車両の自律性と電気工学の未来

驚くべき未来のイノベーションが画面上を飛んだり走ったりする SF 映画を見たことがありますか?

これらの発明があなたの生きている間に起こると信じたことはありますか? さて、未来は自動運転車の形でここにあります。

自律型電気自動車 (AEV) としてよく知られているこれらの最新技術の驚異は、センサー、カメラ、およびその他の高度な技術を組み合わせて使用​​して、車両の周囲を監視し、構造物が前方にあるかどうかを確認します。

ドライバーのミスによる自動車事故率が増加しているため、自動車メーカーは、人間のドライバーに依存しない、より安全な車両を構築する新しい方法を検討しています。

自動運転の電気自動車とは？

自動運転の電気自動車は、人間のドライバーを必要としない乗り物です。

そのため、レーダー、センサー、カメラ、人工知能を組み合わせて目的地間のルートをナビゲートします。

完全自動運転車は人間の介入なしでこれを行う必要があり、これを測定するためにいくつかのレベルの自律性が使用されます。

自律性のレベル

米国高速道路交通安全局 (NHTSA) は、自動運転のレベル 0 から始まる 6 つのレベルを詳しく説明しています。

他の 5 つのレベルでは、支援を必要としない完全自動運転車両まで、自動機能の詳細と調査を行います。

レベル1

このレベルには、先進運転支援システム (ADAS) が含まれます。これは、ステアリング、加速、ブレーキなどの車両の機能でドライバーを支援しますが、同時にではありません。

さらに、このシステムには、車両の背後にあるあらゆる物体をキャプチャできるリア カメラが含まれます。 さらに、ドライバーが車線を逸脱した場合、ドライバーに警告を発します。

これらの安全機能は商用車に標準装備されており、運転支援システムは通常、新しい車で利用できます。

レベル2

レベル 2 の自律性には、運転者がハンドルを握っている間にハンドルを握ったり、ブレーキをかけたり、加速したりできる高度な運転支援システムが含まれます。

車両は運転のタスクを引き継ぐことができますが、ドライバーはいつでも制御を取り戻すことができます。

レベル3

レベル 3 には、特定の状況下ですべての運転を実行できる運転支援システムではなく、自動運転システム (ADS) が含まれます。

レベル 3 の例は、補助なしでドライバーのために駐車できる車両です。 ただし、人間のドライバーは、ほとんどの場合、注意を払い、車を制御する必要があります。

レベル 3 では、車両が周囲を検出し、車の周囲の環境を学習し始めます。

レベル 4

このレベルでは、自動運転システムがすべてのタスクを実行し、環境を監視している間、人間のドライバーが乗客のように座ってリラックスできます。

車両はこのレベルで十分に信頼性が高く、人間は乗車中に他のことを行うことができ、他のレベルほど注意を払う必要はありません。

レベル 5

レベル 5 は自律性の縮図であり、乗客が座って車両を監視することを期待されていない間に、車両が人間のドライバーが行うすべてのことを行います。

これは、仮想運転手が提供されるため、自動車メーカーが達成しようとしているレベルです。 そのため、交通に注意を払う代わりに、車に乗っている間は自由に他のことをすることができます。

テスト段階で有望な結果が得られたレベル 5 の車両がいくつかあり、この機能を備えた車両は安価に製造できるため、誰でも達成できることが示されています。

自動運転車はどのように機能しますか?

自律型電気自動車は人工知能を介して動作します。人工知能は、大量のデータを使用してシステムを構築し、ドライバーの助けなしで車両が移動できるようにします。

システムには、画像認識、機械学習、およびニューラル ネットワークが含まれており、これらを維持および実行するには高度なエンジニアリングの専門知識が必要です。

ニューラル ネットワークは、大量のデータのパターンを識別し、コンピューター学習アルゴリズムに入力します。

次に、ニューラル ネットワークは、信号機、縁石、樹木、歩行者、道路標識、その他の運転環境の自然な部分などを識別することを学習します。

したがって、本質的には、自動車教習所に通い、注意すべきことを学習するのは車です。 このシステムは、人工知能が車両の周囲にあるものを感知できるため、事故を減らすことができます。

さらに、車はそれらの物体が何であるかを予測し、それに応じて数秒以内に運転の選択を行うことができます。 システムは、ドライブに出かけるたびに学習するため、機能すればするほど良くなります。

高度なシステムがどのように機能するかの例は、Google の Waymo プロジェクトです。

• 乗客が目的地を設定すると、車両のソフトウェアが最適なルートを計算します。

• ルーフの回転センサーは、車の周囲最大 60 メートルの範囲を監視し、車の周囲の環境の 3D マップを作成します。

• 左後輪の別のセンサーが横方向の動きを検出し、3D マップに対する車両の位置を監視します。

• 両方のバンパーのレーダーは、障害物とそれらからの車両の距離を計算します。

• 人工知能ソフトウェアはすべてのセンサーにリンクされており、Google のストリート ビュー ソフトウェアからデータを収集し、車内のビデオ カメラからデータを収集します。

• 人工知能システムのディープ ラーニングは、人間の知覚と意思決定能力をシミュレートして、ステアリング、ブレーキ、加速などのアクションを制御します。

• 車両のソフトウェアは Google マップと通信して、今後のランドマークや、事故、交通標識、信号機などの問題を事前に通知します。

• ドライバーが車両を制御する必要がある場合に備えて、オーバーライド機能がシステムに組み込まれています。

このタイプのシステムは、ドライバーが必要に応じて車を制御するためだけに存在する真の自動運転車です。

自動運転車のメリット

安全性

すべての交通事故の 94% は、ドライバーのミスまたはドライバーの不適切な行動が原因であると推定されています。

自動運転車の出現により、移動は人間が集中して道路規則に従う能力に依存しなくなります。

したがって、交通事故の発生率をゼロにすることは当然のことと思われます。

独立

自動運転車は、障害のために運転できない人々に待望の自立をもたらす可能性があります。

黄斑変性症のために運転ができなくなった高齢者や、腰から下が麻痺し、他の人に頼る必要がなくなった女性など。

自動運転車は、自立を維持し、他人に依存せずに質の高い生活を送りたい人にとって優れたソリューションです。

お金を節約

これらの車両は、事故の発生が減少するため、保険請求の費用を節約するのに役立ちます。

時間の経過とともに、自動運転車の保険料も引き下げられる可能性があります。これは、請求の件数が大幅に減少するためです。

さらに、ガソリン価格が上昇し続けているため、これらの車両は電気であるため、人々はお金を節約できます。

生産性の向上

バンパーからバンパーへの交通渋滞の際に、乗客は前の車を見る必要がなくなります。

さらに、本を読んだり、レポートを仕上げたり、翌日に備えて休んだりすることもできます。

この技術により、車両が目的地で乗客を降ろしてから、自動で駐車できるようになる可能性もあります。

混雑を緩和

これらの車両は、遅延を引き起こす事故の数を減らすことにより、交通渋滞を緩和することができます。

環境により良い

交通渋滞が減るということは、アイドリングが減り、大気にダメージを与える温室効果ガスが減ることを意味します。 自動運転車は相乗りにも最適な手段であり、道路上の車の数を減らします。

自動運転電気自動車工学

自動運転車の分野でのエンジニアリングは困難です。 また、コンピューター サイエンス、ロボティクス、自動車、機械学習の教育を含む学際的な専門職としてやりがいを感じることもできます。

したがって、この業界のエンジニアは、最先端のイノベーションをリードする主要な自動車会社の 1 つに就職することができます。

自動運転車に興味がある場合は、ケタリング大学オンラインで提供されているような ECE 修士プログラムに登録できます。

さらに、このタイプのプログラムは、自動車産業の将来を見据えた電気自動車および自動運転車のエンジニアリングを教えるために特別に設計されています。

自動運転車のエンジニアリングは、従来のエンジニアリング教育を超えて、多くの専門分野に分かれています。

自動運転電気自動車エンジニアの資質

高度なモビリティ システムの電気およびコンピューター エンジニアリングの修士号を取得する場合は、次の側面に重点を置きます。

• 自動運転車やその他の高度なモビリティ アプリケーションで使用するためのコンピューター システムと電気システムの統合

• 電気自動車、自動運転車、ハイブリッド車、およびその他の輸送システム向けの高度なモビリティ アプリケーションの開発 - 具体的には、高度なモビリティ アプリケーションの分野に適用される人工知能およびロボット工学システムを開発する方法

• 自律機能を強化する動的システムの設計方法

• AIによって強化されたロボティクス

自動運転車のエンジニアになるためには、将来を見据えた鋭い心と目を持つ献身的な個人が必要です。

フルタイムで働いている場合は、オンラインで学位を取得できます。 したがって、これ自体が独立した学習者に固有の決意と規律を必要とします。

このキャリアはゴールへの競争ではなく、新しいテクノロジー分野にあなたを連れて行くマラソンです。

あなたが取り組むイノベーションは、自動運転車の領域が飛躍的に変化し、改善されるにつれて、常に拡大されます。

次のような特徴がある場合は、このダイナミックなキャリアを検討することをお勧めします。

• 継続的にスキルと知識を向上させようとする生涯学習者であること

• 技術の向上に役立つ研究への情熱

• 問題を解決することに専念し、困難な課題に直面しても粘り強く取り組む

• プログラミングときれいなコーディングの適性

• 技術的に考える力

• システムを分析して欠陥を見つけることができる

さまざまなスタイル、興味、スキル セットを持つエンジニアリングのバックグラウンドを持つ個人は、自動運転車のエンジニアリングに携わる企業とチームを組むことで大きな成功を収めることができます。

高度な学位を持つ人には、次のような多くの分野が開かれています。

• ロボティクス エンジニア: ロボティクス エンジニアは、自動運転車、潜水艇、無人航空機、その他の種類のロボットなどの既存の技術にロボットを統合する作業を行います。

• 電気技師： 電気技師は、電磁気学、電気、および電子工学に焦点を当てています

• 自動運転検証エンジニア (ADVE): これらのエンジニアは、自動運転車のコンピューター プラットフォームをテストおよび検証します。

• システムエンジニア：機能システム（無線車車間通信システム、航空宇宙衛星通信システム、クラウドコンピューティングシステムなど）の開発・保守を行うエンジニアです。

• 制御および駆動エンジニア: このタイプのエンジニアは、アクチュエータやセンサーなど、人工知能システムの機能コンポーネントのソフトウェアとハ​​ードウェアの保守に重点を置いています。

• コンピューター プログラマー: これは、ソフトウェアおよびハードウェア操作用のコンピューター プログラミング コードを作成およびテストする人です。

• センサー システム エンジニア: センサー システム エンジニアは、レーダー、ライダー、カメラなどのセンサー システムのソフトウェアとハ​​ードウェアの側面に重点を置いています。

自動運転車のエンジニアになるには、ソフトウェア エンジニアリング、数学、ロボット工学の分野における学際的な研究が必要です。

さらに、コンピュータープログラミング、センサー、自動車の設計と機械工学、機械工学も必要です。

これはエンジニアリングの進化であり、次にどのようなイノベーションが起こるかを見るのは魅力的な見通しです。

最終的な考え

未来はここにあり、いつの日かハンドルのない自動運転車に乗るとき、過去の世代はどのように他のことをしていたのか不思議に思うでしょう。

人間が操縦する必要がある私たちのガス駆動の車両は、馬と馬車の道を行くでしょう。

未来の車は互いに微調整され、日を追うごとにより多くのことを学習し続けるため、事故はなくなります。

自動運転の電気自動車技術は、私たちが思っているよりも身近なものです。 さらに、特定の企業は、このテクノロジーをできるだけ手頃な価格にするために努力しています。

電気自動運転車が私たちの環境とドライバーの安全にどのように役立つかは注目に値します。

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