13. 2020年10月15日 19:18:37 : c7CqrRlIvE : b1IuckhzaDdoMG8=[1]
“上級国民”池袋暴走事故の裁判で「車のせい」にされたトヨタ ...news.yahoo.co.jp ?
事故現場付近の実況見分に立ちあう旧通産省工業技術院の飯塚幸三元院長＝2019年6月13日、東京都豊島区（C）朝日新聞社 ...
被告側から“悪者扱い”されたのが、トヨタ自動車の人気ハイブリッド車「プリウス」。トヨタは初公判 ... ちなみに飯塚被告は2008年に新車で購入したとされ、今のようにアクセルの踏み間違いがあれば加速を抑制するシステムは搭載されてはいなかった。
｢4代目プリウス｣は一体､何がズレていたのか
一部改良で変わったのは外観だけじゃない
https://toyokeizai.net/articles/-/259629?page=3
1995年 プリウスコンセプト
1997年 初代プリウス
2003年 2代目プリウス
可変電圧システムによる高電圧化のほか、制御系の進化などによりモーター出力を約1.5倍に高め、出力アップを図ったエンジンとの組み合わせにより出力＆トルクを大幅に向上。2.0Lエンジン搭載車と同等以上の発進・追い越し加速性能に加え、35.5km/L（※）という超低燃費の実現にも貢献しています。
2009年 3代目プリウス
2.4L車並の動力性能を獲得する。
2015年、4代目プリウス
2018年12月17日、NEW PRIUSデビュー
クルーズコントロール
＜制御の解除・復帰方法＞
制御を解除するには、レバーを手前（図①）に引きます。
ブレーキペダルを踏んだときも解除されます。
（車間制御モードの制御停車中は、ブレーキペダルを踏んでも解除されません）
制御を復帰させるには、レバーを上げます（図②）。
なのでブレーキペダルくらいは踏んでいるでしょう。
それより今時の車はインターフェイスの塊なので以前のようにメカニカルなハードウエアは介在せずソフトウエアで走っていると思わないと大きな間違いになる。
従って人間が車を操っているのではなくて内部がブラックボックスの積載コンピューターが主導権を握っている。
車屋が欠陥だといわれるのを嫌うのはこのためではないでしょうか。
mko@trappedsoldier
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10月13日
中国でバイドのロボタクシー「アポロ・ゴー」が正式に運用開始！
People's Daily, China@PDChina
China state-affiliated media
China's AI tech giant Baidu has officially started self-driving taxis service "Apollo Go" in Beijing on Sunday, which enables passengers in the districts of Haidian and Yizhuang to hail the autonomous cabs via its apps without booking.
中国人民日報＠ＰＤＣｈｉｎａ
中国国営メディア
中国のAI技術大手Baiduは日曜日に北京で正式に自動運転タクシーサービス「Apollo Go」を開始し、海淀区と宜庄区の乗客が予約なしでアプリを介して自律タクシーを万歳することができるようにした。
DeepL
一般道路でのテスト開始だから５ＧとＡＩとの両方で相当先を走っているような気がする。
反対に日本の現状はこれのようでグーグル大明神も焦っているのでしょうか。
https://www.meti.go.jp/meti_lib/report/2019FY/000328.pdf
経済産業省
令和元年度高度な自動走行システムの社会実装に向けた研究開発・実証事業
自動運転が活用されうるコネクテッド技術・
商用モビリティサービスに関する国内外動向調査
―調査報告書―
令和2年3月
PwCコンサルティング合同会社
ＡＩのソフトウエアは現状ここが有名らしい。
自動車産業の「破壊者」米ウェイモの正体
CBインサイツ スタートアップGlobe
2020/1/20 2:00
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO54423040V10C20A1000000/
米グーグルを傘下に持つアルファベットは近年、自動車産業にとって脅威と見なされている。グーグル時代からAI（人工知能）を駆使した自動運転車の開発で世界をリードしてきたからだ。自動運転部門は現在、「ウェイモ」として子会社化されている。AI技術では当然、グーグルなどアルファベット傘下企業と二人三脚の体制を築いている。CBインサイツの調査でその知られざる実像が浮き彫りになった。今回は自動車産業の「破壊者」を解剖し、その影響力を考察した。
ウェイモは自動車を生産せず、自動運転車向けにエンドツーエンドのAIソフトウエアを開発している。仏ルノーや英ジャガー・ランドローバー、欧米フィアット・クライスラー・オートモービルズ（FCA）といった大手自動車メーカーと提携している。
ウェイモは自動運転車の開発競争をリードしているが、この市場は今や過密状態。公道を走行する初の完全自動運転車の開発競争では成功も失敗もそれなりに経験している。ウェイモのAI活用法や既存の自動車メーカーへの影響についてまとめた。
ウェイモは自動運転技術を進化させるため、機械学習を様々な形で活用している。ただ、停止している車の背後から歩行者が飛び出す場合や吹雪など、危険性は高いが頻度は少ない状況では、現実世界のデータを使って自動運転車を訓練するのは難しい。
ウェイモの研究者は、機械学習のアルゴリズムを改良し続けるためにシミュレーションで「2万5千台相当の車を常時走行させている」と明らかにしている。
自動運転車の最も基本的なタスクは、周囲の物体を認識することだ。ウェイモは人間の脳の仕組みを模した「ニューラルネットワーク」を活用し、どんな気象状況でも信号機や自転車、歩行者、車線などを正確に検知する。
ニューラルネットワークのアーキテクチャー（構造）は数千種類あり、エンジニアはこれらを手動で試し、いくつかを微調整して目の前のタスクに最適なニューラルネットワークを見つけ出している。だが自動運転車にとって、反応時間は正確さと同じほど重要だ。公道での遅延は命取りになりかねない。
「自動運転車の公道走行に必要な質と速度を達成するためにニューラルネットのアーキテクチャーを最適化する作業は、新しいタスクではエンジニアが何カ月もかけて微調整する複雑なプロセスだ」（ウェイモの担当チーム）
自動運転車の開発が盛んになるのに伴い、AIのアルゴリズムの訓練に必要なクリーンなラベル付き（正解付き）データの需要が高まっている。
「AI開発チームはこうしたデータを喉から手が出るほど欲しがっている。今は数千ドルを費やして自前でデータを収集しているからだ。シリコンバレーの比較的小さなスタートアップ企業で、顧客向けに画像のラベル付けを手がけるスケール（Scale）はこのほど、企業価値が10億ドルに達して『ユニコーン』になった」（米誌フォーブス）
ウェイモは一部のAIソフトウエアでも同様の手法に踏み切り、この分野の中小勢を徐々に排除する可能性がある。ウェイモは車を生産していないため、自動運転システムを求めている既存の自動車メーカーの「自動車版アンドロイド」になるかもしれない。
次に、完成車メーカーへの影響はどうか。ウェイモは自動車そのものを生産してはいないが、自動運転ソフトウエアを開発し、ルノーや日産自動車など既存メーカーと提携している。
ウェイモは18年、米アリゾナ州フェニックスで自動運転車による配車サービス「ウェイモ・ワン（Waymo One）」を開始した。サービスは限定的な上、完全な自動運転車ではなく安全のために運転手が同乗するため、期待外れとみなされた。
ウェイモ・ワンはフェニックスで既に約1000人の乗客にサービスを提供している。サービス拡大に伴い、価格設定が異なるモデルも試験導入している。
なぜか事故件数の少ない日産を見たらこれだったので納得。
日産の安全への取り組み
日産のクルマに搭載されている安全技術について、動画でご紹介します。
https://www3.nissan.co.jp/first-contact-technology/safe.html
●BSW（後側方車両検知警報）
車線変更するとき、隣接車線に車両がいる場合には警報によって運転者に注意を喚起します。
●インテリジェント エマージェンシーブレーキ
前方の車両や歩行者に衝突する恐れがあるとシステムが判断すると、表示と音による警告とともに自動的に弱いブレーキを作動させ、ドライバーに衝突を回避する操作を促します。万一、ドライバーによる回避操作が行われず、衝突する危険性が高まった場合には、衝突の直前に強いブレーキをシステムが自動的に作動させ、衝突を回避、または衝突時における被害の軽減を支援します。
●インテリジェント BUI（後退時衝突防止支援システム）
後退時に後方の障害物や、後方を横切ろうとする車両に衝突するおそれがあるとき、警報と短時間のブレーキにより、運転者の衝突回避操作を支援するシステムです。
●インテリジェント FCW
前方を走行する2台前の車両を検知し、急な減速などにより、自車の回避操作が必要と判断した場合には、警報によって運転者に注意を促します。
●インテリジェント BSI（後側方衝突防止支援システム）
隣接車線に車両がいるときに運転者が車線変更を開始した場合、警報とともに車両をもとの車線内に戻す方向に力を発生し、隣接車両との接触を回避するよう支援します。
●RCTA（後退時車両検知警報）
後退時に後方を横切ろうとする車両に衝突する恐れがあるとき、警報によってドライバーに注意を促します。
●アダプティブLEDヘッドライトシステム
アダプティブLEDヘッドライトシステムは、フロントカメラで前方の状況を検知して、自動的にハイビームの照射範囲を切り替えるシステムです。対向車や先行車のドライバーに眩しい思いをさせることなく、つねに視認性の高いハイビームアシスト状態のまま走行できる機能です。
●LDW（車線逸脱警報）& インテリジェント LI（車線逸脱防止支援システム）
LDW（車線逸脱警報）は車両が車線をはみ出す可能性がある場合、警報と表示によって注意を促し、車両のはみ出しを回避するよう、ドライバーに注意喚起します。
●インテリジェント LI（車線逸脱防止支援システム）は車両が車線をはみ出す可能性がある場合、警報音とメーター内の表示で注意喚起します。また、同時に、ブレーキを制御し、車線のはみ出しを回避するよう、ドライバーをアシストします。
●踏み間違い衝突防止アシスト
駐車時や低速走行時、進行方向に壁などの障害物や停止車両がある場合に、ブレーキと間違ってアクセルを踏み込んでしまったときや、ブレーキ操作が遅れてしまったときに、システムが自動的に加速を抑制、またブレーキを作動することで、衝突防止をアシストします。壁はもちろん、コンビニなどのガラスも認識し、前進時にも後退時にも対応します。
さすがゴーン様の先見性があったようで技術の日産なんですね。
ブレーキを踏んでから車が停止するまでの距離
http://b-cle-yasuhara.com/news/1016/
○空走距離：ドライバーが危険を感じブレーキを踏んでから、ブレーキが効き始めるまでの距離
○制動距離：ブレーキが効き始めてから、車が停止するまでの距離
○停止距離：空走距離＋制動距離
【時速ごとの停止距離・空走距離・制動距離】
時速 停止距離 空走距離 制動距離
20km 8m 6m 2m
40km 20m 11m 9m
60km 37m 17m 20m
80km 58m 22m 36m
100km 84m 28m 56m
120km 114m 33m 81m
なので暴走させないアルゴリズムとかＡＩとかを採用しないとハードウエア的なインターフェイスと制御ソフトウエアとでは泥縄状態で対応が難しいのかもしれません。
http://www.asyura2.com/20/cult28/msg/631.html#c13
題名には必ず「阿修羅さんへ」と記述してください。