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はてなキーワード: 自動運転車とは
二つの道路に挟まれた建物で、玄関の反対側に位置する部屋からGPSの位置情報で車を呼んだ場合、自動運転の車が使うマップにその建物の玄関の位置までマッピングされていないばあい、車は建物の裏の道に到着する。当然客は玄関の前に来ることを期待するので、到着通知が来て外に出ても車が来ていない、ということになる。
人が運転するウーバーの場合なら、ドライバーに電話して誘導できるが、それでも、週末のパブなどで客が酔っ払っている場合、もめることが多かった。
客は車が来てないからとキャンセルし、ほかのタクシーを使って帰る＞ドライバーはGPSで呼ばれたところまで実際に行ったので課金する＞客は使ってもない料金を課金されたので苦情＞ウーバー返金＞ドライバーは何も悪いことしてないのに評価を下げられる。
ユーザー側のアプリに「車はこの位置に到着していますのでここまで来てください」と通知を出すだけで終わりでしょ。一定時間以内にユーザーが来なかったらキャンセル扱いでよい。自動運転ならドライバーはいないので収益性は単純にエラーレートから統計的に判断すればいいだけとなる。客側にペナルティを課すかどうかは設計上の塩梅。
そもそも自動運転の車が、客のもとに正確にたどり着けない状況が現実には多数ある。
例を挙げると：
二つの道路に挟まれた建物で、玄関の反対側に位置する部屋からGPSの位置情報で車を呼んだ場合、自動運転の車が使うマップにその建物の玄関の位置までマッピングされていないばあい、車は建物の裏の道に到着する。当然客は玄関の前に来ることを期待するので、到着通知が来て外に出ても車が来ていない、ということになる。
人が運転するウーバーの場合なら、ドライバーに電話して誘導できるが、それでも、週末のパブなどで客が酔っ払っている場合、もめることが多かった。
客は車が来てないからとキャンセルし、ほかのタクシーを使って帰る＞ドライバーはGPSで呼ばれたところまで実際に行ったので課金する＞客は使ってもない料金を課金されたので苦情＞ウーバー返金＞ドライバーは何も悪いことしてないのに評価を下げられる。
全ての建物と玄関をマッピングされた地図を使って、なおかつ客がピンポイントで車が止まる位置を正確に入力しないと機能しない。高齢者に限らずITに慣れていない人は、GPSを使っているのだから必ず自分の目の前に来てくれると信じて疑わない。たまに、ピンポイントで間違えた場所に呼ぶ人もいた。一度、実際にその国の国王が住んでいるお城の中に呼ばれて、そこに通じるお城の裏口玄関の呼び鈴を押すべきか、本気で悩んだことがあるｗ
あとは、自分の玄関の前の道がバス停などで駐停車禁止の場合も面倒くさい。自動運転車のマップには駐停車禁止期間のマッピングも必要。誰かが踏切の真ん中に呼んだら、自動運転車はそこに泊まって待ち続けるのか？
地図に載っていない私道の先にある家もトラブルの元。慣れている人なら、自動運転車が来れるところまで出てきて待ってくれているが、客が知らない場合、特に車いすのおばあちゃんとか、荷物が沢山ある場合とか、たいてい苦情となる。
現状、一番現実的な自動運転車公共交通は、バスくらいでは？全国のバス停をマッピングしてその間の好きなところに行けるくらいならできるかも。
一度アメリカでuberやliftを利用してみた方がいい。予約時にアプリの地図上で行き先を指定するので、運転手は何も考えずにそこに向かうだけ。きめ細やかなサービスができないじゃないかとか、お客さんの要望に答えられないじゃないかとか思うだろうけど、そういう細かいことは全部排除するんだよ。そうやってサービスとしては劣化したものとして自動運転タクシーは実現する。客もそれしか選択肢が無かったら（あるいは従来のタクシーの1/3の値段だったら）それを使ってそういうものと思って慣れる。松屋のセルフサービス店では「ツユダクネギダクギョク」みたいな注文はつけられないが、それに文句を言ってる客はごく一部の頭のおかしい老人を除いていない。皆そういうもんだと思って利用してる。
自動運転の車に乗っていると想像して、例えば深夜の郊外を走っていて、
自動運転の車は必ず止まるだろう。
たぶん自動運転が普及したらそのルールに従うようになると思うので最初はトラブルが頻発すると思うけど多分、最適化されて無くなると思う。
途中の指示等は自動運転車が使いづらいと判断された場合、おそらく最初からルート指定したりアプリで改善されるだろう。
煩わしくなったら高いお金を払って人力タクシーを使う人と事前にルートを落とし込んでアプリで格安配車する若手と分かれそう。
喧嘩してもおそらく途中下車を指定されて料金が勝手に落ちるだろう。残された側はお金を払わないと発進しないから降りるか再度指示を出さないと発進しない。
根源的には企業体として社会に何をもたらすかという思想で動くものだと思うので、
オリパラ自動運転バスのオペレーション現場訪問では中小企業のガハハ社長みたいなノリでビデオ回させて、最後に全員の手を止めて集合写真でガッツポーズ！とかやっちゃうし、
そのあと半自動の人力自動運転車のヒューマンエラーｗで案の定パラの日本代表選手轢いちゃうしｗ
やってる風のトヨタイムスも痛々しいし
しかも世襲だろ？あのガハハ社長でEVシフト政局を乗り切ろうってんだぜ？ヤバくね？
ガソリンカーにはロマンがある！とか言っちゃうんだぜ。それがトヨタWayなのか？
真のモビリティとは？
クルマによる社会変革なんてあの社長の頭には毛頭なくて、ステークホルダーを食わせて仲良しこよしするためのための存続会社でしかないんじゃないの？そんなやつに後追いでも需要を満たせるプロダクトが作れるのか？
その頃に雲散霧消してやきゃいいけどな
トヨタなどによると、事故はパラリンピック選手村にある信号機のない丁字路をバスが右折する際に発生した。バスは事故にあった選手とは別の人の存在を検知し、横断歩道の前でいったん停止。その後、バスに搭乗するオペレーターが安全を確認しバスを発進させた。すると左前方から視覚障害のある柔道男子81kg級代表の北薗新光（あらみつ）選手が横断してきたのをバスのセンサーが検知し自動ブレーキが作動。オペレーターも緊急ブレーキをかけたが停止前に北薗選手と接触したという。
オペレーターの2人は、1人が発進や停止時のボタン操作を担当し、もう1人がドアの開閉の操作を行っていたといい、同庁は事故当時の運行状況を詳しく調べる方針。調べに対し、2人は「人がいることには気づいていたが、（バスが来たことを認識して）横断をやめるだろうと思った」と説明しているという。
組織委員会によりますと、交差点で歩行者を誘導するスタッフが車が来ていることを選手に適切に伝えられなかったことや、車が動いているときの音が小さかったことなどが原因だったということです。こうしたことから、組織委員会は、これまで1か所に2人だった交差点の誘導スタッフを5人程度に増やすほか、車が動いているときには意図的に音を出すなどして安全対策を強化することにしています。
これで「障害者が自分からぶつかりにいった」かのように言うのはあまりにも歪曲がひどいな。
視覚障害者が静かな車に気付けず横断歩道を渡ってしまうのは当然のこと。
「止まってる車」でもないし、自動運転車側に過失がないわけでもない。
実社会でも「健常者のつもりで対応したら障害者だった」「こちらの想定とは違う動きをされて事故った」なんて言い訳にもならないのに、よりにもよってパラリンピックの選手村だからな。
まぁ止まる「だろう」というより、一度止まったから単純に「譲ってくれた」と思い込んじゃったのかもな
市道でも横断歩道付近って歩行者に渡ってもらうのが基本だけど歩行者から譲られることもよくあるけど、自動運転車は今後それをどう判断するんだろう
わかるよ
e-Palette見たことあれば結構うるさいし目隠しした健常者でも1mもあればわかるよ
視覚障害があれば尚のこと敏感なのでわかるよ
自動運転車なのでセンサーが働いて止まってくれている「だろう」と
それより
豊田社長「パラリンピックの会場で、目が見えないことや耳が聞こえないことへの想像力を働かせられなかった」
↓
音圧を肌で感じろってことなのかな
https://www.yomiuri.co.jp/national/20210827-OYT1T50346/
また、今パラリンピックには出場できないとのことで、残念極まりない。
事故原因については報道からわかる限りで言うと、オペレーターの判断ミスによるところも大きいようだ。
これをもって、「自動運転は間違っていなかった」という声もあるが、要はオペレーターを乗せないと走れないレベルの自動運転しかできていないということである。
例えば、waymoの自動運転ではもうオペレーターはなしでも運転が許可されており、実際に運用もされている。
オペレーター込みでの自動運転システムにならざるを得ないのがトヨタの現状ということだ。
当然オペレーションもトヨタ自動車の責任のもと行われており、本事故は100%トヨタ自動車に責任がある。
事故自体も非常に残念なのだが、その後の豊田社長の対応が悲惨極まりない。
自動運転という困難な課題を真剣に捉えているか疑われるレベルなので、書いておきたい。
「視覚障害者などの多様な方」は普通の道路にもいるし、決して特殊な環境ではない。
障害者がいるだけで環境を特殊扱いするというのは、ある意味差別的な発言であるようにさえ思う。
多様性をリードするパラリンピックのスポンサー企業の経営者として、言ってはいけない発言だ。
また、本事故は道路交通法で歩行者優先と定められている横断歩道での接触事故だ。
注意義務は自動車側にあり、歩行者のせいでないし、視覚障害のせいでもない。
被害者の視覚障害が要因であるような言い方は取り下げて、謙虚に豊田の自動運転のオペレーションのレベルが低かったことを認めるべきだ。
事故発生が起きたのが、26日の昼なのに27日以降の報道しか無い。
なぜ当日発表できなかったのか。
ツイッターでは迅速な対応だったとの声もあるが、発表後初手が謝罪だっただけで、事故からは時間が経過している。
たとえば最近のみずほのシステム障害なんかも当日謝罪会見を開いている。対応はむしろ遅い。
各社の記事を読む限り、自社サイトで謝罪した動画の文言を抜粋したニュースしか見られない。
そのかわりに、自社の動画Youtubeチャンネルで社員からの生ぬるい質問だけ答えており、マスコミからの追求を受けていない。
まったくもって経営者の責務を果たしているとは言えないが、動画では「社長の私がこうして出ている」と言わんばかりだ。
その動画はこれ↓
タイトルが「トライアスロンのトヨタ7」となっており、もともと他のコンテンツのついでという体裁になっており、冒頭でおまけ程度にふれるだけ。
国民の期待を背負って臨んでいた選手を出場できなくさせた大きな事故なのに、ありえない扱いだ。
以上のように、トヨタ社長の対応はかなり残念なのだが、各社の報道は手ぬるい。
どの会社が真面目にジャーナリズムに取り組んでいるか測るいい機会なのかもしれない。
また、河村市長が金メダルをかじった件でトヨタは抗議文を出して市長は公開謝罪会見に追い込まれたが、
本件はパラリンピックに出られなくなってしまったという点だけでもそれ以上の大きい話である。
軽傷で済んだようだが、打ちどころが悪ければもっと重傷を負わせる可能性もあっただろう。
↓この件
https://nordot.app/803904012476612608?c=39550187727945729
どうやら、システムは人が横断歩道前にいるからと停止したのに、オペレーターが横断しない"だろう"と判断して停止指令をオーバーライドして発進したということらしい。
どうしてこのようなことになったのか。
オペレーターのせいと言えるのか。
考えられる理由は「システムが歩行者の存在を取りこぼしてしまったときに車を停める」ことだ。
なら何故、オペレーターは発進指示をできるようになっていたのか。
それは、システムではどうしても判断できない状況があるからだと思う。
システムのみの場合、横断歩道前で人を待っていたり、立ち話をしている人がいたらその人がその場を離れるまで車は横断歩道前で止まり続けることになる。
他にも、昔天下一品のロゴが進行禁止の道路標識と似ているため車が天下一品の前で一時停止するようになったという事例もあった。
https://www.j-cast.com/2021/02/03404261.html?p=all
このように、システムが誤認識したり、進めるかどうか判断できない状況はどうしても残る。
そのようなときにはシステムより人の判断を優先しなければ車は永久に進めなくなる。
なので、オペレーターの役割は（乗客確認関係を除いて）以下の２つ
おそらくオペレーターはオリンピック（健常者）で慣れていたオペレーションをパラでそのまま実行してしまったのだろう。
健常者のオリンピック選手は今まで仮に横断歩道を渡ろうとしていたとしても車の存在を認知して止まってくれていたのだろう。
また、オリンピックの時はオペレーターが発進判断をした後に選手が突然横断歩道を渡り出す危険な状況があったときも大体は最後の砦の自動ブレーキで止まれていたのだと思う。（これは後述する制動距離で説明する）
ただ、システムでどうにかできたのではないだろうか。
システムが歩行者を瞬時に認知したとしても、認知したタイミングが制動距離以内だったら車はぶつかる。
ただ、eパレットは超ノロノロ運転（最高速度19km/h）なので、制動距離はかなり短いはずだ。
かなり重い車のはずなので初動10km/hとして簡易的に計算すると、
=(10×1000/3600(m/s))^2／(2x0.8x9.8m/s^2)
=0.49m
停止判断をするまでの空走距離については、システムの認知判断スピードは一瞬だと思うので、制動距離と合わせて1mもあれば自動ブレーキで止まることはできたと思う。
そのため、オリンピックの時は仮にオペレーターが発進判断をした後に歩行者が歩き出しても車は自動ブレーキシステムで歩行者の前で止まれただろうし、また歩行者も車が自動ブレーキで止まれないような状況（自分と車の距離が1m未満）で道を渡ろうとしなかったのだと思う。
ただ、今回は目が不自由な方が被害にあった。目の不自由な人はその距離感がわからない。
おそらく、ノロノロ運転の車が止まれないくらい近距離で横断を開始してしまったのだろう。
トヨタの社長が会見で「もっと音が出るように改善する」と言っていて、それだけかよwって思ったが、考えれば考えるほどそれしかないように思える。
障がい者に車の存在を伝えて、自分と車の距離が1m未満の時に横断を開始しないようにしてもらうしかない。
システムを優先する改善を行うと自動運転車は横断歩道を渡らない歩行者がいたら永遠にその場で止まることになるからだ。
結局、車は何故"動いてしまった"のか。
それは、
オペレーターの歩行者がこの距離では渡り始めない"だろう"と思い込んでいた"だろう"運転と、
その"だろう"が実現されない車（目の不自由な歩行者が車の存在を認知できないような静かな車）だったからだと思う。
余談だが、このシチュエーションが市道で発生した場合、どう対応すればいいのだろうか。
市道では40km/hと4倍ほどの速度で車は走っている。
速度の二乗で制動距離は伸びるので8m必要ということになる。（チューリッヒのサイトでは11mと書いている）
おそらく障がい者は仮に車から爆音が鳴ったとしても8m先の車を認知できないので、今回のような事態が起きたら確実に轢かれる。
となると自動運転車は信号のない横断歩道付近に人がいたら、仮に立ち話をしていてどう考えても渡る気配がなかったとしても車の存在を障がい者に伝えられる距離（1m）で自動ブレーキシステムを使って緊急停止できる速度（10km/h）まで車の速度を落とすことになる。
そうなると、おそらく現在の運転者は「遅ぇ」と自動運転機能を切るだろう。
自動運転を普及させるには技術だけじゃなく、運転者の意識も変えないといけないだろうなぁ、と思うと自動運転が技術的課題の解決とは関係なく遥か遠くの技術のように思えてしまう。
東京オリンピック誘致が決まった時に、おれは期待した。
恥はかけない。世界への見栄のために無茶がたくさんされると思ってた。
首都高は不必要で豪華な改修がされアニメみたいな道路になると思ってた。
何なら、まだ未安全な自動運転車を会場までの交通機関に使って、事故があっても揉み消すと思ってた。
東京は酷暑だから、競技場には新素材や無茶な冷却技術が投入されて、快適なスタジアムになるもんだと思ってた。
暑熱対策のためにマラソンコースのアスファルトは突貫で冷温素材に張り替えられると思ってた。
トライアスロン用に、都内の下水は工事され、東京湾にはわけのわからない浄水機能を持つ生物資源が投下されたり、めちゃくちゃな海中工事がされると思ってた。
事前合宿のために、全国各地に過剰なスポーツ施設が整備されまくると思ってた。
それらの工事に反対する住民達には札束や暴力を駆使して弾圧されると思ってた。
コロナ対策のために、関係者、選手、観客は毎日PCR検査は受けるし、優先的にワクチン接種はされるし、海外選手のために成田や羽田から医者付きの専用の超豪華リムジンバスがバンバン走ると思ってた。
会場だけは清浄区域にするために、観客以外の住民が会場５キロ以内に歩こうものなら、警察が逮捕するぐらいのことはやりかねないと思ってた。
五輪反対の声を潰すために、市中には金をばら撒き、札束で反対の声は叩き潰し、時には
コロナが蔓延することを見越して、感染者収容力が数千人とかの臨時病院が都内に建設されると思ってた。
俺の期待を返してくれ。俺はこの五輪による無茶が希望を切り開き、その代わりに負の財産もアホほど発生すると思ってたし、それが良かった。
今の政府は無茶もしない割りに、現実的な選択肢という名のもとに妥協の産物みたいな施策しか打たない。
Googleの場合、自社で抱えている大量のデータの活用方法するという目的がある。
データを集めたはいいが、それが使えなければ保存にお金がかかってしまう。
もう1つの目的は、膨大な計算機リソースを多くの人が必要と信じさせる必要がある。
Googleとしては、より多くのデータと計算リソースをかければ精度が上がる、と信じてもらえば稼ぐ機会が得られる。
どれだけ計算機リソースをかけたかで性能勝負がつくゲームの中にいる間はGoogleの地位は予想しやすい。
世界のどこかでGoogleを脅かすような大量の計算機を容易しようとすると察知することができる。
数人の天才がGoogle社外にいたとしても、ワークステーションレベルで結果が出ない、という状況が続く方がGoogleにとって都合がいい。
Googleとしては、世間が機械学習に注目してくれている限り、本当にハイインパクトな自社でやっているPJから目をそむけることができる。
今の機械学習の状況は、色んなデータセットが出てきているがベンチマークで競争しているところから産業に結び付けられてない。
多くのプロジェクトだと機械学習だけで予算を食ってしまうような状況だろう。
日本などは国家レベルの意思決定でも振り回されてしまっている。
より性能が良い新しいのが出来てすぐ陳腐化してしまうし、ソフトで常にアップデートできるというが、その更新費用が馬鹿にならない。
そして何より産業応用先がないのだ。
分類しようにもコンビニや100円均一にある商品全て認識して分類できるわけでもなく、もっと大雑把な分類しかできてない。
分類できる数を増やそうという研究もあるが、そもそも1円でもコストを下げようという分野には全然向いていない。
自動運転車くらい価格が高く、何十万か上乗せでもやっていける商品か、金融くらいしかない。
AIで多くの人が想像するようなことは機械学習の延長上にはない。
ブーム初期ならそれでも良かっただろうが、もう数年経っている。
人件費を抑えたい、自動化したいなど、ビジネス要求は色々あるだろうが、目的にあってないのに、なぜか乗り遅れないようにと多くの人が思わされる。
