[論文レビュー] Waymo Public Road Safety Performance Data

Matthew L. Schwall, Tom Daniel+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 30, 2020

Autonomous Vehicle Technology and Safety参考文献 7被引用数 13

ひとこと要約

この論文は、アリゾナ州フェニックスで610万マイルを超える自動運転走行、うち65,000マイルはドライバーなし運転を含む、ウェイモの公共安全パフォーマンスデータを提示している。47件の接触事象（18件の実際のものと29件のシミュレートされたもの）が報告されており、いずれの事象についても重度または生命を脅かす怪我を引き起こすものではなかった。ほぼすべてが人間ドライバーのミスに起因しており、ウェイモドライバーが道路外逸脱や固定物衝突といった一般的な衝突モードを回避できることを示している。

ABSTRACT

Waymo's mission to reduce traffic injuries and fatalities and improve mobility for all has led us to expand deployment of automated vehicles on public roads without a human driver behind the wheel. As part of this process, Waymo is committed to providing the public with informative and relevant data regarding the demonstrated safety of Waymo's automated driving system, which we call the Waymo Driver. The data presented in this paper represents more than 6.1 million miles of automated driving in the Phoenix, Arizona metropolitan area, including operations with a trained operator behind the steering wheel from calendar year 2019 and 65,000 miles of driverless operation without a human behind the steering wheel from 2019 and the first nine months of 2020. The paper includes every collision and minor contact experienced during these operations as well as every predicted contact identified using Waymo's counterfactual, what if, simulation of events had the vehicle's trained operator not disengaged automated driving. There were 47 contact events that occurred over this time period, consisting of 18 actual and 29 simulated contact events, none of which would be expected to result in severe or life threatening injuries. This paper presents the collision typology and severity for each actual and simulated event, along with diagrams depicting each of the most significant events. Nearly all the events involved one or more road rule violations or other errors by a human driver or road user, including all eight of the most severe events, which we define as involving actual or expected airbag deployment in any involved vehicle. When compared to national collision statistics, the Waymo Driver completely avoided certain collision modes that human driven vehicles are frequently involved in, including road departure and collisions with fixed objects.

研究の動機と目的

• ウェイモドライバーと呼ばれるドライバーなし自動運転システムの安全性パフォーマンスに関する透明性の高い公的データを提供すること。
• 実世界での展開における衝突およびニアミス事象の定量的評価を通じて、ドライバーなし運転の安全性を示すこと。
• 全国の交通事故統計と比較し、高リスクの衝突モードを回避していることを強調すること。
• 実際およびシミュレートされた接触事象をすべて文書化・分析し、その深刻度と要因を特定すること。
• 詳細な事象タイプとシミュレーションベースの反事実的分析を共有することで、一般の信頼性および規制当局の理解を支援すること。

提案手法

• 2019年および2020年上半期にわたり、アリゾナ州フェニックスで610万マイルを超える自動運転走行の実世界走行データを収集した。
• ドライバーが運転席にいない完全なドライバーなし運転の走行距離65,000マイル分のデータを統合した。
• 車両のセンサーおよびインcidnetレポートシステムを用いて、実際の接触事象を特定した。
• 特定の事象において訓練を受けたドライバーが自動運転を解除した場合にどうなっていたかを予測する反事実的シミュレーションを実施した。
• 衝突タイプ、深刻度、および要因（人間ドライバーによる道路交通ルール違反を含む）に基づいて、事象を分類した。
• 特に重要な事故の図解および要約を作成し、透明性と分析を支援した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 フェニックスにおける実世界のドライバーなし自動運転車両の走行において、接触事象の頻度と深刻度はどの程度か？
• RQ2 ウェイモドライバーが経験した衝突モードは、人間ドライバーの車両で一般的に見られるものと比べてどう異なるか？
• RQ3 人間ドライバーのミスが、ウェイモドライバーに関与する接触事象にどの程度寄与しているか？
• RQ4 ウェイモドライバーは、道路外逸脱や固定物衝突といった高リスクの衝突モードをどれほど効果的に回避できているか？
• RQ5 反事実的シミュレーションから、自動運転システムの安全性パフォーマンスに関する何が明らかになるか？

主な発見

• 610万マイルを超える自動運転走行、うち65,000マイルはドライバーなし運転を含むが、47件の接触事象（18件の実際のものと29件のシミュレートされたもの）が発生した。いずれの事象についても重度または生命を脅かす怪我を引き起こすものではなかった。
• 空気清浄装置が作動すると予想される最も深刻な8件の事象は、すべて人間ドライバーのミスまたは道路利用者のミスに起因していた。
• ウェイモドライバーは、人間ドライバーの車両で頻発する道路外逸脱や固定物衝突といった一般的な衝突モードを効果的に回避した。
• ほぼすべての接触事象において、少なくとも1件の道路交通ルール違反または人間ドライバー、または他の道路利用者のミスが関与していた。
• 反事実的シミュレーションの結果、人間ドライバーが自動運転を解除しなければ、大多数の事象が自動運転システムによって防止または軽減されていたことが確認された。
• データは、とりわけ人間のミスに起因する高リスクのシナリオにおいて、ウェイモドライバーが優れた安全性パフォーマンスを示していることを示している。