自動運転車の革命は世界を席巻し、Google やテスラなどの企業はすべて市場の一部を獲得しようとしています。
しかし、これは輸送の未来にとって、そしてさらに重要なことに、未来のエンジニアにとって何を意味するのでしょうか?
世界が輸送の新しい時代に移行するにつれて、工学部の学生と専門家は、自動運転車の背後にある技術と、それが将来にとって何を意味するかを理解する必要があります。
それでは、シートベルトを締めて自動運転車の世界に飛び込みましょう。この先の道は新しいアイデアと可能性に満ちています。
自動運転車を理解する
正式な定義:
人間の介入なしに経路を計画し、その計画を実行できる車両。
自動運転車は、疲れすぎて運転できない場合や、仕事の途中で仮眠したい場合に最適です。ただ座って、車にすべてを任せてください。「サウスパーク」ショーのこのエピソードを見たのは誰?
わかりました、説明に戻ります。
自動運転車とは、センサー、カメラ、レーダー、人工知能 (AI) を備えた車で、人間の助けなしで走行できます。
この技術は、人間のオペレーターが物理的に制御したり監視したりすることなく車両を運転できる、オンボードおよびリモートのハードウェアとソフトウェアの組み合わせです。
自動運転車の技術は、車をより安全にし、人を傷つけないようにし、さらには命を救うことができます。しかし、完全自動運転車をほとんどの人が利用できるようになるまでには、まだ多くの問題を解決する必要があります。
自動運転車のレベル
何ができるかに基づいて、自動運転車は 5 つのレベルに分類されます。
レベルのリストは次のとおりです。
- レベル 0: 車の運転に関するすべてをドライバーが担当します。
- レベル 1: 車には、クルーズ コントロールや車線維持の支援などの自動化システムが 1 つありますが、それ以外はすべてドライバーが担当します。
- レベル 2: 車には、アダプティブ クルーズ コントロールなど、連携して車線維持を支援する 2 つ以上の自動化システムが搭載されています。
- ドライバーは引き続き、車を監視し、必要に応じて制御を行います。
- レベル 3: 車は運転の大部分を引き受けることができますが、運転手は、車が要求した場合はいつでも運転を引き継ぐ準備ができていなければなりません。
- レベル 4: 車両は特定の状況で自動運転でき、人の助けを必要としません。しかし、車には、必要に応じて人間のドライバーが使用できるハンドルとペダルが残っている可能性があります。
- レベル 5: 車両は完全自動運転であり、人の助けを必要としません。
自動化のレベルの詳細については、次を参照してください。
https://en.wikipedia.org/wiki/Self-driving_car
自動運転車の現状
私がこれを書いている時点では、米国で合法的に運転できる完全自動運転車はありません。
ただし、部分的にしか自動運転しない車両もあります。たとえば、一部にはアダプティブ クルーズ コントロールがあり、車線を維持するのに役立ちます。
自動車メーカーとテクノロジー企業は、完全自動運転車を近く一般に公開することに取り組んでいます。
自動運転技術
自動運転車は、さまざまなテクノロジーを使用して周囲を感知し、意思決定を行います。
自動運転車で使用される技術の一部は次のとおりです。
- センサー: 自動運転車は、カメラ、レーダー、LiDAR などのセンサーを使用して、周囲を見て理解します。
- 人工知能: 自動運転車はセンサー データを分析し、複雑なアルゴリズムと機械学習システムに基づいて意思決定を行います。
- マッピング: センサーからの情報を使用して、自動運転車は周囲の地図を作成し、追跡します。
自動運転車は、カメラ技術を利用して道路標識やマーキングを読み取ることができます。
Light Detection and Ranging (LiDAR) システムは、自動運転車で周囲の 3D マップを作成するために使用されます。
自動運転車の課題
自動運転車の大量生産を開始する前に、解決しなければならない問題がいくつかあります。これらの問題には次のものがあります。
- 技術の進歩: 自動運転車の安全性と信頼性を高めるには、AI とセンサー技術のさらなる進歩が必要です。
- 環境: 自動運転車は、雨や雪などのさまざまな気象条件で安全に動作できなければなりません。
- 規制: 現在、自動運転車に関する連邦規則はなく、各州が独自の方法で自動運転車の使用方法を規制しています。
- 事故責任: 自動運転車が事故に遭った場合、誰が責任を負うかは明確ではありません。
これは、大量生産を開始する前に解決する必要がある複雑な法的問題です。
自動運転車の構築
自動で動くクルマを作るには、ソフトとハードの両方を作る必要があります。
ソフトウェア コンポーネントには、センサーと入力データから運転指示を生成するためのコンピューター サイエンス、機械学習、ディープ ラーニングの知識が必要です。
ハードウェア部分では、実際の車で運転指示を実行できるように、センサー、カメラ、およびその他の部品を組み合わせる必要があります。
さらに、自律走行車には、物体の検出や識別など、すべての自律機能用の複雑なソフトウェア スタックが必要です。
自動運転車を公道で走らせる場合は、安全性も考慮する必要があります。
スキルと資格
自動運転車のエンジニアになるには、コンピューター サイエンス、電気工学または機械工学の強力なバックグラウンドと、ロボット工学、センサー システム、機械学習の経験が必要です。
通常、コンピュータ エンジニアリング、メカトロニクス エンジニアリング、コンピュータ サイエンスなどの関連分野の学士号と、関連する実務経験またはインターンシップが必要です。
一部の仕事では、関連分野の修士号または博士号が必要になる場合があります。
仕事の責任
自動運転車エンジニアの職務には、ソフトウェア アルゴリズムの設計と実装、センサー システムの作成と統合、自動運転システムのテストと評価、および安全規則への準拠の確認が含まれます。
エンジニアは、自分の分野の最新の開発とトレンドに遅れずについていく必要があり、常にスキルと知識を向上させるために努力する必要があります。
教育とトレーニング
自動運転車のキャリアに必要なスキルと知識を得るために、個人はコースを受講するか、ロボット工学、メカトロニクス、または自動運転車の専門プログラムを提供する大学で学位を取得できます。
また、Coursera、Udacity、edX など、自動運転車エンジニアリングの認定資格と学位を取得できるオンライン コースやリソースも多数あります。
また、会議に参加し、同じ分野の他の専門家とつながりを持つことで、貴重な洞察が得られ、キャリアアップに役立ちます。
自動運転車の市場動向
今後数年間で、自動運転車の世界市場は大きく成長すると予想されています。
2020 年の市場規模は 761 億 3000 万ドルで、2030 年までに 2 兆 1,617 億 9000 万ドルに達すると予測されており、2021 年から 2030 年までの複合年間成長率 (CAGR) は 40.1% です。
スマート シティの進歩、インフラストラクチャと接続性の開発、自動運転車の需要の増加など、いくつかの要因がこの成長を後押ししています。
セグメンテーション
自動運転車市場は、自動化のレベルや車両の種類など、いくつかの要因に基づいて分類できます。
- 自動化のレベル: 何ができるかに基づいて、自動運転車は 5 つのカテゴリのいずれかに分類できます。
レベル 5 は完全に自律的であり、人の助けを必要としません。車が自動化されればされるほど、多額の費用がかかる可能性が高くなります。2021 年には、半自律型市場セグメントが世界市場の大きな部分を占めていました。
- 車両タイプ: 自動運転車の市場は乗用車が独占しており、2021 年の市場シェアの大部分を占めています。
しかし、特に物流や公共交通機関で使用するために、自動運転トラックやバスの需要も高まっています。
市場の主要企業
いくつかの大企業が自動運転車の市場をリードしています。
- フォルクスワーゲン AG。
- トヨタ自動車株式会社です。
- フォード・モーター・カンパニー。
- ゼネラルモーターズカンパニー。
- BMWグループ。
- ダイムラーAG。
- ボルボ・カー・コーポレーション。
- テスラ株式会社
- アウディAG。
- 本田技研工業株式会社
これらの企業は、自動運転車の新技術を開発するために研究開発に多額の資金を投入しています。
それらは市場の将来に大きな影響を与える可能性があります。
自律型水中ビークル
自律型水中車両 (AUV) は、水面にいる人からの常時制御を必要とせずに水中を動き回ることができる、無人の無人ロボットです。
AUV は海洋での研究によく使用され、調査、サンプルの採取、データの収集に使用されます。
船や陸上のオペレーターは、それらをプログラムまたは制御できます。カメラ、ソナー、深度センサーなど、サンプリングと調査のためのさまざまなツールを搭載しています。
パワーとモビリティ
AUV は、充電可能な特殊なバッテリー、燃料電池、またはソーラー パネルによって電力を供給されるため、長期間にわたって単独で動作することができます。
彼らは浅瀬に入ることができるので、ボートが行けない場所に行くことができます。これにより、大型船が行けない地域を探索するのに役立ちます。
AUVには推進システムがあり、水の中をすばやく正確に移動できます。
アプリケーション
AUV は柔軟性があり、次のようなさまざまなことに使用できます。
AUV は、海底を調査し、水の質、温度、および塩分を測定するために使用されます。
AUV を使用して、油流出を監視したり、サンゴ礁の変化を見つけたり、汚染の原因を突き止めたりすることができます。
軍事作戦: AUV は、地雷からの保護、情報収集、潜水艦の追跡に使用できます。AUVは、オフショアの石油およびガス産業でパイプラインの検査と保守に使用されています
また、船舶業界では船体の検査にも使用されています。
自動運転車の安全性と責任
路上を走る自動運転車の数が増えるにつれて、安全性と誰が責任を負うのかという問題がより重要になっています。
自動運転車で事故が発生した場合、誰に過失があり、誰が損害を賠償すべきかを判断するのは難しい場合があります。
自動運転車が関与する事故の責任者については、場所によって法律や規則が異なり、自動運転車が関与する事故が発生した場合の責任がどのように決定されるかについては、まだ明確な合意がありません。
自動運転車の衝突に対する責任
自動運転車が衝突した場合、自動車メーカーは損害賠償を支払わなければならない場合があります。これは、自動運転システム側の不注意によって衝突が引き起こされた可能性があるためです。
法律は、自動運転システムによって引き起こされるすべての事故の責任は、これらの自動車を製造する人々にあると言うことができます。
Volvo、Mercedes、Google などの自動車会社は、自社の完全自動運転車が原因で事故が発生した場合、責任を負うことをほのめかしています。
ただし、自動運転車が事故に遭った場合、それは車のせいではない可能性があることを覚えておくことが重要です。
別のドライバーが速度を上げたり、赤信号を無視したり、無謀な運転をしたとしても、自動運転車のドライバーや車自体に責任はありません。
この場合、自動運転車が事故に遭った場合、他のドライバーが不注意で過ちを犯したり、不動産の所有者が危険な場所にいることで過失を犯したりする可能性があります。
保険金の支払いと損害
自動運転車が衝突した場合、ドライバーはほとんど責任を負わないため、被害者が保険金を受け取りやすくなる可能性があります。
自動運転車が事故に遭った場合、事故の詳細と各国の法律に応じて、自動車メーカー、自動運転車の運転手、第三者、またはこれらの当事者の組み合わせによって損害賠償が支払われる可能性があります。事故のあった場所。
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ユースケース
| で使われる： | 説明： |
|---|---|
| 個人の交通手段 | 自動運転車は個人の移動に使用できるため、人々は自分で運転する必要がなくなります。これは、運転できない人、障害がある人、または車にアクセスできない人にとって特に役立ちます。 |
| ライドシェアサービス | 自動運転車は、Uber や Lyft などのサービスに使用できます。これにより、人間のドライバーの必要性が減り、乗客にとってサービスが安くなる可能性があります。公共交通機関: 自動運転車は公共交通機関に使用でき、運転手がいなくても高速で信頼性が高くなります。 |
| 商品配送 | 自動運転車を使用して商品を配達できるようになれば、人間のドライバーの必要性が減り、配達プロセスがスピードアップしてコストを節約できる可能性があります。 |
| 産業輸送 | 自動運転車は、工場、倉庫、港などの産業環境で商品を移動するために使用できます。これにより、効率が向上し、事故のリスクが低下します。 |
| 農業 | 自動運転車は、畑を耕したり、種を植えたり、作物を集めたりするために農業に使用できます。 |
| 鉱業 | 自動運転車は、鉱山で鉱石の運搬、掘削、採掘などを行うために使用できます。これにより、事故が減り、プロセスがより効率的になります。自律型車両は、輸送、監視、偵察などを行うために軍によって使用される可能性があります。 |
| 緊急サービス | 自動運転車は、負傷者の病院への搬送や医薬品の輸送などの緊急サービスに使用できる可能性があります。 |
結論
これまで見てきたように、自動運転車の世界は急速に変化しており、今後も私たちの移動方法は変化し続けるでしょう。
しかし、それはテクノロジーだけの問題ではありません。また、それが社会全体にどのように影響するかについてもです。
自動運転車は、交通量や二酸化炭素排出量の削減、新しいビジネス モデルや雇用機会の創出など、さまざまな方法で私たちの生活や仕事の方法を変える可能性があります。
しかし、それぞれの新しいテクノロジーには、独自の問題と道徳的な問題が伴います。
自動運転車の動きに完全に参加する前に、責任や保険、特定の分野で仕事が失われる可能性など、考えなければならないことがたくさんあります。
この分野のエンジニアおよび将来のリーダーとして、これらの問題に対処し、すべての人に役立つ方法で輸送の未来を形作るのは私たち次第です。
前途は険しいかもしれませんが、私たちが正しい姿勢を持ち、イノベーションと進歩に専念すれば、将来の世代のために、より安全で、より効率的で、より持続可能な世界を作ることができます。
ですから、機会を利用して問題に正面から向き合いましょう。
自動運転車は単なる技術的進歩ではありません。それらは社会的なものでもあり、社会全体を確実に助けることは私たちの責任です。
エンジニアとして、私たちはこの革命の最前線に立つまたとないチャンスを手にしています。
私たちは未来をコントロールできるのですから、それを最大限に活用しましょう。
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