자율주행차가 전 세계적으로 수많은 도시에 배치되고 있는 동안, 자율주행차 배치에 대한 끊임없는 논란이 계속되고 있습니다.

최근에,테슬라는 200만대 이상의 자동차를 리콜했다.미국 규제 당국이 운전자 지원 시스템에 문제를 발견한 후.테슬라는 미국 도로교통안전청(NHTSA)의 분석에 동의하지 않았지만 새로운 기능을 추가하는 데에는 동의했다.

Tesla의 자동 조종 시스템은 인간 운전자가 항상 있어야 하기 때문에 완전히 자율적이지 않습니다.하지만 자율적이며,자율주행차샌프란시스코와 피닉스를 포함한 미국의 몇몇 도시에는 이미 무인택시, 즉 "로보택시"가 배치되었습니다.

제너럴모터스(GM)가 소유한 로보택시 회사 크루즈(Cruise)가 최근캘리포니아 영업허가 정지요금 부과 작업을 시작한 지 불과 두 달 만입니다.회사이후 운영 중단미국 전역에 걸쳐 CEO가 곧 떠났습니다.

이는 여러 가지 중요한 사건에 이어 발생했습니다.10월에는 크루즈 차량보행자를 끌고 갔다다른 차에 치인 후 길가로 갔습니다.회사 웹사이트에서는 다음과 같이 설명했습니다. "AV가 충돌을 감지하여 차량을 정지시킨 다음 추가 도로 안전 문제를 피하기 위해 차를 세우려고 시도하여 개인을 약 20피트 앞으로 끌어당겼습니다."

그러나 그런 일도 있었습니다.여러 건의 보고된 사례긴급 차량이 근처에 있는 경우를 포함해 자율주행차가 도로에서 정지하는 경우도 있습니다.

정지 문제

이러한 사건은 자율주행차가 문제를 인지하자마자 도로 중앙에 멈추는 경향을 강조합니다.인간 운전자들이 알고 있듯이 그렇게 하는 것이 항상 안전한 것은 아니며 도로에서 더 큰 문제를 일으킬 수 있습니다.

자동차 소프트웨어의 이러한 행동은 더 깊은 도전의 핵심입니다. 도로에서의 운전 및 행동에 대한 이해가 인간만큼 훌륭하도록 자율 주행 자동차를 어떻게 설계할 수 있습니까?

~ 안에우리의 연구우리는 Nissan에서 자율주행차를 설계한 경험을 비디오를 사용하여 운전 행동을 이해하는 새로운 접근 방식과 결합했습니다.우리는 자율주행차의 비디오 녹화를 사용하여 자율주행차가 도로에서 저지르는 실수를 이해했습니다.

앞서 언급한 사건들에서 알 수 있듯이, 자율주행차가 도로에 대해 갖는 인식은 반드시 인간의 인식과 동일하지는 않습니다.자율주행차는 세계의 단순화된 그림을 구성합니다.센서 데이터이는 현실, 사회, 세계의 엄청난 양의 세부사항을 무시하는 것입니다.자율주행 시스템이 세상을 식별한다추상적인 카테고리를 통해, 자동차, 자전거 타는 사람, 보행자, 트럭 등과 같은.

인간 모양의 모든 얼룩은비디오 스트림사람이 시위에서 행진하는지, 버스를 따라 달리는지 등 인간 운전자가 의존할 수 있는 차이가 없는 보행자로 간주됩니다.인간의 시력은 어릴 때부터 훈련되어 있으며, 우리는 다른 사람들도 우리가 인식하는 것과 같은 방식으로 사물을 볼 것이라고 믿습니다.

로보택시에 끌려간 보행자의 경우를 생각해보자.누군가를 치게 될 경우, 방금 차가 부딪힌 사람을 직접 볼 수는 없지만 그 사람이 그냥 사라진 것이 아니라는 것을 알 수 있습니다.우리의 객체 지속성 감각은 우리로 하여금 그 사람에게 치료가 필요한지 확인하고 멈추게 할 것입니다.

그러한 상황은소프트웨어 업계에서는 "에지 케이스"로 알려져 있습니다.: 개발자가 예상하지 못하는 비교적 드문 경우입니다.

자율주행차를 뒷받침하는 기본 가정은 비정상적인 상황의 수가 유한하다는 것입니다.그러나 현실 세계는 결코 유한하지 않으며 이전에 본 적이 없는 완전히 새로운 예외 사례가 항상 있을 것이라고 생각할 충분한 이유가 있습니다.

미묘한 행동

인간은 완전히 새로운 상황에 직면했을 때 무엇을 해야 할지 판단합니다.우리는 기억 속의 "가장 유사한" 상황과 연관된 행동만 실행하는 것이 아닙니다.

자율주행차에는 이러한 판단력이 없기 때문에 추측을 하거나 중립적이거나 안전한 해결책인 정지에 의지할 수 있습니다.자율주행차의 영상 녹화에서, 비정상적인 상황에서 가장 흔한 행동은 도로에서 단순히 정지하는 것입니다.

그러나 도로에 정지하는 것이 반드시 가장 안전한 선택은 아닐 수 있으며, 특히 소방차 앞에 정지하는 경우에는 더욱 그렇습니다.이는 교통을 차단할 뿐만 아니라 그 자체로 위험을 초래합니다.우리의 비디오에는 운전자가 교차로에 진입하는 데 속도가 느린 4방향 정지 또는 교통 신호등이 약간 잘못된 위치와 같은 가장 평범한 상황에서 이러한 "정지"의 예가 포함되어 있습니다.

인간 운전자의 경우, 우리는 몸짓, 경적 사용, 또는 특정 방향을 바라보는 것만으로도 이러한 오해를 해결할 수 있습니다.그러나 무인 자동차는 이러한 일을 전혀 할 수 없습니다.실제로, 인간의 의도에 대한 지속적인 오해는 기본적인 문제가 실제로 훨씬 더 일반적으로 발생한다는 것을 의미합니다.

우리는 자율주행차의 안전에 대해 심각한 우려를 갖고 있는 동시에, 자율주행차가 일반적인 교통 상황을 처리할 능력이 없어 어떻게 교통을 막고 방해할 수 있는지에 대해서도 우려하고 있습니다.

최근 논문에서는우리는 다른 도로 사용자가 더 잘 이해할 수 있도록 자율 주행 자동차의 동작을 설계하기 위한 몇 가지 잠재적인 솔루션을 제안했습니다.우리는 간격, 속도, 위치, 표시 및 정지라는 다섯 가지 기본 동작 요소에 대해 논의했습니다.

이러한 요소를 결합하여 다른 도로 사용자에게 제안을 하고 수락하고, 긴급성을 표시하고, 요청하고 기본 설정을 표시할 수 있습니다.

자율주행차의 미래 가능성이 무엇이든, 연구자들은 자율주행차가 더 광범위하게 배포되고 동일한 "정지" 문제가 전 세계적으로 반복되기 전에 문제를 해결해야 합니다.

이 기사는 다음에서 재출판되었습니다.대화크리에이티브 커먼즈 라이센스에 따라.읽기원본 기사.