◆“自動運転の人工知能はドライバー” 米運輸省が初判断

アメリカで自動運転のルール作りが進むなか、アメリカ運輸省は、ＩＴ企業のグーグルが開発を進めている自動運転のための人工知能をドライバーとみなす初めての判断を示しました。
これは、アメリカ運輸省の道路交通安全局がグーグルの開発担当者に宛てた文書を公開して明らかにしたものです。

この中でアメリカ運輸省は、自動運転のための人工知能について、「伝統的な観点から見るとドライバーではない」としながらも、「人の存在なしで車が運転しているであれば、実際に運転しているものをドライバーだとみなすのが合理的だ」として、ドライバーとみなす初めての判断を示しました。

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NHK　2月10日 14時56分
http://www3.nhk.or.jp/news/html/20160210/k10010404571000.html

2016.01.11 07:00

　自動車の世界ではいま、自動運転技術をめぐって日々、技術が更新されている。これまでにクルマを40台買ってきたフリーライター・清水草一氏（53）が、現在の自動運転の実情について解説する。

　＊　＊　＊

　ご同輩諸君。人間、歳を取ると欲望が枯れてくる。当然、クルマに対する欲望も枯れてくる。
ただ、「自動運転」に対してだけは、皆さん欲望ギラギラではないだろうか？　なにせ自動運転が実現すれば、美女とイチャイチャしている間に温泉に到着できる。死ぬまでクルマを楽しめるのである。

　で、その自動運転だが、実際のところ実現するのか？　日本はこの分野で先頭集団におり、昨年はトヨタと日産が、報道陣を同乗させて公道上での自動運転を公開した。

　トヨタが披露したのは首都高上での合流を伴う走行。概ねスムーズだったが、一度だけ、合流時に相手のドライバーが譲ろうと減速したことで、その後ろに入ろうとしていた自動運転車が混乱してさらに減速。結局合流できず、テストドライバーが自動運転を切って手動操作した。

　トヨタが現在目指しているのは、あくまで高速道路上での自動運転の実現だが、それでもこういったことが起きる。
まだまだである。ましてや一般道に関しては、「最低限、歩車分離されていることが前提です」（トヨタの技術責任者）と言う。歩行者や自転車という、何をするかわからない存在に完全に対応するのは、現時点ではハードルが高すぎるとのことだった。

　対する日産は、いきなり一般道での自動運転を披露した。高速道路に比べてその難度は100倍レベルと言うから、日産が自動運転に関する我が国のリーダーということになる。CMで永ちゃんが「やっちゃえ日産！」と言っているのは伊達ではない。

　ただここでも、道路上の白線が消えかかっているところでは、クルマが困って身悶え（？）し、ハンドルを小刻みに揺らした。「自動運転車のセンサーは人間よりもはるかに高い潜在的能力があるが、曖昧な状況での判断力はまだ3歳児程度」（日産の技術責任者）とのことである。

　しかし、こういった技術的な課題はいずれ必ず解消されるので、我々が深く考える必要はない。日本政府が目指している2020年東京オリンピックでの「準自動走行システムの披露」は、間違いなく実現するはずだ。

「おいおい、“準”が付くのかよ！　完全自動運転じゃないのかい？」

　そう。あくまで“準”だ。準とはドライバーが常にスタンバっていて、自動運転車が困ったら即座にバトンタッチできるようにしておくこと。これを政府は「レベル3」と呼んでいる。

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引用元：NEWSポストセブン http://www.news-postseven.com/archives/20160111_374158.html

掲載日：2015年1月16日

　芝浦工業大学は1月15日、交通状況に伴い、無意識に変化するドライバーの運転動作から渋滞の前兆を推定し、渋滞の発生を予測する手法を考案したと発表した。同成果は同大学システム理工学部機械制御システム学科の伊東敏夫 教授らによるもの。

　交通渋滞による経済損失は年間11.6兆円とされており、渋滞が経済活動や沿道の生活環境にさまざまな影響を及ぼしている。渋滞予測システムのひとつに、定点観測で得られた渋滞情報を集約して車両に知らせる道路交通情報通信システム(VICS)があるが、一部の主要幹線道路や高速道路のみの設定にとどまっているため、インフラに依存せず、自車両から得られる情報のみで渋滞を予測し、回避へとつなげるシステムの開発が望まれていた。

　渋滞は、交通量が増えてきた状態で前方の車がブレーキを踏むことなどにより減速することでそれが後続車に波及して起こる。同研究グループはこのメカニズムから、「アクセルの踏み込み具合」「ハンドル操舵角度の変化」「速度の変化」という3つの要素を解析することで、そのドライバーの特徴を認識し、車両密度が低いときから車両密度が高くなってきたときの運転の変化と特徴をとらえ、渋滞の前兆である「速度はまだ落ちていないが交通量が増えてきた状態」を推定する手法を考案した。

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<参照>
運転動作の変化を計測して渋滞を予測する新しい手法を考案～常に車がドライバーの状態をモニタリング～ | 芝浦工業大学
http://www.shibaura-it.ac.jp/news/2014/40140391.html

<記事掲載元>
http://news.mynavi.jp/news/2015/01/16/031/

名城大学大学院の山田宗男教授の研究グループは、自動車などのドライバーによる居眠り運転防止のため一時的な感覚刺激を身体に与えても、数分後により深い居眠りに襲われる「リバウンド（揺り戻し）睡眠現象」が存在することを突き止めた。

磁気刺激によって体内の生体エネルギー「アデノシン三リン酸（ＡＴＰ）」を補給すれば、この現象を抑えられることも確認した。


　山田教授らは名古屋産業科学研究所と共同で、被験者である２１―２４歳の健常な男性１００人超の協力を得ながら実証研究を実施した。

その結果、「感覚刺激後の数分後の居眠り状態」は、「感覚刺激前の居眠り状態」の約７０％のレベルまで覚醒指数が下がっていた。
つまり感覚刺激を与えても、数分後にはその前の居眠り状態以上に眠気が強くなっているリバウンド睡眠現象が起きていることが分かった。

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http://www.nikkan.co.jp/news/nkx1020141230eaab.html
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