ここ数年で登場した最新の自動車は、安全性と最高のユーザー体験を可能にする様々な複雑なシステムや部品で構成されている。私たちは、自律走行車や半自律走行車の先進運転支援システム（ADAS）のように、運転支援に革命をもたらし、各ドライブをより安全にし、ドライバーが十分な情報に基づいた意思決定を行う上で極めて重要な役割を果たすシステムを見てきた。

ADASシステムの重要な要素のひとつに、自律緊急ブレーキ（AEB）がある。AEBの主な機能は、衝突を接近戦に変えることである。AEBは衝突の衝撃を回避し、危機的な状況下でドライバーに警告を発するのに役立つ。つまり、危険を認識し、ドライバーに代わってブレーキをかけるのだ。

AEBの導入は、事故の発生件数にも大きな違いをもたらしている。チッチーノの報告によると、2014年だけでも、AEBの助けがあれば回避できたはずの負傷者が40万人に上ったと米国警察は報告している。AEBの効果を各国で評価するために用いられたメタ分析では、衝突回避システムを装着していない同等の車両と比較して、低速AEBを装着した車両では、実際の追突事故が全体で38％減少するという予想外の結果が出ている。これらの統計は、AEBが道路上の安全に不可欠であることを証明している。

自律ブレーキはどのように機能するのか？

AEBがどのように機能するかは、あなたが乗っているクルマによる。自動車メーカーによってアプローチも違うし、名称も微妙に違う。

ADASシステムを搭載した車両は、レーダー、スキャナー、ビジョンセンサー、レーザーなど、さまざまなセンサーからの入力を使って緊急ブレーキを作動させる。しかし、すべての条件でうまく機能する特定のセンサータイプは存在しないため、自律機能に冗長性を持たせるためにセンサーフュージョンが使用される。 AEBは、(i)市街地環境用に設計された低速用、(ii)幹線道路周辺で使用するための高速インターアーバン用、(iii)歩行者の特性を検出するために特別に設計された歩行者用システムに大まかに分類することができる。

まず、歩行者システムの仕組みを理解しよう。歩行者が車の周辺に現れた場合、2つのシステムが効果的に重要な役割を果たす。1つはカメラで、もう1つはRADARシステムである。これら2つのシステムは歩行者を検知し、物体か人間かを分類する。RADARはまた、人と車との距離を測定し、人が車の前に出るか通り過ぎるかを推定するためのインプットを提供する。人が車の前に出た場合、システムは警告を発し、ドライバーが反応しなければ自動的にブレーキをかける。

市街地用に設計されたAEBシステムは、時速50マイルまで作動する。時速50～30マイルでは、事故の程度を軽減または軽減する。時速15～30マイルでは、衝突回避を支援する。ドライバーが対応できない場合は、車が介入して必要な行動を実行する。

高速AEBシステムに関しては、レーダーが車両前方150フィートまでスキャンし、障害物の可能性を検知してドライバーに警告する。ドライバーが反応しなければ、システムが介入してブレーキをかける。

スバルはアイサイトと呼ばれる興味深いAEBシステムを搭載しており、これはフロントガラス上部に取り付けられた2つのカメラで前方の進路を常時監視する。問題を検知すると、市街地速度でクルマを完全に停止させることもできる。

メルセデスのような高級車では、タイヤとグリルの後ろに2つのレーダーがある。クルーズコントロールは走行速度を選択でき、前方の車間距離を尋ねてくる。クルーズコントロールのダイヤルを調整し、バーチャルバンパーを伸ばすことができる。先行車が減速しても事前に決めた車間距離は維持され、状況に応じてAEBがブレーキをかける。

AEBの課題

AEBはクルマに搭載される素晴らしい機能だが、特定の条件下でしか作動しないため、限界がある。AEBは高速走行時には効果を発揮しないことがある。そのため、運転支援は選択的となる。レーダーセンサーが覆われていたり、カメラが汚れていたりすると、AEBの機能が一時的に低下することがあります。悪天候、悪照度、霧、雪、その他の極端な気象条件下では、AEBが有効に機能しない場合があります。

一部の新型車のAEBシステムは、設計が不十分であったり、キャリブレーションが不十分であったりするという問題がある。これとは別に、AEBシステムを古い車両に後付けすることはできない。

しかし今後は、AEBシステムがドライバーをよりよくサポートし、衝突の回避や発生件数の減少に貢献することで、安全性をユーザー体験の最前線に置くことが期待される。

AEBの未来

高速・都市間AEBシステムは、自動車市場で最も急成長しているセグメントと予測される。しかし、既存のシステムを改善する必要性はまだある。過酷な気象条件、異なる速度、光の状態などでのシステムの故障や非効果といった課題とともに、レーダーの精度にも対処する必要がある。

センサーの光の持続性を向上させる努力をすべきであり、これはひいてはAEBの有効性を向上させる。光の持続性を向上させることは、低照度シナリオでの物体の識別と区別に役立ちます。

自律走行車に関しては、AIビジョンの観点からディープ・ニューラル・ネットワーク（DNN）がAEBを支援するために使用されている。強化学習や深層強化学習によるAEBのような他のML技術は、AEBをさらに改善するだろう。

AEBは2022年までにほとんどの自動車に搭載されると推定されているため、こうした改善はすべて必要だ。

まとめ

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