車両の自動化レベルについて知りたい方は、自動運転車のさまざまなレベルについて知っておくべきことすべてを説明しますので、ぜひご覧ください。また、この投稿では、さまざまなレベルの自動化の例も紹介します。
車両自動化のさまざまなレベルとは？
画像出典：SAEインターナショナル
1. レベル0の自動化とは？(自動化なし/自律性なし)
道路を走行するほとんどの車はレベル0の自動化に分類されます。つまり、そのような車は、長距離運転でドライバーが一定の速度を維持するのに役立つクルーズコントロールなどの機能を備えているかもしれませんが、それ以外のものはありません。現在道路を走行しているほとんどの車は、自動化なしのカテゴリに分類されるこのレベルの自動化を提供しています。
2. レベル1の自動化とは？(運転支援)
レベル1の自動化では、車両は完全にドライバーによって制御されます。ただし、このカテゴリに分類される車両には、高度な運転支援機能がいくつか搭載されています。たとえば、アダプティブクルーズコントロールを搭載した車両は、レベル1の自動化を備えていると見なされます。アダプティブクルーズコントロールは、センサーやカメラを使用して、前方車両との安全な距離を保ちます。さらに、レーンキープアシストもレベル1の自動化に分類されます。レーンキープアシストもセンサーやカメラを使用して、車両を車線内に保ちます。したがって、意図せずに車線を外れた場合、レーンキープアシストが車両を車線に戻します。このように、ステアリングまたは加速とブレーキのいずれかをアシストできるが、両方を同時にアシストできない車両は、レベル1の自動化を備えていると見なされます。さらに、パークアシストなどの機能は、ドライバーをアシストするだけで運転プロセスを自動化しないため、レベル1の自動化と見なされます。レベル1の自動化は、今日提供されている多くの車種で利用可能です。
3. レベル2の自動化とは？(部分自動化)
部分自動化とも呼ばれるレベル2の自動化は、加速とステアリングなどの統合された自動機能を提供する車両に適用されます。レベル2の自動化では、基本的にアダプティブクルーズコントロールと何らかのステアリングアシストを組み合わせています。このレベルでは、運転タスクの責任は依然としてドライバーにあり、常に車両周辺の環境を監視する必要があります。簡単に言えば、このレベルの自動化では、ドライバーはペダルから足を離し、ハンドルから手を離すことができますが、車両周辺の環境に注意を払う必要があります。これは、ドライバーがシステムを運転に設定して別のタスクを実行することはできないことを意味します。常に道路に目を向けておく必要があります。このレベルの自動運転は、渋滞でのドライバーの支援に非常に役立ち、通勤者にとって最適です。このレベルの自動化は、テスラのオートパイロット、ボルボのパイロットアシスト、GMのスーパークルーズ、アウディのトラフィックジャムアシストなどで見つけることができます。他にもありますが、これらが最もよく知られた例です。
4. レベル3の自動化とは？(条件付き自動化)
条件付き自動化としても知られるレベル3の自動化は、非常に興味深いものです。このレベルでは、ドライバーは車両内にいる必要がありますが、運転中は常に車両を監視する必要はありません。したがって、たとえば、ドライバーは車両に目的地へ向かうように指示し、スマートフォンを閲覧することができます。ただし、レベル3の条件付き自動化では、ドライバーは事前に通知を受けて車両の制御を引き継ぐ準備をしておく必要があります。基本的に、レベル3の自動運転車は、理想的な条件下では、ほとんど介入なしに、乗客をA地点からB地点まで輸送することができます。とはいえ、状況によっては、ドライバーが一時的に車両の操作に介入する必要がある場合があります。
5. レベル4の自動化とは？(高度自動化)
高度自動化とも呼ばれるレベル4は、車両が特定の条件下で運転機能のすべてを実行できる自動化レベルですが、ドライバーは車両の制御を引き継ぐことができます。レベル4の自動化では、車両は依然としてドライバーを必要としますが、介入なしにA地点からB地点まで移動できます。ただし、ドライバーは介入するオプションも持っています。簡単に言えば、レベル4の自動化では、車両はほとんどの環境でほとんどの条件下で運転タスクのすべてを実行でき、特定の状況では周囲の環境を監視することもできます。
6. レベル5の自動化とは？(完全自動化)
レベル5の自動化では、車両がすべての運転タスクを実行できるため、運転手は不要であり、ペダルやハンドルも必要ありません。これは最高レベルの自動化であり、車両は基本的に自動運転し、運転席に運転手がいる必要すらありません。
車両自動化の利点
車両の自動化レベルについて説明したので、次に車両自動化の利点を見てみましょう。
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安全性 – 自動運転車は、ドライバーが運転する車よりもはるかに安全であるため、人命を救い、ヒューマンエラーによる乗客や歩行者の負傷を防ぐ可能性があります。これは、自動運転車が人間よりも危険をより適切に特定でき、他の車両や歩行者との衝突を避けるために非常に迅速に反応できるためです。
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経済的利益 – 自動運転車は交通事故を減らす可能性があるため、社会は人命損失、負傷にかかる費用、職場の生産性損失という点で多額の費用を節約できます。自動車事故の削減は社会に多額の費用を節約し、一部の推計では年間数十億ドルに達するとされています。
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効率性 – 自動運転車は互いに通信し、交通渋滞を緩和し、人々が交通遅延に巻き込まれる時間を減らすことができます。これにより、通勤者の通勤時間を短縮し、ガソリン代を節約し、通勤者が道路で過ごす時間が短くなるため、車両排出量を削減できます。
- 生産性 – 自動運転車は、通勤者が運転以外のタスクを実行する通勤時間を活用できるようにすることで、通勤者の生産性を向上させます。平均して、通勤者は年間200時間を車の中で過ごします。車両の操作に集中する必要がない場合、その時間をすべて何に使えるか想像してみてください。
車両自動化はどのように行われますか？
企業が自動運転車を生産するためには、車両周辺の環境や状況を分析し、最終的に車両を誘導する決定を下すことができるアルゴリズムを開発する必要があります。車両は、さまざまなカメラ、センサー、その他の感覚装置を使用して情報を収集することで、周囲の環境を観察します。収集されたデータは、ディープラーニングまたは機械学習モデルをトレーニングするために使用されます。モデルがトレーニングされると、車両内の強力なコンピュータにデプロイされ、感覚情報を分析し、車両を誘導する決定を下します。
例えば、自動運転車はビデオカメラを使って道路標識、交通信号、他の車両、歩行者を検出します。LiDARは車両の周囲に光パルスを反射させて、車両からの距離を検出します。車輪の超音波センサーは、縁石、道路の端、他の車両を検出するために使用されます。これらのすべてのデータが収集され、AIモデルを訓練して、道路車両をより良く運転するために使用されます。
次に、機械学習モデルとディープラーニングモデルをトレーニングするために必要なデータをキャプチャおよび処理するシステムに焦点を当てましょう。
自動運転車およびADAS（先進運転支援システム）用車両データ収集システム
このセクションでは、カメラとセンサーによって生成されるデータを収集および処理するために使用されるデータ収集システムに焦点を当てます。データ収集システムはデータを収集し、ADAS（先進運転支援システム）および自動運転車のメーカーが、車両に展開されるディープラーニングまたは機械学習モデルをトレーニングするために使用できるようにします。組織が車両をトレーニングするために持っている現実世界のデータが多ければ多いほど、車両はこれまで見たことのない新しい環境に直面したときに、より優れたパフォーマンスを発揮します。
とはいえ、自動運転車や先進運転支援システムを搭載した車両によって生成されるデータを収集して保存することは、複数のソースから大量のデータを収集して保存する必要があるため、いくつかの課題を伴います。これには、大容量のデータを処理できる強力な処理能力と堅牢なストレージソリューションが必要です。
プレミオは、AIエッジ推論コンピューターとして知られるソリューションを開発しました。AIエッジ推論コンピューターは、車両カメラやセンサーからの情報を収集し、その情報を保存するために必要な処理能力とストレージ機能を提供する堅牢なコンピューティングソリューションであり、組織が新しい環境に直面したときにアルゴリズムの動作を教えるために使用できます。
AIエッジ推論コンピュータは、データを収集・保存するために車両のエッジに展開できます。頑丈であるため、車両に展開できます。つまり、ほこり、破片、衝撃、振動、極端な温度に耐えるように強化されています。
さらに、幅広い電力範囲により、車両バッテリーからの電力供給を含む、さまざまな電源入力シナリオと互換性があるため、車両での使用のために特別に設計されています。したがって、データ収集目的で車両に展開できるソリューションをお探しの場合、PremioのAIエッジコンピューティングソリューションは優れた選択肢です。なぜなら、カメラやセンサーから収集されたデータを格納するのに十分なストレージで構成でき、受信するすべてのセンサーデータを処理するために必要な処理能力を備えているからです。
最後に、組織がデータの収集と保存に加えて推論分析を実行できるソリューションを必要とする場合、AIエッジ推論コンピューターには、AIワークロードを高速化するためにGPUを装備することができます。GPUは、コンピューターで使用されるCPUよりもコア数が多いため、複数の計算を同時に処理できるため、ディープラーニングの推論分析を実行するのに優れています。
よくある質問 (FAQs)
1. 自動化の最高レベルとは？
自動化の最高レベルはレベル5です。レベル5の自動化では、車両はすべての運転タスクを実行できるため、運転手が車両にいる必要すらなく、ブレーキ/アクセルペダルやハンドルも不要です。レベル5では、車両は人間がハンドルを握る必要なしにすべてを行うことができます。したがって、車両にA地点からB地点まで連れて行くように命令するだけで、それ以上何もしなくても車両に運転してもらうことができます。たとえば、Google Waymoは現在、運転手のいない自動運転車の群れを保有しています。そのため、後部座席に乗って目的地を入力すると、車両はそれ以上何もしなくても目的地まで連れて行ってくれます。
2. 自動運転車はどのようなセンサーを使用しますか？
自動運転車は、運転を支援するために、カメラ、LiDAR、ソナー、超音波、GPS、レーザー、その他のセンサーを使用します。センサーは、車両が周囲の環境を「見る」方法であり、強力なコンピューターがその感覚情報に基づいて車両を誘導する決定を下すことを可能にします。
3. 自動化の最低レベルとは？
自動化の最低レベルはレベル0です。道路を走行するほとんどすべての車両はレベル0の自動化を備えています。つまり、ドライバーは常に車両の運転に全責任を負います。たとえば、ほとんどの車が搭載しているクルーズコントロール機能を備えた車両は、レベル0の自動化を備えていると見なされます。
4. 車両自律性の異なるレベルとは？
車両自律性の異なるレベルは、レベル0自律性（自動化なし）、レベル1自律性（運転支援）、レベル2自律性（部分自動化）、レベル3自律性（条件付き自動化）、レベル4自律性（高度自動化）、およびレベル5自律性（完全自動化）です。これらは車両自律性/自動化の6つの異なるレベルです。この投稿の最初の部分で、車両自律性の異なるレベルについて詳しく説明しています。
5. 自動運転車は合法ですか？
自動運転車は明示的に違法ではありません。つまり、道路での走行を禁止する法律はありません。しかし、その存在を明示的に許可する法律もほとんどありません。ほとんどの法律は、人間が車両を操作することを要求しており、その他は単に人間が車両を操作していると仮定しています。したがって、自動運転車は、人間がハンドルを握っている限り、技術的には道路を走行できます。