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交通事故で盲導犬が巻き添えに。こんな事故をなんとかテクノロジで減らせないものか?

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ダンプカーに視覚障害者と盲導犬がはねられ死亡というニュースが報じられています。

こちらの記事には飼い主をかばって犠牲になった可能性もあるとの指摘もありとても残念です。

盲導犬の支援活動に取り組んでいる公益財団法人「徳島の盲導犬を育てる会」の杉井ひとみさんは、「盲導犬は飼い主が目が見えないことは理解していますので、飼い主を見捨てて逃げることはありません。今回の事故でも本能的に助けようとしたのではないか」と話し、飼い主をかばって犠牲になった可能性もあると指摘した。 

Googleの自動運転車についてはご存知の方も多いかと思いますが、今回のような自動車事故についてGoogleの自動運転技術がどのような変革をもたらしてくれる可能性があるのかをTEDのビデオで知ってもらうことができます。

運転支援システムと自動運転技術のどちらが有効かについては議論が続いているようですが、まずはこちらの画面をご覧ください。

クリス・アームソン: 自動運転車は周りの世界をどう見ているのか

単なる機械としての自動車は自分でブレーキを効かせることはありません。ここに衝突回避自動ブレーキのような 運転支援システムによって事故をおよそ半分にまで減らせる可能性があるようです。

ですが、Googleが提唱している自動運転技術はまったく運転のできない盲目の方にも乗ってもらうことを想定していますから、基本前提として車にもっとセンサーを付け基本的に衝突が起こらないという点を選ぶことになります。

衝突はゼロとはしていませんが、プログラム処理として動きが予想できないものを感知した場合はスピードを落とすという判断が行われ事故が最悪の状況にならないような配慮はすでに行われています。

ビデオでは続いて、アメリカでは 人間の運転手は事故に繋がるようなミスを 10万マイル (16万km) に1度 犯しているということ、これに対して自動運転車は 1秒間に10回くらい判断を行っていて1マイルあたりだと およそ千回の処理を行うよう設定されているとのことを紹介しています。

この判断の回数は10の8乗倍にもなり人間がいかに頑張ったところで、そこに到達することはない差の開きになるそうです。

自動運転技術は道を走ることだけでなく、さまざまな状況に対応することが求められるので、たとえば自転車に乗っている人が車線を変更する合図を出していたり、警官が交通整理をしているデスチャーを理解することも必要で、このような状況についてもこちらの画面のような分析処理を行い対処することがプログラム化されています。

クリス・アームソン: 自動運転車は周りの世界をどう見ているのか

機械が判断することのリスクが懸念される領域であったり、病気の診断を機械が行いそれが間違いだった場合、人間はそれを受け入れられるのか?という課題も存在します。

最後にこちらはレーザーを使って自動車の周りを判断している様子をビジュアル化したものです。視角の範囲などとても広い領域の情報を取得して判断しているのがお分かりいただけると思います。

クリス・アームソン: 自動運転車は周りの世界をどう見ているのか

運転の自動化についても賛否両論あるのが現実ではありますが、ご紹介したようなテクノロジを利用することで、車の背面を確認しなかったとか、見えなかったといった理由から今回のような残念な結果になる事故を減らせる可能性は大きいのではないかと感じました。

是非一度こちらのビデオを全編ご覧いただければと思います。

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