やソーシャルメディアのチェックに費やす可能性があるため、通勤時間が長くなる可能性がある。
 

インフラストラクチャー

AVが既存の交通システムにもたらす劇的な変革により、インフラ整備は喫緊の課題となるでしょう。AVは、明確な車線区分線、運転関連データの保存場所、そして電気を使用する場合はより堅牢な充電ネットワークを必要とします。これらの障害を十分に予測しないと、システムは初期段階で使用不能になる可能性があります。
 

この報告書は、公共インフラ支出を最優先にする方法を今すぐ議論することを提案している。当局は、地域社会や業界との協議を通じて、自動運転車向けの新機能の導入や既存インフラの強化が必要かどうかをより適切に判断できるだろう。
 

賠償責任保険

自動運転車の世界において、責任と保険の問題は最も複雑な問題の一つです。運転者が読書などによる脇見運転で衝突事故を起こした場合、保険会社はどのように対応するのでしょうか？さらに、「ドライバー」は誰で、最終的な「制御」権は誰が持つのでしょうか？ここでも、地域社会との連携が鍵となります。AVのスムーズな導入を実現するために、本研究ではAV企業との連携の可能性を示唆しています。
 

警察と緊急対応

法執行機関の対応を考えると、AVはより多くの懸念事項を引き起こします。法執行機関は、車間距離を詰めている車両が実際には接続されたAVネットワークであるかどうかをどのようにして見分けることができるのでしょうか？AVが違法薬物の運び屋として利用されるのは容易に想像できます。さらに、通常の交通検問でAVが停止された場合、地元警察は困惑する可能性があります。
 

この研究では、近い将来、警察や救急隊がAVと遭遇した場合に備えて、特別な訓練プロトコルを作成することを推奨しています。長期的には、法執行機関はメーカーと協力し、違法な物品を運搬していると判断されたAVを停止させる「キルスイッチ」の開発を目指す可能性があります。救急隊は、中期的にはAVを活用して、警察の監視や救急車の出動業務の一部を自動化できる可能性があります。
 

社会正義と公平性

AV導入によって富裕層が不当に恩恵を受け、低所得層の負担が増大するというリスクは、解決が最も難しい問題の一つです。AVが従来の所有構造を採用した場合、その技術は富裕層のみの所有となり、社会経済的地位の低い住民が意図せず交通違反の罰金の大部分を負担することになるでしょう。AV保有者は移動中に仕事やメールの返信をする可能性があるため、AVを持たない人々は雇用市場で不利な立場に置かれる可能性があります。
 

レーダー干渉

自動運転車は、ナビゲーションにレーザーとレーダーを活用しています。センサーは車体に搭載され、レーザーはルーフに取り付けられています。レーダーは、周囲の物体からの電波の反射を検知することで動作します。走行中、車は周囲の車両やその他の物体に反射する電波を継続的に発信します。反射の時間を測定することで、車と物体との距離を計測します。そして、レーダーデータに基づいて適切な動作が行われます。レーダーは、周囲の物体からの電波の反射を検知することで動作します。
 

車と物体との距離を測定するために、反射の時間を計測します。そして、レーダーデータに基づいて適切な動作が行われます。この技術を道路上の数百台の車両に適用した場合、車は自身の（反射）信号と他の車両からの（反射または送信）信号を識別できるでしょうか？レーダーに複数の無線周波数が利用可能であったとしても、この周波数範囲がすべての製造車両に十分ではない可能性は低いでしょう。
 

自動運転車を実用化するためのアルゴリズム開発には、今もなお多くの困難が伴います。しかし、私たちの研究者、エンジニア、そして様々な分野の専門家たちの粘り強い努力もまた、依然として大きな課題です。業界全体の努力によって、自動運転車はいつか必ず実現し、そのメリットは計り知れません。燃料の節約、効率的な輸送手段の促進、シェアリングサービスの促進だけでなく、交通事故で失われる多くの命を救うことにも貢献するでしょう。
 

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