自動運転車の普及を妨げる障壁

互換性のないインフラストラクチャ

自動運転車はセンサーとレーダーを利用して前方の障害物を検知します。さらに、車線マーキングは自動運転車が車線を認識し、正しい車線を維持するのに役立ちます。

自動運転車の導入には、道路インフラの互換性を確保することが重要です。

多くの国では、自動運転車を運行するためのインフラがまだ整っていません。

交通インフラに設置された通信機器や仮想 GPS マップにより、自動運転車は踏切や列車が踏切、信号、遮断機を通過するタイミングに関する情報を共有できるようになります。しかし、多くの国の道路インフラシステムでは、これはまだ一般的ではありません。

さらに、路面標示が摩耗すると、レーダーが信号を認識できなくなったり、誤った信号を受信したりする可能性があります。したがって、交通インフラの品質が適応性を保証していないため、多くの国では自動運転車は運行できないでしょう。

責任の問題

ほとんどの国では、事故が発生した場合、その責任は車に乗っている人、具体的には運転手に課せられます。罰金が科せられる場合、車両の所有者が罰金の支払い責任を負うことがあります。

しかし、自動運転車の場合、誰が事故を起こして損害賠償責任を負うのかは不明だ。

現在、ほとんどの車両は半自動運転モードを提供しています。つまり、このモードを使用している間も、車両の所有者は車両の操作に対して責任を負うことになります。

自動運転車の事故が発生した場合の責任は依然として議論の余地のある問題です。

実際、運転する必要のない車を常に監視することを期待するのは不合理だと主張する人もたくさんいます。したがって、自動運転車の責任を効果的に管理するための明確な規制を策定することが重要になります。

異常な状況における判断

自動運転車の導入をめぐる最大の議論の 1 つは、異常な状況で判断を下す能力です。

仮想的な状況として、信号機が停止信号を示しているのに、交通管制官が進行信号を出す場合を考えます。この時点で、自動運転車が走行を続けるか停止するかを判断するのは困難になります。

この場合、運転手が人間であれば、交通状況に影響を与えることなく、迅速に判断が下されます。

ドライバーの直感は、自動運転車ではまだ実現できないものです。

自動運転車の AI ツールは、人間の目よりも遠くまで見ることができ、焦点を合わせて相関関係を認識することができる重複センサーに依存しています。

しかし、センサーは一般に、異なる変数間の因果関係を認識せず、推論や推論を使用して問題を解決することができません。

出典: https://xe.baogiaothong.vn/nhung-rao-can-khien-xe-tu-lai-chua-pho-bien-192240318121016605.htm