ウェイモ、停水に突っ込んだロボタクシー3,800台をアップデート

概要

Waymoはソフトウェアの不具合により約3,800台のロボタクシーを自主リコール。問題は冠水道路への進入で、複数の都市で実際に発生。リコール対象は第5世代・第6世代の自動運転システム搭載車両。今後は追加のソフトウェア対策や運行エリア制限を実施。サンアントニオでは運行一時停止中だが、再開準備中。

Waymoロボタクシーの自主リコールとその背景

Waymo が米国内で約 3,800台 のロボタクシーを自主リコール
National Highway Traffic Safety Administration（NHTSA） のウェブサイトに掲載された書簡によると、 ソフトウェアの問題 が原因
問題内容は、ロボタクシーが 冠水した道路に進入する可能性 がある点
リコール対象はWaymoの 第5世代・第6世代自動運転システム（ADS） 搭載車両
Austin, Texas では、実際に冠水道路へ進入し立ち往生する様子がカメラで撮影された事例
他の都市でも類似の事象が発生しており、Waymoの 安全性に関する懸念 が拡大
過去には、 スクールバスへの対応不備 や 大規模停電時の交通渋滞 などの問題も指摘
Waymoは「 高速道路での冠水レーンへの対応改善が必要」と認識し、自主的な ソフトウェアリコール をNHTSAへ届け出
「 安全が最優先」として追加のソフトウェア対策や 極端な天候下での運行エリア制限 を実施
今後は、 集中豪雨時の冠水リスクが高いエリア での運行を制限する方針

Waymoサービスの現状と今後の対応

Waymoは 全米11都市 で商用ロボタクシーサービスを展開
- San Francisco, Los Angeles, Phoenix, Austin, Miami などで一般向けサービス
- 一部都市では 選定された利用者のみ サービス提供
San Antonio, Texas ではサービスが一時停止中
- 2024年4月20日、WaymoのAVが冠水道路に進入し、 乗客なしで川に流される事故 が発生
- この事故を受け、NHTSAが調査を開始し、今回の自主リコールに至る
Waymoは「 San Antonioでの一般向け運行再開の準備中」と発表
今後は 追加のソフトウェア安全対策 や 運行制限 を強化予定

Waymoの今後の展望と課題

安全性確保 のための継続的なソフトウェア改善
極端な天候リスク への柔軟な運行制御
新規市場拡大 時の安全基準強化
利用者・社会からの信頼回復 が課題

Hackerたちの意見

それは難しい問題だね。濡れた舗装と深い水を区別するのは、人間でもよく間違えることがあるから。自動運転車には水センサーをつけた方がいいかもね。（2005年のDARPAグランドチャレンジの車両ではそれをやったんだ。）そうすれば、水に入るときも慎重に入って、深さを確認できる。でも、浅い水たまりに対しては、ちょっと過剰に慎重になっちゃうかもしれないね。

└

もし以前に道路のレーザー測定があれば、水のレベルと予想される道路の表面を比較できるんじゃない？

└

ランドローバーには昔からウェーディングセンサーがあったんじゃなかったっけ？

└

テキサスでは特に難しい問題だよ。豪雨があって、地形が比較的平坦だから。浅い土壌の上に石灰岩がたくさんあると、洪水が本当に普通に起こるんだ。あと、「低水位の交差点」っていう道路もあって、普段は乾いてる小川を横切る道が洪水になることがある。そこには水深の標識がよくあって（基本的には垂直の定規にフィートの目盛りがついてて、水位がどこまで来てるか分かるようになってる）、毎年この状況で人が亡くなってる。特に暗いときに警告標識を見逃すと、気づいたら深い水に入ってて、流れに押し流されて車が木に挟まれることもあるし、水が車の中に入ってくることもあるからね。

└

水センサーって、シャーシに対して水位を検出するセンサーのこと？下向きの超音波センサーが安価で使えるかもしれないね。

└

正しい答えは、主に車が天候やその他の緊急事態について知っていることに関係していると思う。

└

これが、自転車に乗るときに偏光レンズを使わないことを推奨する理由でもあるんだ。特定の場所で滑りや水を見えにくくしちゃうからね。僕はまだ使ってるけど、フォトクロミックレンズほど理想的じゃないのは分かってるよ。

└

もし彼らが水面の地図を自分たちに対して作っているなら…ゆっくりと水に入って、その3Dモデルに基づいて深さを計算できるんじゃないかな。急な崖がないことを前提にしてるけど…水中で3Dマップを作る能力がない限り、これは避けられないと思う。

└

ほんとに、道の脇に停めておくべきだよね（リアルタイムで観察するのもあり）。他の車が先に行くのを待って、その道を辿ればいいんじゃないかな。

└

私も同じことを考えた。ここではとても小さなフロートスイッチが役立つと思う。ラジエーターとバンパーの間あたりにね。浸水深は車両によって異なるから。

└

なんか、昔サンフランシスコで停電した時に立ち往生してたWaymoの車を思い出すな。Waymoが人間のドライバーより安全性で勝ってるっていう統計を見た時、いつも思うのは、それは「ハッピーパス」や「ハッピーロード」の場合だけだってこと。特定のシナリオでトレーニングデータや予測がないと、安全性の統計は一気に悪化する可能性があるし、そういう状況はいつでも起こり得るからね。

自動運転におけるLIDARとカメラのアプローチについて詳しい人、テスラがこういう状況をどう扱うか教えてくれない？

└

WaymoはLIDARとカメラを持ってるから、どんな状況にも対応できるようになってるね。

└

LIDARは水にはあまり役立たないよ。水たまりはLIDARにとって鏡みたいに振る舞うから。

└

これはHW4のテスラがFSD 14.3.2で、5日前に湖に突っ込もうとしてる様子（『ザ・オフィス』風）だよ：https://www.reddit.com/r/TeslaFSD/comments/1t9rl2u/fsd_tried...。だから、テスラが水たまりを解決したとは言えないね。ただ、FSDは多くのケースで水たまりを避けるルートを選ぶ能力があるみたい（例えば、https://xcancel.com/planoken/status/2030754820462633031、https://www.reddit.com/r/TeslaFSD/comments/1pw9f2m/fsd_navig...、https://xcancel.com/BLKMDL3/status/1991862465328779317、https://xcancel.com/JVTacoma/status/2046313902749921638）。残りのケースを扱うのは、センサーの限界というよりはモデルの知能やデータの問題のように思えるよ。ライダーのビームは一般的に鏡のような表面で反射してセンサーに戻らないから、ライダーが水たまりについて教えてくれるのは「この画像の領域に何か光ってる/反射してるものがある」ってことだけで、カメラとヘッドライトからすでに分かってることだと思う。

ニューオーリンズでこれがすぐに導入されるみたい。水たまりがあちこちにあって、時々大きな隠れた穴もあるから、道をよく知っておく必要があるね。楽しみだな。

└

普通の日なら、モデルに判断をさせて、他の車が水たまりにどう反応するかを見守るだけで十分だと思うけど、どこもかしこも洪水になったら、サービスを一時停止した方がいいんじゃないかな。

└

ここら辺でベータ版のを見たことあるけど、ほんと、神様助けてほしいわ。

記事の現在の（おそらく元の）タイトルは「Waymo、グリッチで3,800台のロボタクシーをリコール。いくつかの車両が‘水たまりに突っ込む’ことを許可」だね。つまり、3,800台のWaymo車両は今のところ水の中でホイールを回してるわけじゃないってこと。

└

これは重要だね。洪水に遭った車両は、サルベージタイトル市場ではよく見る光景だから。たった一人のライダーがWaymoを呼んで、次々と3,800台のWaymoが洪水に突っ込んで流されていくっていうのは、ちょっと怖いよね…。

└

それって、アトランタに閉じ込められてるから？ https://www.msn.com/en-us/technology/robotics/empty-waymo-ro...

水を渡る条件を推測することができるかどうかっていう面白いケースだね。特に、1万回に1回の状況のために特別なセンサーを設置する必要がないかもしれない。推測は、水たまりが車両を減速させて、ステアリングの修正が必要になることから来るだろうし、立っている水を特定するための機械視覚も必要だろうね。それに、Googleの利点もあって、同じエリアで何十万人もの人がGoogleマップやナビを使ってるからね。スマホの加速度センサーは衝突をかなり信頼性高く検出できるし、水たまりからの減速を確実に検出して、危険な場所を報告できる可能性が高いよ。

もしかしたら、Waymoの潜水艦をひそかに開発してるのかもね。

これが自動運転車の約束だよね。問題が見つかるたびに、どんなに小さなことでも、修正してどこでもアップデートされる。これからは、そのモデルのすべての車（将来のモデルや関連モデルも含めて）がその問題を抱えなくなる。何度も改善サイクルを繰り返せば、自動運転車は人間のドライバーよりも安全（効率的、快適など）になるはずなんだ。少なくとも、そういうふうに設計されている。

└

すごく過小評価されてるよね。記事はWaymoがまだ準備できてないみたいに書いてるけど、人間のドライバーは全然進歩してないし。

└

ソフトウェアを作ったことがある人なら、リグレッション（後退）はよくあることだってわかるよね。特にAIや機械学習が関わると。これを修正すると、別の2つのバグが出る可能性も高いし。

なんで今になってやっと解決されてるの？道路でよくあることじゃないの？それとも何か見落としてる？年に数回は大きな水たまりを避けなきゃいけないのに、Waymoはそのままスピードボートみたいに突っ込むの？信じがたいな。

└

約40年前、イギリスのアンドーバーを自転車で回ってたんだ。友達と一緒に小さな人工湖の近くを走ってて、浅い水だと思って突っ込んだら、全然浅くなかった。振り返ると、ほんとにバカな判断ミスだったけど、経験から学ぶってことだよね。40年後、運が良ければ、まだ自分も車も壊してないよ…。

もし運が良ければ、これがより良い道路を作る手助けになるかもね。フリーウェイで10mphに減速するのは全然嬉しくないし、100フィートの水たまりが1インチの深さなのか2フィートなのかも分からないからね。時々は安全なレーンを選ぶことでその危険を回避できるけど、うちの道路は危険だし、水の処理がうまくいってないんだよね。

でも、トレーニングデータにない異常な出来事が起こると危険になるんだよね。例えば、雷や吹雪、雪嵐みたいな異常気象がニュースになることを考えてみて。こういうのはシミュレーションする必要があるし、開発者がそういう状況でその製品に乗るかどうかが試金石になるんじゃない？

ハクソク

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