自動運転車の交通状況における安全性を高める新しいソフトウェア

ミュンヘン工科大学（TUM）は、道路交通状況における自動運転車の安全性を向上させる新しいソフトウェアを開発しました。このソフトウェアは、交通状況について予測を行うことができ、非常に高速に動作し、1ミリ秒ごとに予測を行います。

例えば、自動運転車が他の車両や歩行者と同時に遭遇する状況では、このソフトウェアは非常に有用です。このシナリオは予測不可能であるように見えますが、経験豊富な人間の運転手はさまざまな要素に注意を払う必要があります。

この研究は、Nature Machine Intelligenceに掲載され、「オンライン検証を使用して自動運転車が事故を引き起こさないようにする」というタイトルで発表されました。

安全なソフトウェアの確保

マティアス・アルトホフは、TUMのサイバーフィジカルシステム教授です。

「このような状況は、コンピュータープログラムによって制御される自動運転車にとって、巨大な課題を提案します。しかし、自動運転は、車両が他の道路利用者に危険を及ぼさないことを保証することができなければ、一般の人々から受け入れられることはありません。どれほど混沌とした交通状況であっても」とアルトホフは述べています。

自動運転車のソフトウェア開発を取り巻く主な課題の1つは、事故を引き起こさないことを保証することです。

アルトホフを含むチームによって開発されたこのソフトウェアは、道路上で永久に交通イベントを分析および予測することができます。車両のセンサー데이터を1ミリ秒ごとに記録および評価し、すべての交通参加者に対するすべての可能な動きについて予測および計算を行うことができます。これは、参加者が道路交通規則に従っていることを前提としており、システムは3〜6秒先まで予測することができます。

将来の秒数を決定した後、システムは自動運転車の可能な動きについて決定し、危険な状況の場合の緊急動きを計算します。この緊急動きの側面により、システムは予測可能な衝突がないルートをたどることになります。

非実用的と見なされていた

このようなシステムが開発されるまでに時間がかかった理由は、従来、時間がかかり、他のソリューションよりも実用的でないと見なされていたためです。しかし、研究者チームは、有効性と実装方法を証明しました。

計算には、簡略化されたダイナミックモデルが使用され、到達可能性分析によって将来の交通動きが計算されます。すべての道路利用者とその特性を同時に計算するには時間がかかるため、チームはプロセスを高速化するために簡略化されたモデルに焦点を当てました。これらのモデルは、数学的に実行可能であり、実際のものよりも広い範囲の動きを持ち、多数の可能な組み合わせを探索することができます。

チームは、自動運転車でのテストドライブ中に収集された実際の交通データに基づいて、仮想モデルを開発しました。これにより、システムをテストするための実際の交通環境が提供されました。

「シミュレーションを使用して、安全モジュールは運転動作のパフォーマンスの低下につながらないことを確認しました。予測計算は正確であり、事故は防止され、緊急状況では車両が明らかに安全に停止する」とアルトホフは述べています。

新しいソフトウェアは、自動運転車分野における最新の進歩の例であり、かつては非実用的と見なされていたソリューションの有効性の証明です。