자율주행차 대중화를 저해하는 장벽들

호환되지 않는 인프라

자율주행 자동차는 센서와 레이더를 이용해 앞에 있는 장애물을 감지합니다. 또한, 차선 표시는 자율주행 자동차가 차선을 인식하고 올바른 차선을 유지하는 데 도움이 됩니다.

자율주행차 도입을 위해서는 도로 인프라의 호환성을 보장하는 것이 중요합니다.

많은 국가에서는 아직 자율주행 자동차 운행에 필요한 인프라가 구축되지 않았습니다.

교통 인프라에 설치된 통신 장치나 가상 GPS 지도를 통해 자율주행차는 철도 건널목에 대한 정보를 공유하고, 열차가 건널목, 신호등, 차단기를 통과할 때 정보를 공유할 수 있습니다. 하지만 이런 방식은 아직 많은 국가의 도로 인프라 시스템에서 일반적이지 않습니다.

또한, 마모된 도로 표시로 인해 레이더가 인식하지 못하거나 잘못된 신호를 수신할 수도 있습니다. 따라서 자율주행차는 적응력을 보장하지 못하는 운송 인프라의 질로 인해 많은 국가에서 운행이 불가능할 것입니다.

책임 문제

대부분의 국가에서 사고가 발생하면 책임은 차에 탄 사람, 특히 운전자에게 있습니다. 어떤 경우에는 벌금이 부과될 수 있으며, 차량 소유자가 벌금을 내야 합니다.

그러나 자율주행차의 경우 사고를 일으킨 사람과 손해배상 책임을 져야 하는 사람이 누구인지 불분명합니다.

대부분의 차량은 이제 반자율 주행 모드를 제공합니다. 즉, 이 모드를 사용하는 동안에도 차량 소유자는 차량 운행에 대한 책임을 져야 합니다.

자율주행차 사고 발생 시 책임은 여전히 ​​논란의 여지가 있는 문제입니다.

사실, 많은 사람들은 운전할 필요가 없는 차를 사람들이 끊임없이 감시해야 한다고 기대하는 것은 비합리적이라고 주장합니다. 따라서 자율주행차의 책임을 효과적으로 관리하기 위해 명확한 규정을 개발하는 것이 중요합니다.

특이한 상황에서의 판단

자율주행차의 배치를 둘러싼 가장 큰 논쟁 중 하나는 자율주행차가 특이한 상황에서 결정을 내릴 수 있는 능력에 대한 것입니다.

가상의 상황에서, 신호등은 정지 신호를 표시하지만 교통 통제자는 움직이라는 신호를 보내는 경우입니다. 이 시점에서 자율주행차는 계속 주행할지, 멈출지 결정하기 어려울 것입니다.

이 경우 운전자가 인간이라면 교통 상황에 영향을 미치지 않고 신속하게 결정이 내려질 것입니다.

운전자의 직관은 자율주행차가 아직 달성하지 못한 부분입니다.

자율주행 자동차의 AI 도구는 인간의 눈보다 더 멀리 볼 수 있는 여러 개의 센서를 겹쳐서 사용하고, 상관관계를 집중시키고 인식합니다.

하지만 센서는 일반적으로 다양한 변수 간의 인과 관계를 인식하지 못하며 이성이나 추론을 사용하여 문제를 해결할 수 없습니다.

출처: https://xe.baogiaothong.vn/nhung-rao-can-khien-xe-tu-lai-chua-pho-bien-192240318121016605.htm