자율 주행 데이터는 포괄적 인 데이터가 아닙니다.

누구에게 물어 보느냐에 따라 자치 차량은 4 년, 7 년 또는 10 년 내에 일반 대중이 사용할 수 있습니다. 그러나 한 가지는 분명합니다: 자율 차량 아르 회사가 기술을 올바르게 작동 할 수 있도록 충분한 데이터를 모으는 즉시.

어느 정도의 데이터가 충분한 데이터인가? 대답은 당신이 얼마나 많은 위험을 무릅 쓰고 있는지에 있습니다.

RAND 연구소의 수잔 패독 (Susan Paddock) 연구원과 니히 칼라 (Nidhi Kalra) 연구원은 자동차가 인간의 운전자만큼 통계적으로 안전하다고 말하기 전에 자율 차량이 수억 수천만 마일을 운전할 필요가있다.

Paddock과 Kalra는 4 월 보고서에서 "안전 운전: 자율 차량 신뢰성을 입증하기 위해 얼마나 많은 주행이 필요할까요?"라는 논쟁을 제기했습니다.

"사람들에게 중요한 것으로 돌아갑니다"라고 Paddock은 말합니다. 역. "자율 차량이 사람의 운전자보다 더 안전하기를 원하나요? 유사한? 그 대답은 시간이 지남에 따라 변할 것입니까?"

자율 기술의 안전성에 대한 정확한 그림을 보려면 수십억 수 마일의 데이터. 보고서의 수학적 설명을 통해 다음과 같은 이유가 설명됩니다.

인명 피해로 인한 사고, 부상 및 사망자 수는 많지만, 운전자가 운전하는 마일 수에 비해이 장애율은 낮습니다. 교통 통계국 (Bureau of Transportation Statistics)에 따르면 미국인들은 매년 약 3 조 마일을 운전합니다. 2013 년에는 230 만 건의 부상이보고되었으며, 이는 1 억 마일 당 77 건의 부상을 입혔습니다. 관련 32,719 건의 사망자는 1 억 마일 당 약 1 건의 사망률에 해당합니다."

그것은 하나의 관점입니다. 그러나 평범한 미국인은 일생 동안 약 15,000 마일을 운전합니다. 인간 체험은 마일로 마일을 얻는 반면, 구글이나 테슬라의 각 자치 차량은 길을보기 전에 미리 프로그래밍 된 수백만 마일의 경험을 가지고 있습니다. 각 차량에는 압도적 인 대다수의 사람들이 결코 얻지 못할 경험이 있습니다.

그렇다면 자율 자동차 제조업체는 실제로 얼마나 많은 데이터를 필요로합니까? 수십억 달러가 필요할 수도 있고, 수십만 달러가 필요할 수도 있습니다. 회사가 얼마나 많은 위험을 감수하고, 일반 대중이 받아 들일만한 위험이 얼마나 많은지에 달려 있습니다.

Google 모델

Google은 2009 년에 프로그램을 시작한 이후 자율 주행에 대한 가장 중요한 데이터를 수집했습니다. 회사는 고속도로 주행, 주거용 도로 주행, 혼잡 한 도심 지역으로의 이동 등의 작업을 완료했습니다.

물론, 여기 저기에 펜더 벤더가 몇 개 있었지만 완제품에 가까워지면서 서서히 형성되었습니다.

Chris Urmson (자기의 운전의 차 프로젝트를위한 안전의 Google의 감독)는 남쪽의 서쪽 무대에서 올해 진행을 설명했다.

우르손 (Urmson)은 "우리는 날씨가 좋은 곳, 길을 쉽게 찾을 수있는 곳을 찾아 내고 거기에서 시작할 것"이라고 말했다. 단순한 지역의 데이터를 사용하여 Google은 자신감을 가지고보다 복잡한 지역으로 이동할 수 있습니다. 왜냐하면 "우리는 자동차 운전 방식을 이해할 것이기 때문입니다."

이 회사는 주당 약 15,000 개의 자율 주행 거리를 주행하며 지금까지 완전한 자율 모드로 170 만 마일 이상을 주행했습니다. 그것은 참을성있게 경적을 울리는 방법과 로빙 자전거 타는 사람을 다루는 방법을 차에게 가르쳤다. 100 대의 Fiat Chrysler 자치권을 가진 미니 밴이 테스트를 위해 길을 가면 데이터가 더 빨리 전달됩니다.

그러나 도로에 수집 된 자율적 인 데이터의 170 만 마일은 치명적인 충돌이 발생하기 전에 미국인이 운전하는 1 억 마일과는 거리가 있습니다. 이 속도로, Google이 충분한 데이터를 얻는 데는 수년이 걸릴 것입니다. 그래서 테슬라는 더 빠른 길을 택했다.

테슬라 모델

Tesla의 테스트 드라이버는 고객입니다. 오늘날 도로에서 가장 진보 된 자율 시스템 인 자동 조종 장치는 여전히 베타 버전입니다. 그것은 70,000의 자동 조종 장치 - 가능하게하게되었던 테 슬러의 운전자가 그것을 사용하는 것을 유지하지 않고 있었다.

테슬라의 오토 파일럿 (Autopilot) 이사 인 스털링 앤더슨 (Sterling Anderson)은 5 월에 오토 파일럿 (Autopilot)이 처음 18 개월 만에 인간 운전에 관한 데이터를 자율 주행 및 780 만 마일 이상 수집했다고 밝혔다. 회사는 자율적 인 데이터를 인간의 주행 데이터와 비교할 수있는 방법을 잘 알고 있습니다. 데이터 바늘은 거리에 모델 3이 많이있을 때 기하 급수적으로 증가합니다.

하지만 5 월에 발생한 치명적인 자율 추락으로 고객을 테스트 드라이버로 사용할 위험이 있습니다.

베타 기술을 사용하는 것은 실험적인 의료를 이용하는 것과 같습니다. 사람들은 충분한 양의 자료가 있기 전에 상태에 대한 신약을 시험 할 것이며, 관련된 위험을 이해해야합니다.

"어떤 종류의 신기술로도 어떻게 사용해야하는지 생각하는 것이 중요하다고 생각합니다."라고 Paddock은 말합니다. "베타 제품이기 때문에 운전자는 실험적이라는 것을 이해해야합니다."

사고는 발생하지만 사고는 인간 운전자에게도 발생합니다. 또는 엘론 머스크 (Elon Musk)가 말했듯이, "제발, 5 분 정도 걸리면 피의 수학을해라."

멋진 자동차가없는 데이터

거의 모든 다른 주요 자동차 제조업체 (GM에서 Ford, Volvo에 이르기까지)는 소규모 자치 데이터도 수집합니다.

데이터를 수집하는 또 다른 방법이 있지만 필요한 것은 전화뿐입니다.

Comma.ai라고 불리는 창업 자치 자동차 회사는 자동차를 자치권으로 개조하기 위해 1,000 달러짜리 키트를 만들려고합니다. 조지 핫츠 (George Hotz)가 운영하는이 회사는 5,000 마일에 달하는 데이터를 사용하여 멋진 자동차 없이도 1 년 이내에 프로토 타입을 제작했습니다. Hotz는 말했다 역 지난 6 월에는 연말에 일반에 제품을 공개하기 전에 약 10 만 마일의 데이터를 원하며 사람들의 휴대 전화에있는 앱의 데이터를 크라우드 소싱 (crowdsourcing)하여이를 얻으려고합니다.

Uber는 비슷한 방법으로 드라이버에 대한 데이터를 수집합니다. 전화 데이터가 유용하다고 판명되면 Uber의 거대한 플랫폼은 짧은 시간에 방대한 양의 데이터를 수집 할 수 있습니다.

"얼마나 많은 불확실성이 국민이 받아들이겠습니까?"

각 회사마다 다른 데이터 수집 방법이 있습니다.

Tesla는 Paddock이 인간 운전자의 안전에 대한 현실적인 비교를 위해 필요하다고 말하는 숫자 근처에 가깝지만 가장 안전한 수집 방법은 아닙니다. Google은 규모가 커지기 전에 오랜 시간이 걸릴 것이며, 회사가 지저분한 전화 데이터와보다 신뢰할만한 전체 차량 센서 데이터 간의 갭을 메울 수 있다면 Comma.ai도 마찬가지입니다.

자치 차량이 시장에 나오기 전에 얼마나 많은 데이터가 필요합니까? "모든 것이 달려있다"고 Paddock은 말했다. "국민이 얼마나 불확실성을 받아들이겠습니까?"

다만 기억하십시오: 차는 이미 당신보다 많은 운전 경험을 가지고 있습니다.