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自動運転車の実用化に備え、メーカー各社は消費者に対する安全性のアピールに力を入れている。これを一企業で行うのは困難なため、複数の企業が連携して自動運転技術の評価基準を設定する取り組みが始まっている。先日は、インテルとエヌビディアが個別の試みを発表した。

欧州自動車部品工業会(CLEPA)は、コネクテッドカーや自動運転車の評価方法を定めるためのワーキンググループを、今後エヌビディアが主導すると発表した。同じタイミングで、Aptiv、アウディ、バイドゥ、BMW、コンチネンタル、ダイムラー、フィアット・クライスラー・オートモビルズ、HERE、Infineon、インテル、フォルクスワーゲンの11社によるコンソーシアムは、「Safety First for Automated Driving(SaFAD)」というタイトルの白書を発表した。Aptivとコンチネンタルは、CLEPAの会員でもある。

SaFAD白書は、主に2つのセクションに分類される。前半は安全設計についてで、自動運転車に要求される12のコアな原則が記載されている。この中には、運用設計ドメインやセキュリティ、ユーザー責任、ユーザーへの運転の切り替え、データ記録などが含まれ、メーカーが自動運転システムを構築する上で、考慮するべき事柄が定義されている。

SaFAD白書は「ISO 26262」などの、自動車業界が既に用いている機能安全規格を参照しつつ、従来の基準では網羅できていない新たな規格も定めている。自動運転車は、人間が運転する車両や歩行者、自転車、動物などが周囲にいる環境で無人走行をするため、システムが設計された通り機能すると保証するだけでは不十分だ。

現在策定中の新規格、「ISO 21448(SOTIF、Safety of the Intended Functionality)」は、システムが正常に作動していながら不測の事態に直面した場合のリスクを排除することを目的としている。

白書の後半は、確認と検証について記載されている。安全性を設計に組み込んだとしても、それが実際に機能することを立証する必要がある。しかし、自動運転車が走行する環境には様々な要素が関与するため、これは非常に困難だ。このため、確認と検証には一般の道路とテスト環境、シミュレーションテストを含める必要がある。

自動運転システムには、機械学習やディープニューラルネットワークが用いられているため、確認と検証はさらに困難になる。従来のソフトウェア・アーキテクチャであれば、コードの行ごとに精査し、考え得る全ての経路を把握することが可能だ。最新のテストツールを使えば、このプロセスを自動化することもできる。

編集=上田裕資

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