自動運転車
自動運転車(じどううんてんしゃ、autonomous car)とは、人間が運転操作を行わなくとも自動で走行できる自動車。英語では"Self-driving car"や"Autonomous car"などと表記され、制御システムが「自律型」であることが要件となっている。その他、「ロボットカー」や「UGV (Unmanned ground vehicle)」、「ドライバーレスカー (driverless car)」などとも呼ばれている。
完全な自動運転車は、カメラやレーダー、LIDAR、超音波センサー、GPS等で周囲の環境を認識し、行き先を指定するだけで自律的に走行する。過去には道路に磁気マーカー(磁気ネイルと呼ばれる永久磁石)を埋め込む方式も開発されていたが、道路にマーカーを埋め込むコストがかかることや、積雪の影響や除雪の障害にもなるためほとんど普及していない。そのため現在では基本的に車のセンサー主体で自動運転できる自動運転車開発が中心となっている。マーカー方式は、ガイドウェイバスとしてIMTSが過去に日本で運行していたが、すでに終了している。
すでに実用化されているロボットカーとしては、イスラエル軍で運用されているガーディアムと呼ばれるあらかじめ設定されたルートをパトロールする無人車両 や、海外の鉱山、建設現場などで運用されているダンプカーなどの無人運行システム等がある。
公道以外の限定された環境(鉱山、建設現場等)では、ロボットカーの需要が広がりつつあり、建設機械大手のコマツ、キャタピラー等の企業がロボットカーの販売を拡大している。
一般人が公道で走行でき、かつ自動運転レベル定義(後述)におけるレベル4ならびに5に相当する完全な自動運転車は、2019年(令和元年)時点では市販されていない。2022年11月発売されている自動運転車は、自動運転レベル定義で言うところのレベル3までである。
自動運転車の商品化、普及により、交通事故の減少、渋滞削減、二酸化炭素 (CO2)の削減が見込まれている。
この節では公的機関から発表された自動化レベルの定義のみに関する節である(開発予定、開発目標、販売予定などの情報は後述)
日本政府やアメリカ運輸省道路交通安全局 (NHTSA) では自動化のレベルを以下のように定義している。
ドライバーが常にすべての主制御系統(加速、操舵、制動)の操作を行う。前方衝突警告 (FCW)などの主制御系統を操作しない運転支援システムもレベル0に含む。
レベル1(運転支援)
加速、操舵、制動のいずれか単一をシステムが支援的に行う状態。衝突被害軽減ブレーキなどの安全運転支援システムによる。
レベル2(部分自動運転)
システムがドライビング環境を観測しながら、加速、操舵、制動のうち同時に複数の操作をシステムが行う状態。アダプティブクルーズコントロール(ステアリングアシスト付き)等がこれに該当する。ドライバーは常時、運転状況を監視操作する必要がある。
レベル3(条件付自動運転)
限定的な環境下若しくは交通状況で、原則として自動運転システムが全ての操作(加速、操舵、制動)を行い、運転者は一切の操作をしない。ただし、自動運転プログラムの機能限界時などには、ドライバーに操作権限が移譲され、その場合には運転者が自ら運転操作を行うことが前提とされている。
通常時、ドライバーは運転から解放されるシステムである。ただし緊急時やシステムが扱いきれない状況下では、ドライバーは運転操作をシステムから引き継ぐ必要がある。
レベル4(高度自動運転)
特定の状況下のみ(例えば高速道路上のみ、又は極限環境以外(極限環境とは、雷雨、大雨、大雪、あられ、台風、極低温環境、超高温環境といったシステムの正常な動作を妨害するような環境のこと)などの決まった条件内でのみ)、加速、操舵、制動といった操作を全てシステムが行い、その条件が続く限りドライバーが全く関与しない状態。基本的にドライバーが操作をオーバーライドする必要は無いが、前述の特定の状況下を離れると人間の運転が必要になる。
レベル5(完全自動運転)
無人運転。考え得る全ての状況下及び、極限環境での運転をシステムに任せる状態。ドライバーの乗車も、ドライバーの操作のオーバーライドも必要ない。安全に関わる運転操作と周辺監視をすべてシステムに委ねる。
初期の自動運転システムの研究は少なくとも1920年代から行われており、1950年代には走行実験が開始されている。最初の半自動運転車は、1977年(昭和52年)に日本の筑波大学機械工学研究所によって開発された。この車両は、2つのカメラ(ステレオビジョン)を利用して道路上の白線を感知し、32 km/hで走行することができた。
本格的な自律走行車が登場したのは1980年代で、1984年にアメリカ合衆国で国防高等研究計画局(DARPA)の資金提供を受けたカーネギーメロン大学の「Navlab」と「ALV」計画が始まり、1987年には西ドイツ(当時)でもダイムラー・ベンツ(現在のメルセデス・ベンツ・グループ)とミュンヘン連邦軍大学による「EUREKAプロメテウス計画」が始まった。
1985年までにALVは、2車線道路を31 km/hで自律走行し、1986年には障害物回避機能が追加され、1987年には昼夜を問わないオフロード走行が可能となった。1995年には、NavLab 5が初の自動運転によるアメリカ合衆国横断に成功し、自動運転史における大きなマイルストーンとなった。ペンシルベニア州ピッツバーグからカリフォルニア州サンディエゴまでの4,585 this kmのうち、4,501 kmが自律走行であり(98.2 %)、平均速度は102.7 km/hであった。1960年代から2005年の第2回DARPAグランド・チャレンジまで、アメリカにおける自動運転車の研究は、主にDARPA、アメリカ陸軍、アメリカ海軍が、研究機関や企業に資金を提供し、速度や様々な環境下での運転能力、制御、センサーシステムなど、段階的な進歩を遂げてきた。
路面の開発も検討され、アメリカ政府は1991年に6億5000万ドルの予算を自動道路システムに投じることを決定し、マーカー(磁気ネイルと呼ばれる永久磁石)を埋め込むことで車両と連携する実験用高速道路も製作した。1997年には実験に成功。しかし、大規模に実用化する方向性や資金が定まらず、この研究は終了している。
1995年、カーネギーメロン大学のNavLab Vが、ワシントンD.C.からサンディエゴまでの4,800 kmの98 %以上の行程を自動運転で走破し、この記録は2015年まで20年間破られなかった。ただし、自動化されていたのは操舵制御だけで、ブレーキペダルとアクセルペダルはドライバーが操作した。
2010年代前半に始まった第三次AIブームを背景として、自動運転車の開発に大きな注目が集まった。
2015年には、ネバダ、フロリダ、カリフォルニア、バージニア、ミシガンの各州とD.C.が、自動運転車の公道でのテストを許可した。
EUでは、2016-2018年の「CARTRE」や「SCOUT」、2019年に発表された「STRIA」といったプロジェクトで研究資金支援がなされている。
2015年11月、フォーミュラEでは2016年-17年シーズンに人工知能を搭載した自動運転車によるRoboraceを行うと発表した。
自動運転(レベル3と4相当)に関する特許の件数は、2016年以前の10年間では、1位がトヨタ自動車。GM、独ボッシュ、米フォード・モーター、米グーグルと続く。他社による被引用件数、すなわちその特許がどれだけ別の特許に引用されているかを見ると、GMが圧倒的に多く、グーグルとトヨタが続く。
2017年9月9日、ドイツ連邦交通省 (BMVI)より「自動運転車に関する倫理ルール」20項目が発表された。特筆すべき点は"「避けられない事故が起きた場合、人間の年齢、性別、心身の状態などをカテゴライズして考慮することを厳しく禁じる。一般レベルでのルールとして犠牲者の数を減らすよう挙動する、というものは受け入れられる」"というより具体的な部分まで踏み込んだ点など
2017年11月、ウェイモが運転者がいない無人運転車のテストを開始したと発表した。テストはアリゾナの公道で行われ、実際には社員が搭乗しているが、運転席にはいないこともあるという。これはレベル4に値する。2018年10月に自動運転距離が1,000万マイルに到達したことを報告。同12月には、アリゾナ州フェニックスで限られた地域の限られたユーザーであるが、自動運転タクシーの全米初の商用運用を開始した。しかし、やはり安全のためのドライバーは配置されていた。そして、2020年10月に、完全無人車両での自動運転配車サービスを同区域で開始すると発表した。これには運転手がおらず、トラブルの際はリアルタイムで監視しているエンジニアが遠隔操作する。。
2021年3月4日、ホンダは、世界で初めてレベル3の型式認定を取得した自動運転装置搭載の新型「レジェンド」を同月5日に発売すると発表した。国土交通省の型式指定を取得したものなので日本限定であり、限定100台のリース専用車種となる。1000万通りの状況下での安全を確認し、証明してきたという。
本節では、実際に道路を走行している自動車、サービスとして運用されている自動運転車について記述する。新車販売が終了していても、自動車は自動車であるので平等に扱う。新車販売が継続中かどうか、などという恣意的な線引きはしない。
経路および乗降場所が固定されたシャトルバス型の自動運転車が実用化されている。この種の自動運転車は、主にサービスとして提供される。
世界で自動運転バスの運行が行われている場所、バスの型
中山間地域の自動運転サービス日本の中山間地域における自動運転サービスでは 従来型とグリーンスローモビリティ型、バス型と乗用車型の組み合わせで下記4種類の車両が検討された。
車両自立型の6人乗りバス型(DeNA) 運行速度10km/h
磁気マーカーを利用した20人乗りバス型(先進モビリティ) 運行速度35km/h
磁気マーカーを利用した6人乗りゴルフカート型(ヤマハ発動機) 運行速度12km/h~20km/h
車両自立型の4人乗り乗用車型(アイサンテクノロジー) 運行速度40km/h
そのうち初期に社会実装に至ったものは磁気を利用したゴルフカート型のものが利用されている。磁気を利用した自動運転は、道路に埋め込んだ磁気マーカーや誘導線に沿って決められたルート上を車両が走行する仕組みである。国土交通省では、高齢化が進行する中山間地域の人流や物流、生活の足を確保するために、「道の駅」等を拠点とした自動運転サービスやその実証実験を実施している。
2022年5月17日発売:メルセデス・ベンツ・Sクラス、メルセデス・ベンツ・EQSクラス DRIVE PILOT(ドライブ・パイロット)搭載。交通量が多い場合や混雑した状況下に限り、ドイツ当局から法的に許可された60km/hを上限に、自動運転できるようになる。カメラ、レーダー、LiDAR、超音波センサー、水分センサーによる情報に加え、デジタルHDマップ(道路の形状、ルートプロファイル、交通標識、事故や道路工事などに関する情報)を受信する。万が一システムが故障が発生した場合、冗長化されたシステム設計により車両の操作性を維持し、システムがドライバーに安全に引き継ぎを行う。またドライバーが最大10秒以内に引き継ぎ要求に応じない場合は、DRIVE PILOTはすみやかに自車と後続車にとって安全な緊急停止を開始する。
2021年3月5日発売:ホンダ・レジェンド Honda SENSING Elite(ホンダ センシング エリート)搭載。高速道路で渋滞した時(30km/h〜50km/h)に限りレベル3自動運転を実現。車両周囲を2基の単眼カメラ、5基のミリ波レーダー、5基のLiDAR(ライダー)によって監視している。また、カーナビとは別に自動運転制御用の高精度3D地図データを持ち、センサーと組み合わせて車両の精密な位置情報を取得している。限定100台のリース販売のみ、2021年12月末に終売。
アダプティブクルーズコントロール、レーンキーピングアシストなどを組み合わせ、先行車との車間距離を一定に保った自動追従走行を実現する機能。
あくまでも運転を支援するシステムであって、常に運転の主体や責任はドライバーにある。そのため、10 - 15秒以上ステアリングから手を離しているとシステムが解除される等の仕様となっており、自動運転はできない。また、ステアリングアシストは、約65 km/h以上でないと作動しない車種がある。車線の逸脱を防ぐシステムにおいてもハンドルを制御する前に警告を発するなど、先に人間の操作を促す仕様となっている。
詳細は下記、渋滞時追従支援システムを参照。
メルセデス・ベンツ:ディストロニック・プラス(ステアリングアシスト付)
フォルクスワーゲン:レーンキープアシストシステム “Lane Assist"
アウディ:トラフィックジャムアシスト
トヨタ自動車:高度運転支援システム (AHDA)
トヨタ自動車:セーフティー センス(CとPが該当)
ボルボ:インテリセーフ・オートパイロット
「渋滞時追従支援システム(Traffic Assist)」とは渋滞の低速時に限定したアダプティブクルーズコントロール(ステアリングアシスト付き)である。
BMWでは、「Traffic jam assistant」という名称で販売されており、各社で機能名が異なる。
フォルクスワーゲン・パサート等の輸入車に搭載されて日本国内でも販売された。日本では海外と異なりステアリングアシストの作動は、約65km/h以上でのみとの規制が長くあった為 海外より遅れていたが、日本車では日産が2016年8月より発売の日産・セレナのプロパイロットに初搭載した。
追従中にカーブに入ると速度を抑制する機能も登場している。
走行アシストとは別に駐車時にステアリング、アクセル、ブレーキの操作を支援するシステムも登場している。ただしシフトの操作は手動とするなどあくまで補助としてのシステムである。発展形としては、ホテルの駐車係(バレー)が鍵を預かって駐車するバレーパーキングを駐車場側のシステムと連携してレベル4相当の自動運転で行うことが開発中である。
自動運転車には、カメラやLIDARなどのセンシング技術、ディープラーニングによる物体認識などさまざまなテクノロジーが使用されている。また、超音波センサーやGPSの働きにより、障害物がないかを自動認識し、自律的に走行出来る様になっている。
自動運転車ないし運転支援機能が引き起こした事故で、特に注目を集めたものを述べる。
2016年5月7日、米フロリダ州にて、運転支援機能が搭載されたテスラ・モデルSが18輪トレーラーと衝突し、テスラの運転手が死亡する事故が発生した。自動運転初の死亡事故と誤報されて話題となったが、このテスラに搭載されていた運転支援機能はレベル2相当であり、NHTSAがレベル4やレベル3に区分している自動運転車には該当しない。テスラのドライバーがレベル3相当の自動運転車だと勘違いしていた可能性が指摘されている。
2018年3月18日、米アリゾナ州テンピで、ライドシェア企業のUberがテスト運用していた自動運転車が歩行者をはねて死亡させる自動運転車初 の人身死亡事故が起き(Death of Elaine Herzberg)、国家運輸安全委員会が事故調査に乗り出した。配車したUberや車を製造したボルボ・カーズなどを巻き込んで法的責任の所在が議論されるも、Uberが遺族に和解金を支払うこととなった
=== トヨタ e-Palette===
2020年東京オリンピック・パラリンピックでは、スポンサーであるトヨタ自動車のAutono-MaaS専用EV「e-Palette」が選手村内の移動車両として供給された。レベル4に相当し、各所の停留所に定着制御することで車椅子ユーザーなどにも配慮している。運転や乗降車に対応するスタッフも添乗した。しかし、パラリンピック期間中の8月26日14時頃、この車両が柔道日本代表の北薗新光と接触事故を起こす。横断歩道を横断しようとした視覚障碍のある北薗選手と接触し、北薗選手は転倒した。その場は立ち去ったが、脳震盪の可能性がある体調不良を訴え、翌日の試合を棄権する事態となった。豊田章男社長によると、今回の接触はT字路において発生。eパレットが右に曲がっていく際に横断歩道手前で、右に曲がる途中で一旦停止。再スタートした際に選手との接触が発生したという。交差点において右折前は手動操作で発進したが、右折時は自動運転モードであり、オペレーターからは死角であった可能性が示されている。応急的な対策として、eパレットが出している警告音の音量を2倍にすることが言及された。
交通事故の減少。人間のとっさの状況判断には限界があるが、自動運転車は種々のセンサー(可視光や赤外線、音響、超音波)や、パッシブ、アクティブ両方のレーザーやLIDARによる360度視界により、危険性を素早く察知し、回避行動が可能。反応速度も人間を上回る。
人間ドライバーによる車間距離の詰め過ぎ、わき見運転(事故見物)、ながら運転、乱暴運転による事故の回避。
車間距離短縮による、道路容量の増加と、より優れた交通流量の制御
行動範囲の拡大(ドライバーの渋滞や長時間運転の負担が無くなり、高速鉄道や航空機による移動が過半数を占める 500km以上の距離帯でも主な移動手段の候補となる)。
乗員に制約がなくなる(子供や老人、無免許、全盲などの障害者、酔っぱらいなどでも乗れる)
駐車場不足の緩和(乗員が降りたあと、無人で遠くはなれた駐車場への駐車が可能、必要なとき呼び戻せる)
カーシェアリングによる自動車総数の削減。乗客を目的地まで運んだあと、別の乗客を乗せて別の場所へ行くことが可能。
自動駐車による物理的駐車スペースの削減。
送迎や車を修理に出す場合に無人運転が可能で無駄な乗員を無くせる。
物理的な道路標識の削減。自動運転車は電子的に必要な情報を受け取れる。
ステアリングやその他の運転装置をなくすことで、キャビンが広くなる。乗員を進行方向に座らせる必要もなくなる June 2015。
過疎地のバス交通において、乗務員を乗せる必要がなくなるため、人件費による赤字や、慢性的なバス運転手の不足が解消される。
過疎地域での公共交通網の維持。
トラブルへの懸念と起こった場合の対処(2016年時点)
マニュアル運転が必要になるケースでのドライバーの運転技術・経験不足
衝突不可避の状況で、自動運転車のソフトウェアが複数の事故コースのどれを選択するのか、トロッコ問題に類似する倫理的問題ルンド大学では、自動運転車の人工知能がトロッコ問題(人数や年齢など条件に差がある場合、どのグループが犠牲になるべきかという問題)のような倫理的課題にいかに対処するべきなのかが問題提起されている。。
その他、もしも自動運転による交通事故が起きた場合の対処・対応。
事故が起きた場合の損害賠償責任の所在(それを製造した自動車会社の責任(製造者責任)と自動車の所有者の責任、に関する判断)
天候の影響を受けやすいナビゲーションシステム(2014年のグーグルのプロトタイプ車は雪や豪雨で走行できない)
自動運転車には高精度の特殊な地図が必要になるかもしれない。地図が古くなった場合、合理的な挙動にフォールバック(退縮運転)できる必要がある。
警察や歩行者などのジェスチャーや合図に自動運転車が適切に対応できない。
臨時的な交通規制(イベントや路面工事、交通事故など)への対応
その他、天候・路面状況及び性能・機能の限界による不作動・誤作動
危険物・爆発物を積んで自動運転車が爆弾化(武器化)される可能性
所有者が眠っている間に自動運転車によって何らかの事件・事故が起きた場合の責任割合
アメリカでは2010年頃から、欧州でも公道を利用し一般車に混在した状況で自動運転車の走行実験が行われていた。
2012年時点でも日本では公道での走行実験は許可されていなかったが、欧米で自動運転車の公道走行実験が広く行われ始めた状況を受けて、2013年9月に日本国内では初めて日産が自動運転車が公道を走行できるナンバーを取得し公道走行実験が許可され、2013年末には日本国内でも一般車に混じって高速道路の公道での自動運転車の走行実験が開始された。また、一般道での公道走行実験も欧米に遅れて、2015年には日本でも始まった。
アメリカ・ドイツでは2015年から、乗用車に加えてトラックの公道での自動運転実験が行われている。一方、日本では、2015年現在、自動運転トラックの公道走行までは許可されていない。
2015年、イギリス政府はミルトン・キーンズで自動運転車 (Pod)ルッツ・パスファインダー (LUTZ Pathfinder)を使った公共での試験を開始した。
法整備がなされたとしても実際に自動車を走行させるには物理的な制約があり、大量の走行データを収集するのは難しい。そのためグランド・セフト・オートVのようなゲームソフトをシミュレータとして利用している研究グループもある。
2017年12月、ボルボ・カーズはスウェーデンの一般家庭の協力による自動運転車の開発を開始すると発表した。公道での自動運転車に試乗しボルボ・カーズのエンジニアにフィードバックする。
フィンランドの法律では公道を走行する車両に運転手が乗る必要がないなど自動運転の実験が始めやすい利点がある。2018年からはフィンランドの自動運転技術開発会社Sensible 4が自動運転バスを「2020年に実用化させる」と主張して計画を進めており、2018年から良品計画がデザインした車両による公道走行実験を行った。
国連傘下の自動車基準調和世界フォーラム (WP29)で、自動運転車の国際的な基準作りが議論された。2014年には、自動車基準調和世界フォーラムに自動運転分科会が設立され、共同議長には日本とイギリスが就いた。また、2015年には同フォーラムにて、自動操舵専門家会議が設立され日本とドイツが共同議長となった。
車載用AIの半導体に関しては、自社でもAIや自動運転車の研究を行っているNVIDIAがデファクトスタンダードとなるという予測がある。
2016年時点で、多くの自動車メーカーやその他の企業が、レベル5相当の自動運転車の市販に向けて開発を行っている、と日経ビジネスの記事に書かれた。
日本政府は「レベル5の完全自動運転を2025年を目途に目指す」としていた。
2019年3月19日、国土交通省は国連の自動車基準調和世界フォーラム(WP29)第177回会合において、自動運転車の国際基準作りに向けた優先検討項目リストが合意されたと発表した。
日本では1980年代にはすでに車線を認識し走行するシステムを試作していた。実用化し市販されたものはほとんどなかったものの、各社で研究は継続され、現在のSUBARU(スバル)のEyeSightなどにつながっていく。しかしながら、2010年代に入り、欧米、特に欧州の自動車メーカーで開発が進展し、また米国でもグーグルが街中で試験走行を行うなど、日本は出遅れてしまった。危機感を抱いた国土交通省では自動運転システムを「オートパイロットシステム」と呼称し、検討会を2012年から開始し2013年に中間とりまとめを発表した。法制度の問題については、国際協調を図りつつ、既存制度の見直しや責任の所在等について検討を行うとしている。
2013年には日本政府の成長戦略にも自動運転システムの推進を盛り込み、商用化を後押しする事が決定した。2016年の伊勢志摩サミットではトヨタ自動車、本田技研工業、日産自動車によって自動運転車が披露された。
2016年、日産自動車が自動車専用道及び高速道路走行中かつ同一車線、60km/h以下のみに限定した運転支援技術、プロパイロットを搭載したセレナが8月下旬に発売と発表した。2017年時点でのテスラのオートパイロットもレベル2に該当する。
日産は、2013年8月時点で、「2020年までに自動運転車の発売を目指す」と発表した。そして「公道を走るのに必要な法規制を整備した国から順次売り出す予定」とした。2015年現在、日産では、2016年, 2018年, 2020年と3段階での自動運転機能の商品化を目指しており、2016年末までにはトラフィックジャムパイロット、2018年には高速道路での完全な自動運転、2020年には一般道での自動運転実現を目指している。
2020年までに高速道路でドライバーが運転操作をしなくても走行できる自動運転車を発売を目指している。
2020年(令和2年)11月11日 - 翌年春に発売予定の5代目「レジェンド」が国土交通省から自動運転レベル3の型式指定を取得(世界初)。
2021年(令和3年)3月5日 - 自動運転レベル3の機能を搭載した「レジェンド」を発売。
2014年にアダプティブクルーズコントロール(ステアリングアシスト付き)である「EyeSight (ver.3)」を発売した。
2013年に行われたコンシューマー・エレクトロニクス・ショーで自動運転車を発表したが、安全技術への応用が目的で自動運転車の実現を目指していないとの立場をとった。2020年7月、自社ブランドであるレクサスのセダン「LS」の新型車に自動運転などの独自のAI技術を用いた先進技術を搭載することを発表した。
アイサンテクノロジー・名古屋大学と連携して、ZMPが中心となり、自動運転の公道実証実験を名古屋市で2014年度中に実施する予定である。ZMPには自動運転車開発の為、インテルが出資している。
2020年4月、茨城県境町は国内で初めて定時・定路線の自動運転バスを導入する。このバスは、町内の医療施設や郵便局、学校、銀行などを結ぶルートを走る。車両はBOLDLYが保有している自動運転バス「NAVYA ARMA」(仏ナビヤ製)を使う。
みちのりホールディングスと共同で、2018年より路線バスの自動運転の実証実験を開始する予定。
いすゞと日野は2016年5月にITSシステムや高度運転支援技術を共同開発することで合意。。
東北地方でバス事業を手掛けるみちのりホールディングスなどと提携し、既存の約9キロメートルの路線で数ヶ月走行する。路面に設置したセンサーでバスから見えにくい歩行者の情報を集め、安全走行につなげるとしている。
自動運転バス・trota(トロタ)の共同開発を行っている。2021年10月に京セラ滋賀八日市工場 - 同滋賀蒲生工場間(約1km)の試験走行を実施し、2022年に第77回国民体育大会(いちご一会とちぎ国体)で東武西川田駅 - 栃木県総合運動公園間(約700m)を実証運行した。
ネバダ州で2011年に自動運転車の公道走行実験を許可する法律ができ、グーグルの開発している自動運転車に自動運転車として初めてナンバープレートが交付された。続いて2012年にはカリフォルニア州・フロリダ州、2013年にはコロンビア特別区でも公道での自動運転車の試験走行を認める法律が成立した。このような各州で相次いで独自に自動運転に関する法整備が進む状況を受けて、米運輸省道路交通安全局 (NHTSA) は2013年から4年間で自動運転車の安全上の問題や利点を分析する計画を発表した。
NHTSAは自動運転車の実現を推進する一方で、自動運転レベル4の無人運転は時期尚早であると中立的な立場をとってきたが、2016年に「自動運転の人工知能はドライバー」であるとレベル4の無人運転を容認する見解を示した。
次世代兵器の開発として、DARPAグランド・チャレンジを主催していた。
レベル2の準自動運転を実現させているが、自動運転機能使用中に事故も起こしている。2016年5月にはフロリダ州で、モデルSがトレーラーと衝突し運転手が死亡。2018年1月22日にはカリフォルニア州ロサンゼルス郊外の高速道路で、「半自動運転」で時速100kmで走行中、停車中の消防車に追突した。また、2019年3月、フロリダ州でオートパイロット機能を作動させていたモデル3が死亡事故を起こした。
2010年から公道で自動運転車の走行実験を続けており、2018年3月までに800万キロメートル (=8 Gm)の公道を実験走行。コンピューターシミュレーション走行では、約80億キロを走行した。