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高め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い、非常に高速に動作し、毎ミリ秒予測を行うことができます。

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に思えるかもしれませんが、経験豊富な人間の運転手はさまざまな要因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、「自動運転車が事故を引き起こさないようにするためのオンライン検証の使用」と題されました。

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」とアルトホフは述べています。「しかし、自動運転は、車両が他の道路使用者に危険をもたらさないことを保証する限り、一般の人々から受け入れられるでしょう。どれほど混沌とした交通状況であっても、」

自動運転車ソフトウェアの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。毎ミリ秒、車両のセンサーデータを記録および評価し、すべての交通参加者の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場合に依存し、システムは3〜6秒先まで予測することができます。

その後、システムは、危険な状況の場合の緊急動きを計算しながら、自動運転車の可能な動きについて決定します。緊急アスペクトのため、システムは予測可能な衝突がないルートに従うことがよくあります。

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、時間がかかりすぎて実用的ではなかったと考えられていたからです。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。すべての道路使用者とその特性を同時に計算するのに時間がかかるため、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、自動運転車を使用した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現実的な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、安全モジュールが運転動作のパフォーマンスの低下につながらないこと、予測計算が正確であること、事故が防止されること、そして緊急状況では車両が明らかに安全に停止することを確認しました」とアルトホフは述べています。

新しいソフトウェアは、自動運転車の分野における最新の進歩の例であり、非実用的と見なされていた解決策の有効性のさらなる証明です。