自動運転車の普及を阻む障壁

互換性のないインフラストラクチャ

自動運転車は、前方の障害物を検知するためにセンサーとレーダーを活用します。さらに、路面標示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、自動運転車が運行するためのインフラ条件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の通過時刻、信号や遮断機に関する情報を共有できるが、多くの国の道路インフラシステムではまだ普及していない。

さらに、路面標示が摩耗するとレーダーが信号を見逃したり、誤った信号を受信したりする可能性があり、道路インフラが不十分なため多くの国で自動運転車が使用できなくなります。

責任の問題

ほとんどの国では、事故が発生した場合、責任は車に乗っている人、特に運転手にあります。罰金が科せられる場合、車の所有者が罰金の支払い責任を負うこともあります。

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おり、このモードでは所有者が車両の操作の責任を負います。

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、人間が運転しない車両を常に監視することを期待するのは不合理であると主張する人も多く、そのため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だと主張しています。

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。

仮に、信号機が停止信号を示しているのに交通管制官が車に進路変更の合図を出した場合、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です。

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る重なり合うセンサーに依存し、焦点を合わせて相関関係を認識します。

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