私を信じますか? 運転支援自動運転車の信頼性の評価 (2023-US-30MP-1410) T1207Caleb King 氏、JMP 調査統計開発者
自動運転車、つまり自動運転車は、もはや SF の中だけに存在するものではありません。 エンジニアと科学者はそれらを現実にしています。 しかし、信頼性への懸念、さらに重要なことには安全性への懸念が、商業的成功にとって極めて重要でした。 自動運転車を信頼できますか? この決定を下すための情報はありますか?
この講演では、カリフォルニア DMV AV テスト プログラムに提出された公開データを分析することにより、大手メーカー 4 社が製造した自動運転車 (AV) の信頼性を調査します。 私たちはデータの品質を評価し、データに含まれる情報量を評価し、さまざまな方法でデータを分析し、最終的にはその過程で学んだことから何らかの結論を導き出そうとします。 この研究では、生データの処理、データの仮定と限界の確立、さまざまな信頼性モデルのフィッティング、そして最後に結論を引き出すための適切なモデルの選択など、JMP のさまざまなツールをどのように利用したかを示します。 データの制限には、質と量の両方が含まれます。 そのため、私たちの結果は決定的なものには程遠いかもしれませんが、それでも適切な統計手法を使えば重要な洞察を得ることができます。
高度な統計モデリング信頼性解析
