1： 2019/01/22（火）14：02：02.52 ID：CAP_USER
自動運転カー(自律走行車)が普及すると、交差点での無駄がなくなり待ち時間解消によって効率化が進むと考えられてます。それだけでなく、道路上の自動車が増え過密化することで全体のペースが大きく下がるという現象が解消されたり、理想的な道路選択をサポートすることで、交通渋滞が劇的に解消するということがStanford Artificial Intelligence Laboratory(SAIL)の数学的な検証によって示されています。
Altruistic Autonomy: Beating Congestion on Shared Roads | SAIL Blog
http://ai.stanford.edu/blog/altruistic-autonomy/
以下のグラフは理想的な道路交通条件を研究するFundamental Diagram of Traffic(FDT)において作成された道路交通状態を表すグラフで、縦軸に道路上のある地点を1秒間に通過する自動車の数(flow)、横軸に1メートルあたりに存在する自動車の数(density)をプロットしたもの(FDT1)です。グラフが山のような形状を持ち、右肩上がりの青色部分と右肩下がりの赤い部分になるのが特徴です。
上記FDT1の内容を説明すると、原点は道路上に自動車が0台の状態で、周りを走る自動車がないため最高速度でスイスイ快適に走ることが可能です。自動車の数が増えたとしても十分なスペースがある青色部分の間は全車が最高速度で快適に走ることができるので、自動車の台数(densityと等価)に比例してflowも高まっていきます。
しかし、自動車が走行する場合、一般的に前を走る自動車との間に最低2秒分の距離をあける必要があります。これは前方の車両が急ブレーキをかけても事故を起こさないように最低限必要となる車間距離で、自動車の数が増えてdensityが増えるとすべての自動車が2秒間隔では走れなくなるポイント(飽和点)に到達します。これが上記グラフの山の頂上であり、車間距離で2秒分を保つためには道路上の自動車は台数が増えるとともにスピードを落とさざるを得なくなります。そのため、densityが飽和点を超えるとflowは右肩下がりの状態(赤色部分)になってしまいます。
以下のグラフは縦軸に道路上のある地点から別の地点移動するのにかかる待ち時間(latency)、横軸にflowをとったグラフ(FDT2)。青色部分では、前車が最高速で走行できるためlatencyは一定です。ただし、飽和点に到達すると速度が低下することでlatencyは上昇してしまいます。なお、飽和点以降の赤色部分はflowも低下していくので、グラフは双曲線状になります。つまり、飽和点を境として自動車の台数が増えるほど、目的地への到達時間が長くなることがわかります。
現実世界では自動車は全車が一定速度で走るわけもなく、車間距離もまちまちであるため上記2つのグラフは理想状態の理論値ですが、自動車の数が増えるとある時点で急に目的地まで到達するのにかかる時間が長くなり始めるという特徴は理解しやすいといえます。
GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20190121-altruistic-autonomy-on-road/
続く）
元スレ：http://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/154813332Altruistic Autonomy: Beating Congestion on Shared Roads | SAIL Blog
http://ai.stanford.edu/blog/altruistic-autonomy/
以下のグラフは理想的な道路交通条件を研究するFundamental Diagram of Traffic(FDT)において作成された道路交通状態を表すグラフで、縦軸に道路上のある地点を1秒間に通過する自動車の数(flow)、横軸に1メートルあたりに存在する自動車の数(density)をプロットしたもの(FDT1)です。グラフが山のような形状を持ち、右肩上がりの青色部分と右肩下がりの赤い部分になるのが特徴です。
上記FDT1の内容を説明すると、原点は道路上に自動車が0台の状態で、周りを走る自動車がないため最高速度でスイスイ快適に走ることが可能です。自動車の数が増えたとしても十分なスペースがある青色部分の間は全車が最高速度で快適に走ることができるので、自動車の台数(densityと等価)に比例してflowも高まっていきます。
しかし、自動車が走行する場合、一般的に前を走る自動車との間に最低2秒分の距離をあける必要があります。これは前方の車両が急ブレーキをかけても事故を起こさないように最低限必要となる車間距離で、自動車の数が増えてdensityが増えるとすべての自動車が2秒間隔では走れなくなるポイント(飽和点)に到達します。これが上記グラフの山の頂上であり、車間距離で2秒分を保つためには道路上の自動車は台数が増えるとともにスピードを落とさざるを得なくなります。そのため、densityが飽和点を超えるとflowは右肩下がりの状態(赤色部分)になってしまいます。
以下のグラフは縦軸に道路上のある地点から別の地点移動するのにかかる待ち時間(latency)、横軸にflowをとったグラフ(FDT2)。青色部分では、前車が最高速で走行できるためlatencyは一定です。ただし、飽和点に到達すると速度が低下することでlatencyは上昇してしまいます。なお、飽和点以降の赤色部分はflowも低下していくので、グラフは双曲線状になります。つまり、飽和点を境として自動車の台数が増えるほど、目的地への到達時間が長くなることがわかります。
現実世界では自動車は全車が一定速度で走るわけもなく、車間距離もまちまちであるため上記2つのグラフは理想状態の理論値ですが、自動車の数が増えるとある時点で急に目的地まで到達するのにかかる時間が長くなり始めるという特徴は理解しやすいといえます。
GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20190121-altruistic-autonomy-on-road/
続く）
2: 2019/1/(水) 00:00:18 ID:kurumania
2: 2019/01/22(火) 14:03:03.44 ID:CAP_USER
続き）>>1
さらに、現実の世界では「利己主義的」な人間の特性のため、道路交通にはより複雑な力学が働くことになります。ロサンゼルスのBeverly Hillsからthe Valleyに自動車で移動する場合を検討してみます。経路は3通りあり、最短経路の「Coldwater」なら25分、「ハイウェイ405号線」なら30分、距離の長い「Laurel」なら35分かかります。
もちろんコースごとに渋滞しやすい時間帯などもあるため一概にはいえませんが、数分の時短のためにColdwaterを選択するドライバーは多いはずです。しかし、このように考えるのはみな同じで、多くのドライバーがColdwaterを選択するせいでColdwaterのdensityが高まり、飽和点を超えてしまい結果的に移動時間が長くなる……ということが日常的に起こっています。ここで重要なことは、交通量の多いColdwaterで移動時間が伸びたことが社会的な損失として規模が大きいということ。もしもLaurelを選ぶドライバーがもう少し多ければ、Coldwaterで失われる全体的な経済的損失は小さく済み、結果としてLaurelを走行するドライバーの犠牲の下、より大きな利益が生み出されたかもしれないというわけです。このような道路上でのコモンズの悲劇類似の現象が起こっています。
どの道を選択するのかについて、ドライバーは他のドライバーの「戦略」も検討して決定します。仮に、どの道を選んだとしても同じ時間かかるならば他の道に切り替えようというインセンティブは働かなくなり、ナッシュ均衡が発生します。当然ながらナッシュ均衡が生じる条件は1つではなく、さまざまな状態があり得ます。
ナッシュ均衡の状態を図示したのが以下のグラフ。3路線ごとにFDT2のグラフをプロットしており、図の中の「×」は現実の道路状況を示してます。両方ともにナッシュ均衡が生じた状態ですが、左の図の方が縦軸のlatencyの値が小さいので、目的地までの到着時間は短いことになります。ここで重要なのは、両方のグラフが同じ台数の自動車が走行している場合についてのものだということ。つまり、同じ台数の自動車を移動させる場合でも、ナッシュ均衡が起こる場所次第で目的地到着までにかかる時間が長くなったり短くなったりするということです。
上記のグラフと同じ条件で、さらにlatencyが短くなる状態が以下のグラフ。このグラフの状態では405号線は十分な空きがある状態で、別の自動車が加わったとしても最高速で走行できる状況です。すぐに飽和してしまうColdwaterではなくキャパの大きな405号線を走るドライバーが多いほど、結果として待ち時間は短くなるというわけです。
https://i.gzn.jp/img/2019/01/21/altruistic-autonomy-on-road/a05_m.png
以上の通り走行できる最高スピードは道路の混み具合に関わってくること、車間距離を維持するための時間が重要であることは明らかです。この点、人間は2秒分の車間距離が必要ですが、自動運転カー(自律走行カー)であれば、より短い車間距離での走行が可能です。技術が高まれば、1秒未満の車間距離で安定走行できるようになるのはほぼ確実です。
仮に、道路上のすべての自動車が自動運転カーだと仮定すると、FDT1とFDT2のグラフは、以下のグラフの破線のように大きく変化します。最高速度を維持して快適に走れる台数が増え、飽和点に達するまでの限界点が伸びるというわけです。
GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20190121-altruistic-autonomy-on-road/
続く）
さらに、現実の世界では「利己主義的」な人間の特性のため、道路交通にはより複雑な力学が働くことになります。ロサンゼルスのBeverly Hillsからthe Valleyに自動車で移動する場合を検討してみます。経路は3通りあり、最短経路の「Coldwater」なら25分、「ハイウェイ405号線」なら30分、距離の長い「Laurel」なら35分かかります。
もちろんコースごとに渋滞しやすい時間帯などもあるため一概にはいえませんが、数分の時短のためにColdwaterを選択するドライバーは多いはずです。しかし、このように考えるのはみな同じで、多くのドライバーがColdwaterを選択するせいでColdwaterのdensityが高まり、飽和点を超えてしまい結果的に移動時間が長くなる……ということが日常的に起こっています。ここで重要なことは、交通量の多いColdwaterで移動時間が伸びたことが社会的な損失として規模が大きいということ。もしもLaurelを選ぶドライバーがもう少し多ければ、Coldwaterで失われる全体的な経済的損失は小さく済み、結果としてLaurelを走行するドライバーの犠牲の下、より大きな利益が生み出されたかもしれないというわけです。このような道路上でのコモンズの悲劇類似の現象が起こっています。
どの道を選択するのかについて、ドライバーは他のドライバーの「戦略」も検討して決定します。仮に、どの道を選んだとしても同じ時間かかるならば他の道に切り替えようというインセンティブは働かなくなり、ナッシュ均衡が発生します。当然ながらナッシュ均衡が生じる条件は1つではなく、さまざまな状態があり得ます。
ナッシュ均衡の状態を図示したのが以下のグラフ。3路線ごとにFDT2のグラフをプロットしており、図の中の「×」は現実の道路状況を示してます。両方ともにナッシュ均衡が生じた状態ですが、左の図の方が縦軸のlatencyの値が小さいので、目的地までの到着時間は短いことになります。ここで重要なのは、両方のグラフが同じ台数の自動車が走行している場合についてのものだということ。つまり、同じ台数の自動車を移動させる場合でも、ナッシュ均衡が起こる場所次第で目的地到着までにかかる時間が長くなったり短くなったりするということです。
上記のグラフと同じ条件で、さらにlatencyが短くなる状態が以下のグラフ。このグラフの状態では405号線は十分な空きがある状態で、別の自動車が加わったとしても最高速で走行できる状況です。すぐに飽和してしまうColdwaterではなくキャパの大きな405号線を走るドライバーが多いほど、結果として待ち時間は短くなるというわけです。
https://i.gzn.jp/img/2019/01/21/altruistic-autonomy-on-road/a05_m.png
以上の通り走行できる最高スピードは道路の混み具合に関わってくること、車間距離を維持するための時間が重要であることは明らかです。この点、人間は2秒分の車間距離が必要ですが、自動運転カー(自律走行カー)であれば、より短い車間距離での走行が可能です。技術が高まれば、1秒未満の車間距離で安定走行できるようになるのはほぼ確実です。
仮に、道路上のすべての自動車が自動運転カーだと仮定すると、FDT1とFDT2のグラフは、以下のグラフの破線のように大きく変化します。最高速度を維持して快適に走れる台数が増え、飽和点に達するまでの限界点が伸びるというわけです。
GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20190121-altruistic-autonomy-on-road/
続く）
3: 2019/01/22(火) 14:03:19.12 ID:CAP_USER
続き）>>1
まったく同じナッシュ均衡状態の道路でも、走行する自動車の一般車と自動運転カーの比率によって、スピードダウンへの耐性(堅牢性)に差は生まれます。たとえは、以下の2つのFDT2グラフは、一般車と自動運転カーがそれぞれ同じ台数混ざって走行する状態で、latencyも同じ状態なので、目的地までの到着時間は同じです。しかし、右のグラフはただでさえキャパの大きい405号線により多くの自動運転カーが集まることで、飽和点までの限界をより広げているため、latency(移動時間)を上げることなく多くの自動車を追加できることになり、スピードダウンまでの耐性が高いといえます。つまり、右の状況の方が堅牢性が高く、「渋滞に強い(渋滞しにくい)」といえます
SAILの研究者は、あるナッシュ均衡状態(NE)を、latencyを最も下げる理想的なナッシュ均衡状態(BANE)と堅牢性が最も大きな状態(RBNE)という2つの条件に誘導することで、latencyを大幅に下げられることをシミュレーションで確認したそうです。
以上の通り、一般車であれ自動運転カーであれ、また両者が混在する条件であれ、各道路に適切に自動車を分配することで、全体として到着時間が短くなるようなベストな条件を作り出すことは可能です。理想状態を作り出す妨げになっているのは人間が持つ利己主義的な考えですが、自動運転カーが普及して、道路を走る全ての車両が連携するようなシステムを作り上げることで、渋滞が少なく経済的な損失の少ない交通事情を作りだすことができるようになるかもしれません。
GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20190121-altruistic-autonomy-on-road/
まったく同じナッシュ均衡状態の道路でも、走行する自動車の一般車と自動運転カーの比率によって、スピードダウンへの耐性(堅牢性)に差は生まれます。たとえは、以下の2つのFDT2グラフは、一般車と自動運転カーがそれぞれ同じ台数混ざって走行する状態で、latencyも同じ状態なので、目的地までの到着時間は同じです。しかし、右のグラフはただでさえキャパの大きい405号線により多くの自動運転カーが集まることで、飽和点までの限界をより広げているため、latency(移動時間)を上げることなく多くの自動車を追加できることになり、スピードダウンまでの耐性が高いといえます。つまり、右の状況の方が堅牢性が高く、「渋滞に強い(渋滞しにくい)」といえます
SAILの研究者は、あるナッシュ均衡状態(NE)を、latencyを最も下げる理想的なナッシュ均衡状態(BANE)と堅牢性が最も大きな状態(RBNE)という2つの条件に誘導することで、latencyを大幅に下げられることをシミュレーションで確認したそうです。
以上の通り、一般車であれ自動運転カーであれ、また両者が混在する条件であれ、各道路に適切に自動車を分配することで、全体として到着時間が短くなるようなベストな条件を作り出すことは可能です。理想状態を作り出す妨げになっているのは人間が持つ利己主義的な考えですが、自動運転カーが普及して、道路を走る全ての車両が連携するようなシステムを作り上げることで、渋滞が少なく経済的な損失の少ない交通事情を作りだすことができるようになるかもしれません。
GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20190121-altruistic-autonomy-on-road/
9: 2019/01/22(火) 14:14:30.46 ID:red3Dkts
みんな同じタイミングでブレーキふむと
アキレスと亀の矛盾が発生する
アキレスと亀の矛盾が発生する
11: 2019/01/22(火) 14:17:20.81 ID:hjHOg+q7
一時停止標識がある交差点に、最初の一台がさしかかる
その車は一時停止をする。後続の車は、その一助停止に反応し一時停止をする
その後続車は、意中ジ停止の交差点で、再び一時停止をする
これがトラフィック計算式
その車は一時停止をする。後続の車は、その一助停止に反応し一時停止をする
その後続車は、意中ジ停止の交差点で、再び一時停止をする
これがトラフィック計算式
13: 2019/01/22(火) 14:24:38.88 ID:+LzsYDfS
車間距離を十分とって、前の車が減速してもこちらはなるべくブレーキ踏まないようにすると渋滞起こりにくいんだってね
14: 2019/01/22(火) 14:25:41.93 ID:TcQzkoW9
自動運転車ばっかになろうともそれぞれがスタンドアローンで動いていたら
手動運転時代の今より大混雑するわ
手動運転時代の今より大混雑するわ
16: 2019/01/22(火) 14:30:00.38 ID:6oJQi74k
すべての車が同じ機能の自動運転の場合のケースだろ？歩行者も自転車もいない。
そういうありもしない前提で物事を語って「今より良い」っとのってどうだろうね。
そういうありもしない前提で物事を語って「今より良い」っとのってどうだろうね。
17: 2019/01/22(火) 14:30:41.60 ID:ZN17BPBW
数学的分析するまでもない。
常識でわかること。
人間の運転では路上にベテランドライバー、免許取りたての初心者、イキがった若者、主婦、老人…など運転技量はバラバラ。
車間距離、ブレーキ・アクセルを踏むタイミングも、個人の感覚でバラバラ。
…これでは渋滞や事故が起こるのが当たり前。
人間から運転する権利を奪うこと。
路上を走る車はすべて完全自動運転車のみ。
人の運転車と、人工知能車を混在させるのは危険で、事故や渋滞はなくならない。
完全に人の運転する車を、路上から駆逐すること。
人工知能車は、お互い通信で情報交換する。
行先、位置、速度、加速度などの情報をデータリンクする。
軍事技術のイージス艦の技術を民間応用。
さらにGPSや、電柱やビルなど高所に設置したカメラ情報も受信し、目の前に障害物があろうと自車を中心に数百m半径の道路状況を完全に把握。
また標識や信号機の情報も受信、道路に非接触チップを埋め込み、車道上の車は道路上の位置を完全把握。
たとえ猛吹雪でホワイトアウトし、人の目では全く周囲が分からない状況でも、人工知能車は周囲の情報を受信してる。
道路に練り込まれたICチップで、今どの車線を走ってるのか、交差点は何m先か、信号は何色か、標識はどうか、何m先に対向車がいるか？まで受信し把握してる。
人が運転したら事故ばかり。
しかし人工知能車は周囲の情報とデータリンクするので、ホワイトアウトの状態でも無事故で目的地に到着する。
「運転する喜び。」←こうほざく馬鹿は遊園地のゴーカードで遊んでなさいってこと。
常識でわかること。
人間の運転では路上にベテランドライバー、免許取りたての初心者、イキがった若者、主婦、老人…など運転技量はバラバラ。
車間距離、ブレーキ・アクセルを踏むタイミングも、個人の感覚でバラバラ。
…これでは渋滞や事故が起こるのが当たり前。
人間から運転する権利を奪うこと。
路上を走る車はすべて完全自動運転車のみ。
人の運転車と、人工知能車を混在させるのは危険で、事故や渋滞はなくならない。
完全に人の運転する車を、路上から駆逐すること。
人工知能車は、お互い通信で情報交換する。
行先、位置、速度、加速度などの情報をデータリンクする。
軍事技術のイージス艦の技術を民間応用。
さらにGPSや、電柱やビルなど高所に設置したカメラ情報も受信し、目の前に障害物があろうと自車を中心に数百m半径の道路状況を完全に把握。
また標識や信号機の情報も受信、道路に非接触チップを埋め込み、車道上の車は道路上の位置を完全把握。
たとえ猛吹雪でホワイトアウトし、人の目では全く周囲が分からない状況でも、人工知能車は周囲の情報を受信してる。
道路に練り込まれたICチップで、今どの車線を走ってるのか、交差点は何m先か、信号は何色か、標識はどうか、何m先に対向車がいるか？まで受信し把握してる。
人が運転したら事故ばかり。
しかし人工知能車は周囲の情報とデータリンクするので、ホワイトアウトの状態でも無事故で目的地に到着する。
「運転する喜び。」←こうほざく馬鹿は遊園地のゴーカードで遊んでなさいってこと。
18: 2019/01/22(火) 14:37:51.33 ID:u6qZ1H0K
自動運転は法定速度内でしか走らないし
自動じゃない車と混在させたら余計渋滞しそうだけどね
自動じゃない車と混在させたら余計渋滞しそうだけどね
21: 2019/01/22(火) 14:43:39.35 ID:ro7MOUSH
全員がちょっとずつ譲り合えば、トータルでは移動時間が減る、ていう
ある意味で当然の結果な気がするなぁ。
「ゲーム理論」言うなら、周囲がみんな自動運転車になって、
安全重視、早めにブレーキかけるようになった道路で、
オレ1台だけ我が物顔で無茶な運転をすれば、少なくともオレだけは
これまでよりも安全に短い時間で移動できる、って感じの、
抜け駆け、出し抜き的な行動への誘惑を考慮しないと。
ある意味で当然の結果な気がするなぁ。
「ゲーム理論」言うなら、周囲がみんな自動運転車になって、
安全重視、早めにブレーキかけるようになった道路で、
オレ1台だけ我が物顔で無茶な運転をすれば、少なくともオレだけは
これまでよりも安全に短い時間で移動できる、って感じの、
抜け駆け、出し抜き的な行動への誘惑を考慮しないと。
22: 2019/01/22(火) 14:43:42.96 ID:ZN17BPBW
法定速度で走ると赤信号に引っかかる確率が低い、となるように信号機のタイミングを調整すればいいだけ。
イキがった馬鹿の運転や、主婦や老人のトロイ運転が車道に混在するから渋滞が起こる。
車間距離、ブレーキ、アクセル、速度がバラバラだから。
車道の車をすべて人工知能車にし、人の運転する車を駆逐。
法定速度で走り、車間距離も適切にとったら、結局赤信号で停車することもなく一番早く目的地に着ける、と信号機のタイミングを設計すればいいだけ。
イキがった馬鹿の運転や、主婦や老人のトロイ運転が車道に混在するから渋滞が起こる。
車間距離、ブレーキ、アクセル、速度がバラバラだから。
車道の車をすべて人工知能車にし、人の運転する車を駆逐。
法定速度で走り、車間距離も適切にとったら、結局赤信号で停車することもなく一番早く目的地に着ける、と信号機のタイミングを設計すればいいだけ。
23: 2019/01/22(火) 14:43:46.50 ID:s2228gCO
でも、道路の長さよりも移動する車の全長の合計が長い場合は
渋滞すると思うの。
渋滞すると思うの。
26: 2019/01/22(火) 14:53:19.65 ID:u6qZ1H0K
移動経路は自動運転でなくてもカーナビの改良だけで改善されそうだけど
現状じゃ混雑情報くらいしかないからね
現状じゃ混雑情報くらいしかないからね
29: 2019/01/22(火) 14:55:00.32 ID:kDMJyyA2
でも、みんな自動運転だと法令を遵守せざるを得ないから
高速道、自動車道を各々最高速度の１００キロ、８０キロ以下で走るようになるよね
高速道、自動車道を各々最高速度の１００キロ、８０キロ以下で走るようになるよね
35: 2019/01/22(火) 15:03:27.31 ID:ccFEEN4a
>>29
既に、ACC付きの車に乗ってるやつの多くは、そういう走り方してるんじゃないか？
8年落ちのアイサイト付き乗ってるが、アイサイト任せだと半分寝ててもいいほど楽なんで、
ガンガン抜いていくような走りはしなくなったぞ。
既に、ACC付きの車に乗ってるやつの多くは、そういう走り方してるんじゃないか？
8年落ちのアイサイト付き乗ってるが、アイサイト任せだと半分寝ててもいいほど楽なんで、
ガンガン抜いていくような走りはしなくなったぞ。
30: 2019/01/22(火) 14:55:44.46 ID:ZN17BPBW
将来はマイカーの概念はなくなる。
税金を支払えば、誰でも人工知能車を使えるという公共物になるだろう。
タクシーは消える存在。
納税者とその家族は無料で使える、免許はいらない(そもそも社内にハンドルもアクセルもブレーキもついてない)、子供だけでも利用できる。
手を上げると、画像認識で人工知能車が止まり、目的地を言うと音声認識して最適なルートを人工知能がはじき出し、交通情報や天気などの情報を受信して、なるべくスムーズに行ける道を選択する。
人は何もすることはない。
目的地に着くと車を乗り捨て、車は自動で車道に戻り、また新しい乗客を見つけて走りだす。
もちろんスマホで呼び出せるし、予約もできる。
マイカーという概念そのものがなくなる。
だから人は車庫などというものを宅地に作る必要もないので、土地を有効利用できる。
郊外に広大な駐車場が必要だった巨大ショッピングセンターも、駐車場不要となり都市部に店を作るようになるだろう。
税金を支払えば、誰でも人工知能車を使えるという公共物になるだろう。
タクシーは消える存在。
納税者とその家族は無料で使える、免許はいらない(そもそも社内にハンドルもアクセルもブレーキもついてない)、子供だけでも利用できる。
手を上げると、画像認識で人工知能車が止まり、目的地を言うと音声認識して最適なルートを人工知能がはじき出し、交通情報や天気などの情報を受信して、なるべくスムーズに行ける道を選択する。
人は何もすることはない。
目的地に着くと車を乗り捨て、車は自動で車道に戻り、また新しい乗客を見つけて走りだす。
もちろんスマホで呼び出せるし、予約もできる。
マイカーという概念そのものがなくなる。
だから人は車庫などというものを宅地に作る必要もないので、土地を有効利用できる。
郊外に広大な駐車場が必要だった巨大ショッピングセンターも、駐車場不要となり都市部に店を作るようになるだろう。
31: 2019/01/22(火) 14:57:05.46 ID:faBnsg2f
飛び出すジジイやババアや動物はカオス理論よーん
37: 2019/01/22(火) 15:05:55.36 ID:ZN17BPBW
>>31
だから周囲の自動運転車のカメラ、信号機や電柱など高所に付けたカメラとデータリンクする。
自分の車では障害物があって見えないところも、周囲のカメラとデータリンクすることにより、自車を中心に数百m以内の死角を完全に無くす。
たとえ自分の横に大型バスやトラック、ビルの影があろうとも、その資格から飛び出る子供や自転車を人工知能車は完全把握する。
後方の死角から近づくバイクも、人工知能車は周囲のカメラやレーダー情報を受信して”見えてる”。
こういう膨大な情報処理は、人間の脳味噌では無理。
高度な情報分析をして、その中で最適解を瞬時に割り出す作業は人間にはできない。
もう運転は人工知能車に任せるしかない。
だから周囲の自動運転車のカメラ、信号機や電柱など高所に付けたカメラとデータリンクする。
自分の車では障害物があって見えないところも、周囲のカメラとデータリンクすることにより、自車を中心に数百m以内の死角を完全に無くす。
たとえ自分の横に大型バスやトラック、ビルの影があろうとも、その資格から飛び出る子供や自転車を人工知能車は完全把握する。
後方の死角から近づくバイクも、人工知能車は周囲のカメラやレーダー情報を受信して”見えてる”。
こういう膨大な情報処理は、人間の脳味噌では無理。
高度な情報分析をして、その中で最適解を瞬時に割り出す作業は人間にはできない。
もう運転は人工知能車に任せるしかない。
34: 2019/01/22(火) 15:03:04.42 ID:JykIklhC
車が全て制御されるなら交差点での信号停止は必要なくなるから
その分早くなるんだろうな
その分早くなるんだろうな
39: 2019/01/22(火) 15:07:26.37 ID:ZN17BPBW
>>34
歩行者が道を渡る必要があるから、交差点での信号は無くならない。
歩行者が道を渡る必要があるから、交差点での信号は無くならない。
36: 2019/01/22(火) 15:04:41.11 ID:lSeOPEQT
故障して立ち往生した自動運転車や通行を妨げる障害物等は、他の自動運転車により自動的に排除される。
蟻や蜂の集団の様相を呈する自動運転社会。
蟻や蜂の集団の様相を呈する自動運転社会。
38: 2019/01/22(火) 15:07:21.82 ID:fpCtSe1O
>>36
人工知能の発達で、完璧にそれが実現できようになるのなら悪くない
下手な人間にやらせるよりずっといい
人工知能の発達で、完璧にそれが実現できようになるのなら悪くない
下手な人間にやらせるよりずっといい
41: 2019/01/22(火) 15:11:56.18 ID:Engfzspo
研究が進みそうだな。渋滞学が流行ったのは10年くらい前だっけ
49: 2019/01/22(火) 15:40:44.94 ID:HOE/fkdd
あれだ
高速だけ自動運転に切り替わるようにしとけばいいんでない？
入口あたりで手動運転から自動運転に切り替われば事故もアオリも防げるだろ
そのためにはその設備のある車以外は高速禁止にするか専用車両にする必要があるがETCでもやってるしな
高速だけ自動運転に切り替わるようにしとけばいいんでない？
入口あたりで手動運転から自動運転に切り替われば事故もアオリも防げるだろ
そのためにはその設備のある車以外は高速禁止にするか専用車両にする必要があるがETCでもやってるしな
51: 2019/01/22(火) 15:42:55.82 ID:v3CiVq5p
急にトイレに行きたくなったら自動でトイレまで連れて行ってくれるのか?
55: 2019/01/22(火) 15:56:49.89 ID:3aE20fqg
>>51
座席の下がスライドして穴が開いて「ハイドウゾ」
okグーグル、でウォシュレットじゃーっ
座席の下がスライドして穴が開いて「ハイドウゾ」
okグーグル、でウォシュレットじゃーっ
52: 2019/01/22(火) 15:43:50.15 ID:MEaLPx0B
公共交通機関だけにしろ
53: 2019/01/22(火) 15:46:28.91 ID:crrKqgIo
ルール無視の歩行者、自転車もいる環境では当てはまらないだろう
自動車専用道路限定にしとくしかないだろうね
自動車専用道路限定にしとくしかないだろうね
60: 2019/01/22(火) 16:16:53.20 ID:ZN17BPBW
結局、無事故を実現するためなら。
1．対向車との”完全な”意思疎通。
2．周囲に障害物があろうとも死角をなくす。
が必要。
1.は人にテレパシーがない限り無理、2は人に超能力がない限り無理。
実現するには無線で対向車と通信し、周囲のカメラやセンサ情報とデータリンクできる人工知能車でないと無理。
渋滞を無くすためなら。
全ての車で適切な車間距離を持ち、加速、ブレーキのタイミングも適切に合わせること。
人の運転では車道のドライバーがみんな同じ技量を持ち、タイミングを合わせるなんて芸当は無理。
無事故・無渋滞社会を実現するには。
人から運転する権利を奪い、車道の全てを完全自動運転車にするしかない。
交通事故死で毎年何十万人も死んでる交通戦争。
人口減で人手不足の日本に、そんな無駄なことをする余裕はない。
アベの移民政策を阻止するためにもはよ日本は完全自動運転社会にすべき。
交通渋滞でどれだけ多くの排気ガスが撒き散らかされ、ドライバーのストレスがたまることか。
物流にも支障が出る。
無駄だらけ。
はよ邪魔な人の運転を車道から駆逐すべき。
人工知能車は「イラっとくるけん。」もないから、煽り運転もしない。
1．対向車との”完全な”意思疎通。
2．周囲に障害物があろうとも死角をなくす。
が必要。
1.は人にテレパシーがない限り無理、2は人に超能力がない限り無理。
実現するには無線で対向車と通信し、周囲のカメラやセンサ情報とデータリンクできる人工知能車でないと無理。
渋滞を無くすためなら。
全ての車で適切な車間距離を持ち、加速、ブレーキのタイミングも適切に合わせること。
人の運転では車道のドライバーがみんな同じ技量を持ち、タイミングを合わせるなんて芸当は無理。
無事故・無渋滞社会を実現するには。
人から運転する権利を奪い、車道の全てを完全自動運転車にするしかない。
交通事故死で毎年何十万人も死んでる交通戦争。
人口減で人手不足の日本に、そんな無駄なことをする余裕はない。
アベの移民政策を阻止するためにもはよ日本は完全自動運転社会にすべき。
交通渋滞でどれだけ多くの排気ガスが撒き散らかされ、ドライバーのストレスがたまることか。
物流にも支障が出る。
無駄だらけ。
はよ邪魔な人の運転を車道から駆逐すべき。
人工知能車は「イラっとくるけん。」もないから、煽り運転もしない。
69: 2019/01/22(火) 16:54:38.26 ID:f+qQtJ+S
変数が多すぎて計算できないだろ
716: 2019/1/(水) 00:00:18 ID:kURumANia
本日の人気記事！
コメント
コメント一覧 (6)
走行中にハッキングされて崖から落とされるとか他車に突っ込むとか嫌やで？
道路の線が消えようが悪戯に書き換えられようが走れるのか？雪で見えない突起物や落とし穴にはどう対処するのか？
課題が多すぎて命を預ける気になんて慣れないよ
田舎の砂利道とか釣りで行く何もない旧道跡地とか獣道は自動運転なんて無理だろ。
移動出来りゃ良いのならそもそも車なんて乗らずに公共交通で移動しろ。
そもそもお前ら何でメーター見て走らねぇんだ？とは思うが。運転技術ひくすぎて定速運転すら出来ないのか