自動運転車は雨や雪、霧あるいは台風などの天候にどう対応するのか

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天候の影響

自動運転車に共通する課題として、雨や雪、霧あるいは台風などの自然状況に、どのように対応させるかというものがあります。自動車の運転をしている時には、雨や雪、霧そして台風時には、相当のストレスがかかります。自動車運転時の認知・判断・操作でいえば、認知の部分で大幅な情報不足に見舞われます。

雨天時の運転

雨天時には、まず周りや路面が見えにくくなり、認知するまでのスピードが遅くなり、それに加えて、車両の滑りなども発生することもあります。水溜りなどでも、避けていくべきかそのまま行くべきか悩む場面にも結構遭遇します。ゲリラ豪雨も増えてきていて、ワイパーを最速にしても、前方の視界が確保できないこともあります。あっと言う前に路面が水びたしになり、路面状況が把握できないこともあります。

霧発生時の運転

霧が発生して、前方が数ｍ先しか見えず、暗中模索の状況になることもあります。霧があらかじめ発生が予測できているなら、濃霧時の運転を避けることもできますが、急に発生した場合は焦ってしまうこともあります。事故の可能性も高まりますので、普段以上に運転に集中する必要があります。

雪が降っている時の運転

雪が降っている時には、白い景色に白い雪が同調して、視界がものすごく悪くなります。スリップの恐れもあるため、それに備える心の準備も必要です。雪が寒さで凍結でもしたら、路面はまるでスケートリンクの上みたいに、車両の制御が出来なくなります。冬用タイヤに変えたりチェーンを装着はしても、それも万全ではありません。予期せぬ動きをする事も結構あります。

台風時の運転

最近は、台風も増えてきています。強風や暴雨が運転を難しくしていて、看板や屋根、樹木の枝などの飛来物もあります。ヘタしたら、横転する危険性もあります。もちろん、強風の時間帯は運転するのは避けるべきですが、微風の時には運転している人も多いことでしょう。微風のときでも、突然の強風が吹くことも多くビックリすることもあります。

悪天候想定の実験強化の必要性

実証実験を行う際には、実験時の安全性の確保のため、天気や気候の良い時期に行う事が多いようです。安全の確保は第一なので、環境の良い時期に実証実験を行うことは当然でしょう。条件の良い時の実証実験は、システムなどの基本的な問題を洗い出すには有効でしょう。しかし本格運用するには、あえて悪い条件下で、集中的に実験を行う必要があります。人工的に悪条件での検証が出来る設備内で、問題を解決して、それを本格運用させる車両にフィードバックさせていかなくてはなりません。時間的に余裕があるなら、同時進行の必要はないでしょうが、早急に答えを出す状況下に今はあります。１７６９年にパリで蒸気自動車が生まれてから自動車は２０１９年時点では約２５０年
と相当な時間をかけて進歩してきました。それをここ５年１０年で、新しい車の形を作っていかなくてはなりませんので、相当に大変になることが予想されます。

 悪天候に対する技術開発

日立オートモティブシステムズ

複数のカメラで、周辺の画像情報を蓄積しておきます。自車の位置が把握できない、不測の事態時になった際に、蓄積しておいた直前の画像情報とＧＰＳの情報を利用して、現在位置を推定します。カメラが走行レーンを認識できなくなっても、自車位置を推定して自動走行することが可能です。

日立ＡＭＳの欧州子会社　

ステレオカメラを使って、ガードレールや雪の壁を白線の代わりにして、自動運転させようとするものです。カメラが走行レーンを認識できなくなっても、自車位置を推定して自動走行することを可能とさせるものです。

センサー、ＧＰＳの問題

ＧＰＳ

自動運転では、現在の位置を把握するためにＧＰＳを使います。ＧＰＳは雨や雪あるいは霧などといった天候の変化に弱く、特に天候が急変しやすい時期の場合、ＧＰＳによる現在位置の把握が困難になり、自動運転がまともに機能しない可能性があるというリスクが考えられます。

レーダー

レーダーは悪天候でもよく機能します。雨や雪あるいは霧などの悪天候時に、正確に見通すことができます。しかし、一刻一刻と変化する状況下では情報不足が発生します。

ＬｉＤＡＲ（ライダーと読む）

レーザーを使って光のパルスを発射し、そのパルスが戻ってくる時間を計測するものです。1秒間に何百万本というレーザーを発射して、その反射から近くから遠くまでの空間を立体的に把握することができます。すぐれた装置ですが、レーザーが雨や雪あるいは霧などに反応してそれを物体として誤認識する可能性があります。

カメラ

人間の目と同じように、雨や雪あるいは霧などの天候では、周囲が鮮明に見えず情報不足になります。

現在の自動運転の悪天候対策

走行時は、センサーやカメラなどから得られた情報に加えて、それらから得られて蓄積された情報や地図と照合させ、ＧＰＳなどからの情報をも合わせ、雨や雪あるいは霧などの悪天候時の自動運転を安全にできるように、各社は開発に取り組んでいます。自動運転車の基本的システムは、センサーやカメラそしてＧＰＳからの情報を集積して、それらをＡＩにより制御していこうとするものです。悪天候時には、センサーやカメラそしてＧＰＳからの情報取得が、どうしても不安定になります。その欠点を補う形で、人間で言うなら経験や知識を増やしていこうとしているのが、現時点での自動運転の悪天候対策だと思われます。そこには推定の領域が入ってきて本来は好ましくないのですが、今ある技術で解決するなら、それぐらいしか対処の道がないのが現状なのではないでしょうか。

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