自動運転システムの新しい分類法：運転設計領域、自動化レベル、自動化準備度に基づいた構造化

Kernkonzepte

自動運転システムの運転設計領域、自動化レベル、技術的成熟度を統合的に評価する新しい分類法を提案する。

Zusammenfassung

本論文は、自動運転システムの運転設計領域(ODD)、自動化レベル(SAE Levels)、技術的成熟度(TRL)の関係を調査し、これらを統合した新しい分類法を提案している。

まず、ODDを国別コード、道路利用者、道路種別、環境条件、速度制限の5つのカテゴリーで中間レベルで定義する。次に、既存のSAE Levelsを組み合わせる。最後に、自動運転システムの技術的成熟度を表す「自動運転準備度レベル(ADRL)」を提案する。

この新しい分類法を用いて、トラックのハイウェイパイロット、バレットパーキング、ハイウェイパイロット、ロボタクシーなどの具体例を分類し、その有用性を示している。この分類法は、自動運転システムの能力と成熟度を明確に区別し、研究開発や規制の観点から白地領域を発見するのに役立つと考えられる。

Statistiken

自動運転レベル3では、運転者が緊急時に車両の制御を引き継ぐ必要があり、その引き継ぎプロセスに曖昧さがある。
メルセデス・ベンツのレベル3システム「DrivePilot」は、ドイツのKBAから2021年12月に承認された。
ウェイモのレベル4ロボタクシーサービスは2023年8月からサンフランシスコで商用サービスを開始した。

Zitate

「SAEレベルは、運転者の残された運転タスクと責任を定義するための一般的な枠組みにすぎず、システムの運転限界に関する情報は含まれていない。」
「現在広く使用されているSAEレベルの分類では、自動運転システムの実際の技術的能力と成熟度を適切に構造化し、分類することができない。」

Wichtige Erkenntnisse aus

A new Taxonomy for Automated Driving: Structuring Applications based on their Operational Design Domain, Level of Automation and Automation Readiness

by Johannes Bet... um arxiv.org 04-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.17044.pdf

Tiefere Fragen

自動運転システムの分類において、運転者の責任と技術的能力をどのように最適に組み合わせることができるか。

自動運転システムの分類において、運転者の責任と技術的能力を最適に組み合わせるためには、SAEレベルとODDの組み合わせが重要です。SAEレベルは運転者の残された運転タスクと責任を定義するため、運転者の責任を明確に示すのに役立ちます。一方、ODDはシステムの動作環境を定義し、システムの技術的能力に影響を与えます。両者を組み合わせることで、特定の状況や環境下でのシステムの振る舞いや限界をより明確に理解し、比較することが可能となります。
運転者の責任と技術的能力を最適に組み合わせるためには、SAEレベルとODDの詳細な定義と組み合わせが必要です。SAEレベルは運転者の責任を示す一方、ODDはシステムの動作環境を定義します。両者を組み合わせることで、特定の自動運転システムがどのような状況でどのように機能するかを明確に理解し、比較することができます。運転者の責任と技術的能力を組み合わせることで、自動運転システムの特性や能力を包括的に評価し、適切な分類を行うことが可能となります。

現在のSAEレベルの分類に対する代替案として、ユーザーにとってより分かりやすい分類方法はないか。

現在のSAEレベルの分類に代わるユーザーにとってより分かりやすい分類方法として、Mobileyeが提案する新しいタクソノミーが考えられます。Mobileyeの提案では、自動運転のレベルを「Eyes-on/Eyes-off」「Hands-on/Hands-off」「Driver versus No-driver」「MRM（最小リスク操作）要件」の4つの軸に基づいて定義し、エンジニアやエンドユーザーにとって明確で理解しやすい製品指向の記述を提供します。この新しいタクソノミーは、自動運転システムが実世界でどのように機能し、有用性や安全性、拡張性を確保するかを定義し、SAEレベルよりもユーザーにとって理解しやすい記述を提供します。
Mobileyeの提案による新しいタクソノミーは、エンドユーザーにとって自動運転システムの機能や特性をより明確に定義し、理解しやすくすることができます。SAEレベルのような抽象的な分類ではなく、具体的な軸に基づいて自動運転のレベルを定義することで、エンドユーザーがシステムの動作や要件をより具体的に把握できるようになります。

自動運転システムの技術的成熟度を表す指標として、ADRLの他にどのような指標が考えられるか。

自動運転システムの技術的成熟度を表す指標として、ADRL以外にもいくつかの指標が考えられます。例えば、システムの実証度や実用化度を示す指標、システムの信頼性や安全性を評価する指標、システムの運用経験や成功事例を示す指標などが挙げられます。

実証度（Validation Level）: システムが実際の環境でどれだけ正確に機能するかを示す指標。実証度が高いほど、システムの信頼性や性能が高いと言える。
信頼性評価（Reliability Assessment）: システムの信頼性や安全性を評価するための指標。信頼性が高いシステムは、より安全かつ効率的に運用できる。
運用経験（Operational Experience）: システムが実際の運用環境でどれだけ成功裏に機能しているかを示す指標。運用経験が豊富なシステムは、信頼性や安全性が高いと考えられる。
これらの指標を組み合わせて、自動運転システムの技術的成熟度を包括的に評価することが可能です。ADRLと組み合わせることで、システムの開発段階や実用化度、運用経験などを総合的に把握し、より正確な技術的評価を行うことができます。