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ニュースな英語のホンヤクコンニャク

英語のニュースでお勉強。 知らない単語や表現を、こっそり調べてエラそうに説明してみるブログです。 元の記事から数日遅れることもありますので、ニュースとしては役に立たないこともある。IT系・技術系が主たる対象であります。

グーグル自動運転車のフロントシートから見える風景

自動運転 交通・輸送

The View from the Front Seat of the Google Self-Driving Car

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After 1.7 million miles we’ve learned a lot — not just about our system but how humans drive, too.

170万マイル走って、私たちのシステムについてだけではなく、人が運転するということについても、多くを学んだ。



About 33,000 people die on America’s roads every year. That’s why so much of the enthusiasm for self-driving cars has focused on their potential to reduce accident rates. As we continue to work toward our vision of fully self-driving vehicles that can take anyone from point A to point B at the push of a button, we’re thinking a lot about how to measure our progress and our impact on road safety.

アメリカの道路では毎年3万3千人の人々が亡くなる。 それが、自動運転車に対する多くの熱意が、事故の率を減らすための可能性に焦点を合わせた理由だ。 私たちは、ボタンを押すだけで誰でもA地点からB地点まで連れていける完全な自動運転車の我々のビジョンへ向かって作業をし続けているから、私たちは、道路の安全においての私達の進捗とインパクトがどれほどか測ることについて多く考えている。

  • enthusiasm - 熱意

One of the most important things we need to understand in order to judge our cars’ safety performance is “baseline” accident activity on typical suburban streets. Quite simply, because many incidents never make it into official statistics, we need to find out how often we can expect to get hit by other drivers. Even when our software and sensors can detect a sticky situation and take action earlier and faster than an alert human driver, sometimes we won’t be able to overcome the realities of speed and distance; sometimes we’ll get hit just waiting for a light to change. And that’s important context for communities with self-driving cars on their streets; although we wish we could avoid all accidents, some will be unavoidable.

我々の車の安全性能を判定するために、我々自身が理解しなければならないことの最も重要なことの一つは、郊外の道での基準となる事故の活動だ。 非常に単純に、多くの事件は、正式な統計に入らないので、我々は、他のドライバーがぶつかってくることを、どれくらいの頻度で予期できるかを、見つけ出す必要がある。 たとえ、私たちのソフトウェアやセンサーが、厄介な状況を検知し、ドライバーへの警告よりも、早期に、そして素早く行動できるとしても、私たちは速度と距離の現実を克服できないこともある;ときどき私たちは信号が変わるのを待っているときに追突されたりするだろう。 これが、彼らの道の上での自動運転車とのコミュニティーの為の重要な文脈です。 私たちは全ての事故を避けたいと願っているのだが、避けられないこともあるだろう。

  • suburban - 郊外の
  • sticky - ねばねばした、べとべとした、厄介な
  • overcome - 克服する

The most common accidents our cars are likely to experience in typical day to day street driving — light damage, no injuries — aren’t well understood because they’re not reported to police. Yet according to National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) data, these incidents account for 55% of all crashes. It’s hard to know what’s really going on out on the streets unless you’re doing miles and miles of driving every day. And that’s exactly what we’ve been doing with our fleet of 20+ self-driving vehicles and team of safety drivers, who’ve driven 1.7 million miles (manually and autonomously combined). The cars have self-driven nearly a million of those miles, and we’re now averaging around 10,000 self-driven miles a week (a bit less than a typical American driver logs in a year), mostly on city streets.

我々の車に、もっともよくある事故は、典型的な日々の道路の運転で、経験する可能性があります。軽いダメージで、けが人なし、こういう事故は、警察に報告されないので、よく理解されていない。 米国運輸省(NHTSA)のデータによれば、これらの事故は、全体の55%に上るということだ。 それは、あなたが毎日、何マイルも運転していないなら、道路で本当に何が起こっているのか知ることは難しい。 それはまさに、(マニュアルと自律運転の組み合わせで)170万マイル(270万キロ)を運転してきた、20台以上の自動運転車と安全運転チームによって、おこなってきたことだ。そのうち自動運転は100万マイル(160万キロ)近く、我々は現在、主に都市部の道路を自動運転で、週平均1万マイル(1万6千キロ)前後走っている(これは典型的な米国のドライバーの1年間の走行距離より少し少ない)

  • fleet - 船団

交通事故の示談交渉手続きマニュアル

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In the spirit of helping all of us be safer drivers, we wanted to share a few patterns we’ve seen. A lot of this won’t be a surprise, especially if you already know that driver error causes 94% of crashes.

助け合いの精神で、我々全員が安全なドライバーになる為に、我々は、我々が見てきたものの少しのパターンを共有したい。 これらの多くは驚くべきことではない。特にドライバーの間違いが事故の94%の原因であることを知っているならば。


If you spend enough time on the road, accidents will happen whether you’re in a car or a self-driving car. Over the 6 years since we started the project, we’ve been involved in 11 minor accidents (light damage, no injuries) during those 1.7 million miles of autonomous and manual driving with our safety drivers behind the wheel, and not once was the self-driving car the cause of the accident.

もしあなたが道路の上で十分な時間を過ごしているなら、あなたが通常の車の中に居ようと、自動運転車のなかであろうと、事故は発生するだろう。 私たちがこのプロジェクトを開始して以来、6年以上で、11のマイナーな事故(軽いダメージで負傷者無し)に関連した。私たちのセーフティドライバーが同乗した自律運転とマニュアル運転による、その170万マイルのあいだにである。そしてこのうち、自動運転車が事故の原因となったのは一度もなかった。


Rear-end crashes are the most frequent accidents in America, and often there’s little the driver in front can do to avoid getting hit; we’ve been hit from behind seven times, mainly at traffic lights but also on the freeway. We’ve also been side-swiped a couple of times and hit by a car rolling through a stop sign. And as you might expect, we see more accidents per mile driven on city streets than on freeways; we were hit 8 times in many fewer miles of city driving. All the crazy experiences we’ve had on the road have been really valuable for our project. We have a detailed review process and try to learn something from each incident, even if it hasn’t been our fault.

アメリカで、後部の破損は、もっとも繰り返し起きる事故であり、多くの場合、ほとんどの前に居るドライバーは衝突回避を行えるのです。 私たちは後ろから7回追突されました。主に信号待ちでしたが、フリーウェイでもありました。 一時停止の標識を無視して出てきた車に、車の横をこすられたのは数回。 そして、あなたが期待していたかもしれないように、わたしたちは、フリーウェイよりも1マイルあたり多くの事故を、下道で見ました。 多くの、下道を運転中の短い距離で8回事故に遭った。道路上で私たちが経験した全てのクレイジーな経験は、私たちのプロジェクトにとって、本当に価値のあるものになっています。これらの事件は、私たちの間違いではありませんでしたが、私たちは詳細なレビュープロセスを持ち、それぞれから何かを学ぼうとしています。

  • side-swiped - 横をこすられた。特に乗り物について。

Not only are we developing a good understanding of minor accident rates on suburban streets, we’ve also identified patterns of driver behavior (lane-drifting, red-light running) that are leading indicators of significant collisions. Those behaviors don’t ever show up in official statistics, but they create dangerous situations for everyone around them.

郊外の道の上での数の少ない事故の良い理解を開発するだけでなく、私たちは、ドライバーの振る舞い(走行レーンから外れる、赤信号での走行)のパターンまでも識別した。これらは、重要な衝突の指標を導きます。 これらの振る舞いは、公的な統計に上がってきたことがありませんが、彼らは周囲の全ての人にとって危険な状況を作り出しています。


Lots of people aren’t paying attention to the road. In any given daylight moment in America, there are 660,000 people behind the wheel who are checking their devices instead of watching the road. Our safety drivers routinely see people weaving in and out of their lanes; we’ve spotted people reading books, and even one playing a trumpet. A self-driving car has people beat on this dimension of road safety. With 360 degree visibility and 100% attention out in all directions at all times; our newest sensors can keep track of other vehicles, cyclists, and pedestrians out to a distance of nearly two football fields.

多くの人は、道路に注意を払っていません。アメリカでは、夏時間のある瞬間、いつでも、道路を見る替わりに彼らの機器をチェックしながら自動車に乗車している人が66万人いる。私たちのセーフティドライバーは、走行レーンの中と外を行ったり来たりしている人々を、繰り返し見ている。本を読んでいる人々、トランペットを吹いてる人すら一人いました。 自動運転車は、この道路の安全の問題点を被っている人々を擁している。全方向、いつでも360度の可視性と100%の注意によって。 私たちの最も新しいセンサーは、フットボール場2面分近くの距離で、他の乗り物、サイクリスト、歩行者を捉え続けられるのです。

weaving - はた織のこと。その糸の様子から、横から横へ行ったり来たりしているさまを表す。


Intersections can be scary places. Over the last several years, 21% of the fatalities and about 50% of the serious injuries on U.S. roads have involved intersections. And the injuries are usually to pedestrians and other drivers, not the driver running the red light. This is why we’ve programmed our cars to pause briefly after a light turns green before proceeding into the intersection — that’s often when someone will barrel impatiently or distractedly through the intersection.

交差点は恐ろしい場所になりうる。過去何年間、米国の道路で、死亡した人の21%、重傷を負った人の約50%が、交差点に関連している。 そして、負傷した人たちは、通常は歩行者であり、ほかはドライバーですが、赤信号を無視して走ったドライバーではありません。 私たちが自動運転車に、信号が青に変わった後、交差点に入る前に、しばらく停止しておくようにプログラムした理由がこれなのです。 しばしば事故が発生するのは、誰かが交差点でイライラしたり、取り乱した状態で、交差点を運転しているときなのです。

  • fatalities - 死亡
  • barrel - 運転、高速に移動する
  • impatiently - いらいら
  • distracted - 散漫、気を取られる。

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In this case, a cyclist (the light blue box) got a late start across the intersection and narrowly avoided getting hit by a car making a left turn (the purple box entering the intersection) who didn’t see him and had started to move when the light turned green. Our car predicted the cyclist’s behavior (the red path) and did not start moving until the cyclist was safely across the intersection.

このケースでは、サイクリスト(水色のボックス)が交差点の通過のスタートに遅れ、左折しようとした車(交差点に入ってくる紫色のボックス)による衝突を狭く避けた。左折車は、彼を見ておらず、信号が青に変わってすぐに動きはじめた。私たちの車はサイクリストの動き(赤い線)を予期しており、サイクリストが安全に交差点を渡り切るまで動き始めなかった。


Turns can be trouble. We see people turning onto, and then driving on, the wrong side of the road a lot — particularly at night, it’s common for people to overshoot or undershoot the median.

旋回はトラブルになりうる。私たちは、人々が曲がっていく先を見て運転する。逆走は多い(特に夜)。中央から曲がれなかったり曲がりすぎたりするのは、人々にとって普通のことだ。


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In this image you can see not one, but two cars (the two purple boxes on the left of the green path are the cars you can see in the photo) coming toward us on the wrong side of the median; this happened at night on one of Mountain View’s busiest boulevards.

あなたが見られるこの画像はひとつではなく、2つの車(緑の線の左の2つの紫のボックスが、この写真に見られる車です)が、センターラインの間違った側を私たちの方へ向かってきています。 これはマウンテンビューの最も忙しい大通りのひとつで、夜に発生しました。

  • busiest - 最も忙しい
  • boulevards - 大通り

Other times, drivers do very silly things when they realize they’re about to miss their turn.

他の場合ですが、ドライバーは、旋回を間違えていることに気付いたときに、とても馬鹿げた事をします。


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A car (the purple box touching the green rectangles with an exclamation mark over it) decided to make a right turn from the lane to our left, cutting sharply across our path. The green rectangles, which we call a “fence,” indicate our car is going to slow down to avoid the car making this crazy turn.

車(ビックリマークを伴う緑の矩形に触れている紫のボックス)は、私たちの左側へレーンから右折しようと決め、私たちの進む道を鋭くカットしました。 緑の矩形(我々は「フェンス」と呼んでいます)は、私たちの車が、その車が行ったクレイジーな旋回を回避するために、速度を落とそうとしていることを示しています。


And other times, cars seem to behave as if we’re not there. In the image below, a car in the leftmost turn lane (the purple box with a red fence through it) took the turn wide and cut off our car. In this case, the red fence indicates our car is stopping and avoiding the other vehicle.

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また、他の場合、車は、私たちがそこに居ないかのように振舞っているように見えました。ある車は、一番左の旋回レーンの車(そこを通る赤のフェンスと共にある紫のボックス)が、大きく旋回し、私たちの車を横切ろうとした。この場合、赤いフェンスは、私たちの車は止まっていて、他車を回避していることを示しています。


These experiences (and countless others) have only reinforced for us the challenges we all face on our roads today. We’ll continue to drive thousands of miles so we can all better understand the all too common incidents that cause many of us to dislike day to day driving — and we’ll continue to work hard on developing a self-driving car that can shoulder this burden for us.

これらの経験(そして数えられないほどの他の経験)は、私たちを、現在私たち全員が直面している道路の課題を強化しているだけです。 私たちは、 私たち全員が、そのとてもよくある、私たちの多くが日々運転することを嫌いにさせる全ての事故を、うまく理解することが出来るように、数千マイルをドライブし続けるでしょう。 そして、私たちは、合衆国のために、この負担を背負える自動運転車の開発に、懸命に働き続けるつもりです。

  • burden - 負担

ああ、長かった。。。

元記事は以下からどうぞ。

medium.com