自動車安全 英文資料を仮訳して分かったこと。
下記URLの大切そうなことを仮訳した。
背景としては、西暦2000年問題の時、日本の企業で、日本語のWEBに記載している対策が、抜け漏れが多く感じたのに対して、同じ企業の英語のWEBでは、体系的に記載していたように感じた。自動車安全でも英語ではちゃんとしているんじゃないかという仮説をたてて、読み始めた。
また、日本人が書いた文章でも、RTL設計スタイルガイドのように、日本語だと意味不明だが、英語だとわかりやすい技術資料に遭遇したことがある。日本語でわからないと英語で読むと、なんだそういうことかと分かった。
RTL設計スタイルガイド Verilog HDL編(System Verilog対応版）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4c02f1575db1f28310a7
なお、各みだしを訳していないのは、見出しだけ見て、読み飛ばされないように。
内容を読んでほしいためである。
Let's Go Places, Safely
Why were 9 Toyota vehicles named “Top Safety Picks” by the Insurance Institute for Highway Safety in 2017? Because we design them with the knowledge that safety is more than features—it's the lives of the people who drive our cars.
For us, the journey towards a safe road never ends. This belief, along with our collaborative research efforts, drives us to create advancements and innovations in safety that have helped (and continue to help) prevent crashes and protect people.
仮訳
「2017年に米国道路安全保険協会によって9台のトヨタ車が「上位安全乗り物」に選ばれたのはなぜですか？ 安全性は機能以上のものであるという知識を持って設計しているため、車を運転するのは人々の生活です。私たちにとって、安全な道への旅は決して終わりません。 この信念は、私たちの共同研究の努力とともに、衝突を防ぎ、人々を保護するのに役立った、そして助け続けている安全性の進歩と革新を生み出すように私たちを駆り立てます。 」
1. Innovative Safety Features
Collisions that result in serious injury are often caused by the delay in a driver’s recognition of the situation and their ability to react accordingly. We’ve developed Active Safety Technologies to help make our drivers aware of the hazards of the road, and bring them one step closer to avoiding crashes altogether.
仮訳
「重大な傷害をもたらす衝突は、多くの場合、運転者が状況を認識し、それに応じて対応する能力が遅れることによって起きます。 運転者が道路の危険性を認識し、衝突を完全に回避するための一歩を踏み出すのに役立つ積極安全技術を開発しました。」
DESIGNED FOR SAFETY
https://www.toyota.com/safety-sense/
2. Safety Research
When opposing forces connect, it’s a collision. But when forces work together, that’s collaboration. Knowing that when good ideas are shared, great things happen, we created the Collaborative Safety Research Center (CSRC).
Based in Ann Arbor, Michigan, the CSRC is a consortium of some of the brightest minds in a range of fields working together. So far we’ve announced over 30 projects, in partnership with some of the leading research institutions in North America, to think bigger and better about automotive safety.
Our results are shared with automotive professionals, the national academic community, government regulators, nonprofits and researchers in our industry and beyond. We want the research, models and tools developed between our engineers and partners to benefit everyone on the road.
仮訳
「反対の力が出会うとき、それは衝突です。 しかし、力が出会うとき、それは協力です。 良い考えを共有すると素晴らしいことが起こることを知って、私たちは共同安全研究センター（CSRC）を設立しました。
ミシガン州アナーバを拠点とするCSRCは、さまざまな分野で最も優秀な人材が協力して集まった組織す。 これまでに、北米の主要な研究機関のいくつかと協力して、自動車の安全性についてより大きく、より良く考えるための30を超える事業を発表しました。私たちの結果は、自動車の専門家、全国の学術会、政府の規制当局、非営利団体、および業界内外の研究者と共有しています。 私たちは、技術者と協力者の間で開発した研究、模型、道具が、外出中のすべての人に利益をもたらすことを望んでいます。」
TOYOTA COLLABORATIVE SAFETY RESEARCH CENTER
https://csrc.toyota.com/
2.1 PASSENGER RESPONSE TO ABRUPT EVASIVE MANEUVERS
This study observed volunteer passengers experiencing unexpected abrupt evasive maneuvers, including hard braking and swerving. Our goal was to understand passenger responses to abrupt vehicle maneuvers, to inform the development of onboard safety systems.
仮訳
「この研究では、志願者の乗客が急停止や急旋回などの予期しない突然の回避操作を経験していることを観察しました。 私たちの目標は、突然の車両操作に対する乗客の反応を理解し、車載安全系の開発に情報を提供することでした。
」
2.2 DRIVER MODELING IN TRANSFERS OF CONTROL FROM CONDITIONAL AUTOMATION
We conducted a naturalistic driver study to understand how drivers interact with automated systems in everyday commuting, examining periods where a driver is likely to be highly vigilant along with incidents where driving task may be in low demand.
仮訳
「自然な運転者調査を実施して、運転者が日常の通勤で自動系とどのように相互作用するかを理解し、運転者が非常に警戒している可能性が高い期間と、運転作業の需要が低い可能性がある出来事を調べました。」
2.3 DEVELOPMENT OF STANDARD BICYCLIST CRASH SCENARIOS
Naturalistic driving data was collected from 110 drivers over the course of a year capturing vehicle telematics data and camera footage, to better understand how bicyclists and cars interact and identify dangerous events.
仮訳
「自然主義的な運転与件は、自転車と車がどのように相互作用し、危険な事象を特定するかをよりよく理解するために、車両遠隔通信与件と動画を1年の間に110人の運転者から収集しました。」
https://csrc.toyota.com/projects/vehicle-bicyclist-test-scenarios-surrogate-test-target-development.html
2.4 MOTION AND MUSCLE ACTIVATION OF YOUNG VOLUNTEERS IN EVASIVE VEHICLE MANEUVERS
The objective of this study was to quantify key adult and child occupant kinematic, kinetic and muscle responses from sudden evasive vehicle maneuvers. This data is useful to develop future tools to better assess injury risk in crashes preceded by crash avoidance.
仮訳
「この研究の目的は、突然の回避車両操作からの主要な成人および子供の乗員の運動学的、運動学的および筋肉の反応を定量化することでした。 この与件は、衝突回避が先行する衝突負傷の危険性をより適切に評価するための将来の道具を開発するのに役立ちます。」
2.5 NON-DRIVING OCCUPANT POSTURE AND ACTIVITIES IN MOVING VEHICLES
The objective of this project was to increase the scientific understanding of typical front-seat passenger postures through a naturalistic study observing in-vehicle behaviors.
仮訳
「この事業の目的は、車内の行動を観察する自然主義的な研究を通じて、典型的な助手席の乗客の姿勢の科学的理解を深めることでした。」
https://csrc.toyota.com/projects/non-driving-occupant-posture-activities-moving-vehicles.html
2.6 NATURALISTIC OBSERVATIONS AND SIMULATION OF COMMUNICATION BETWEEN ROAD USERS
Identify what kind of communication we have with other road users (e.g., pedestrians, other vehicles) with cutting-edge technology of computer vision.
仮訳
「計算機映像の最先端技術を使用して、他の道路利用者（歩行者、他の車両など）とどのような意志疎通を取っているかを特定します。」
https://csrc.toyota.com/projects/analysis-communication-between-drivers-language-driving.html
2.7 OCCUPANT INJURY RESEARCH FOR SIMULATING AUTOMATED DRIVING SCENARIOS
It’s predicted that highly automated vehicles will feature more diverse interiors, as opposed to the driver-centric designs today. This means it’s possible that more seating postures will be offered to passengers, leading to an increased prevalence of reclined riding. An enhanced understanding of human responses to crash forces in reclined positions may enable improved safety features in future automated vehicle designs.
仮訳
「今日の運転者中心の設計とは対照的に、高度な自動化車両は、より多様な内装を備えていると予測します。 より多くの座席姿勢を乗客に提供し、後ろに倒れる乗り心地の普及率が高まる可能性があることを意味します。 後ろに倒れる位置での衝突力に対する人間の反応の理解を深めることで、将来の自動車両設計における安全機能の向上が可能になります。
2.8 A SYSTEMS APPROACH TO INTERACTIONS BETWEEN DRIVING AUTOMATION AND PEOPLE
Provide theoretical and mathematical framework of how drivers communicate at an intersection.
仮訳
「交差点で運転者がどのように通信するかについての理論的および数学的枠組みを提供します。
2.9 INTEGRATED BENEFIT ESTIMATION
Estimate the Residual Safety Problem after Integrated Safety Systems (ISS) is deployed in the future. ISS consists of all active (auto braking for vehicle, pedestrian, bicyclist, lane keeping, etc.) and passive safety systems (advanced airbag, curtain shield airbag, roof strength, pedestrian protection active hood, etc.).
仮訳
「統合安全系（ISS）を将来展開後の残留安全問題を推定します。 ISSは、すべての能動（車両、歩行者、自転車、車線維持などの自動制動機）および受動安全系（高度な空気袋、幕保護空気袋、屋根強度、歩行者保護能動頭巾など）で構成しています。」
https://csrc.toyota.com/projects/integrated-benefit-estimation-comprehensive-active-passive-systems.html
2.10 INVESTIGATION OF IN-VEHICLE CARDIAC MONITORING AND SEVERE EVENT PREDICTION
Determining what safety systems should be implemented to mitigate accidents related to cardiac events, including driver warnings upon possible event detection and then a slowing of the vehicle and eventually full stop if no response is given.
仮訳
「心臓事象に関連する事故を軽減するためにどの安全系を実装する必要があるかを決定します。これには、事象検出の可能性がある場合の運転者の警告、車両の減速、応答がない場合の最終的な完全停止などを含みます。」
2.11 DEVELOPMENT OF TESTING METHODS FOR VEHICLE ROAD DEPARTURE ASSIST SYSTEMS
By analyzing over 25,000 high resolution images available on Google Street View across the country, we were able to determine that grass, metal guardrail, concrete divider and curbs are the most common roadside boundary objects.
仮訳
「全国のGoogle通り眺めで利用できる25,000を超える高解像度画像を分析することで、芝生、金属製の保護横棒、舗装の仕切り、縁石が最も一般的な道路脇の境界物であると判断できました。 」
2.12 SURROUNDING ENVIRONMENT RECOGNITION TECHNOLOGY AND EVALUATION METRICS
Develop a deep learning based full-scene recognition of vehicle environment from a vision sensor. Examples are vehicles, pedestrians, bicyclists, traffic signs, buildings, curbs, etc.
仮訳
「視覚検出器からの車両環境の深層学習に基づくの全場面認識を開発します。 例としては、車両、歩行者、自転車、交通標識、建物、縁石などがあります。」
https://csrc.toyota.com/projects/surrounding-environment-recognition-technology-evaluation-metrics.html
2.13 ADAPTIVE HEADLAMP SYSTEM BENEFIT ESTIMATION
Measure the response characteristics and estimated benefit with respect to reduction in injury/fatalities of adaptive headlamp system that highlights detected pedestrians and bicyclists using both driver and pedestrian/bicycle simulator study.
仮訳
「運転者と歩行者/自転車模擬試験の両方の調査を使用して、検出された歩行者と自転車利用者を強調する適応型前照灯系の負傷/死亡者の減少に関する応答特性と推定利益を測定します。 」
2.14 IDENTIFYING RISK MITIGATION AND MODELING OF DRIVER BEHAVIORS IN SCENARIOS OF VARYING COMPLEXITIES
How can we reliably predict how drivers might mitigate risk (or not) across numerous driving scenarios, and then suggest countermeasures (when necessary) to enhance safety?
仮訳
「運転者が多くの運転筋書きで危険性を軽減する（または軽減しない）方法を確実に予測し、安全性を高めるための対策（必要な場合）を提案するにはどうすればよいですか？ 」
https://csrc.toyota.com/projects/effectiveness-short-long-term-education-methods-risk-mitigation-associated-safety-related-driving-skills.html
2.15 MENTAL MODELS OF ADAS/ADS TECHNOLOGIES: IMPACTS ON CONSUMER EDUCATION AND VEHICLE DESIGN
Our goal is to determine the nature of, and variants of, drivers’ mental models of ADAS/ADS technologies and apply research findings to consumer to education and vehicle design.
仮訳
「私たちの目標は、ADAS / ADS技術の運転者の心的模型の性質とその変形を特定し、調査結果を消費者に教育と車両設計に適用することです。」
https://csrc.toyota.com/projects/mental-models-adas-ads-technologies-impacts-consumer-education-vehicle-design.html
2.16 GUIDELINES FOR DEVELOPMENT OF EVIDENCED-BASED COUNTERMEASURES FOR RISKY DRIVING
With GuDEC, we’ve created guidelines for risky driving countermeasures based in evidence, guided by behavior change theories, and leading to sustained behavioral change in drivers who regularly engage in risky or unsafe driving.
仮訳
「GuDECを使用して、行動変化理論に基づいて、危険な運転や安全でない運転に定期的に従事する運転者の持続的な行動変化につながる、証拠に基づいた危険な運転対策の指針を作成しました。 」
2.17 ANIMAL PRE-COLLISION SYSTEM (PCS) TEST SCENARIOS
By examining crash data, collecting and analyzing naturalistic driving data, and using radar scanning to detect deer, we were better able to establish test parameters for animal collision avoidance research.
仮訳
「衝突与件を調べ、自然な運転与件を収集して分析し、レーダースキャンを使用して鹿を検出することにより、動物の衝突回避研究のための試験引数をより適切に確立することができました。」
2.18 NATURALISTIC DATA COLLECTION AND ANALYTICS FOR VEHICLE AND E-SCOOTER CONFLICTS
Our goal is to develop a model of the incidents between electric scooters (e-scooters) and vehicles, by collecting and analyzing naturalistic scooter riding data. With this observation model, we can then estimate safety issues e-scooter riders may face on the road and develop necessary precautions.
仮訳
「私たちの目標は、自然主義的なスクーターの乗車与件を収集して分析することにより、電動スクーター（e-スクーター）と車両の間の事故の模型を開発することです。 この観測モデルを使用して、e-スクーターの運転者が道路で直面する可能性のある安全上の問題を推定し、必要な予防措置を講じることができます。」
##3. Safety Education
The most important safety feature of any car is the one located behind the wheel: the driver. That's why we created our Go Safely initiative — a variety of safety education programs that help develop better drivers of all ages.
The first year after a teen gets their license will be one of the most dangerous of their life. So we developed extensive programs to educate teen drivers and their parents. We’ve also worked with organizations like the AARP to create specially designed programs for adults. After all, we believe that a well-educated driver is a safe driver.
仮訳
「車の最も重要な安全機能は、操縦桿の後ろにある運転者です。 そのため、Go Safely戦略を作成しました。これは、あらゆる年齢のより良い運転者の育成に役立つさまざまな安全教育計画です。
10代の若者が免許を取得してから最初の年は、人生で最も危険な年の1つになります。 そこで私たちは、10代の運転者とその両親を教育するための広範な計画を開発しました。 また、AARPなどの組織と協力して、成人向けに特別に設計した計画を作成しました。 結局のところ、私たちは十分な教育を受けた運転者が安全な運転者であると信じています。」
4. Toyota Star™ Safety System
Standard on all Toyota vehicles, with the exception of the Yaris iA, the STAR™ Safety System helps drivers maintain control and avoid collisions in certain conditions. These six systems are designed to enhance driver reaction times and help keep everyone in the vehicle safe and secure.
仮訳
「ヤリスiAを除くすべてのトヨタ車に標準装備しているSTAR™安全系は、運転者が制御を維持し、特定の条件下での衝突を回避するのに役立ちます。 これらの6つの系は、運転者の反応時間を強化し、車両内のすべての人を安全に保つのに役立つように設計しています。」
5. Safety Partnerships
Whether we're sharing safe driving techniques or working to reduce distracted driving, our safety partnerships allow us to navigate a safe road ahead. Some of these key organizations include:
仮訳
「安全運転の技術を共有している場合でも、脇見運転を減らすために取り組んでいる場合でも、私たちの安全協力関係により、私たちは安全な道を進むことができます。 これらの主要な組織には次のものがあります。」
5.1 Buckle Up for Life
Buckle Up for Life's partnership with Cincinnati Children’s Hospital Medical Center donates child car seats to families and educates them on critical vehicle safety behaviors.
仮訳
「Buckle Up for Lifeとシンシナティ子供医療施設との協力関係は、子供座席を家族に寄付し、重要な車両の安全行動について家族を教育します。」
5.2 AARP Driver Safety Program
Our sponsorship of the AARP Driver Safety Program is the nation’s first and largest driver safety course designed specifically for mature drivers.
仮訳
「AARP Driver Safety Programの提供者は、成熟した運転者のために特別に設計した、国内初で最大の運転者安全課程です。」
5.3 National Safety Council
We worked with the National Safety Council to create Toyota Driving Expectations to teach teens and parents defensive driving techniques and help them recognize the consequences of distracted driving.
仮訳
「私たちは全米安全評議会と協力して、10代の若者と保護者に防御的な運転技術を教え、注意散漫な運転の結果を認識できるように、トヨタ運転期待を作成しました。
5.4 SADD
Students Against Destructive Decisions (SADD) – provides students with the best prevention tools possible to deal with the issues of underage drinking, other drug use, risky and impaired driving, and other destructive decisions.
仮訳
「SADD–未成年者の飲酒、その他の薬物使用、危険で障害のある運転、およびその他の破壊的決定の問題に対処するために可能な限り最高の予防方法を学生に提供します。」
5.5 Discovery Education
We teamed up with Discovery Education to create Toyota Teen Driver, a comprehensive program designed to help teens avoid distractions and stay safe behind the wheel. Toyota Teen Driver offers a range of tools designed specifically for the people who can have the greatest impact on a teen’s driving: educators, parents, and the teens themselves.
仮訳
「私たちは発見教育と協力して、10代の若者が気を散らすことを避け、運転中の安全を維持できるように設計した包括的な計画であるToyota 10代運転者を作成しました。 Toyota 10代運転者は、10代の運転に最大の影響を与える可能性のある人々、つまり教育者、保護者、および10代自身のために特別に設計したさまざまな方法を提供しています。」
まとめに代えて
この記事の仮説は
「国土交通省自動車局 自動運転車の安全技術ガイドライン」を超えて
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8d219f57dfd71b526c96
とさほど違いがない。人が大半を占めている。
自動車の技術は説明している。
道路の技術があまり具体的にないのはなぜだろう。
日本より道路が安全なのだろうか。
道路あたりの自動車の密度が少ないのだろうか。
道路あたりの歩行者の密度が少ないのだろうか。
まだ一部しか訳せていない。
疑問は残っている。
2 safety research(安全研究）の項目の一覧と分類は下記。
WEB上では５分類があるが濾過して出てくるのは全部でないのは何故かは分かっていない。
人、自動車、道路の分類が私の個人的な印。
| 英語標題 | 日本語標題・英語分類 | Actiev Safety | crash avoidance | crash data analysis/Data & analysis | Human-Technology Integration | human factors | 小計 | 人 | 自動車 | 道路 | 小計 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ・日本語分類 | 能動安全 | 衝突回避 | 衝突与件分析/与件と分析 | 人間技術統合 | 人的要因 | |||||||
| 2.1 | PASSENGER RESPONSE TO ABRUPT EVASIVE MANEUVERS | 回避策の乱用に対する乗客の反応 | 1 | 1 | 2 | 1 | 1 | |||||
| 2.2 | DRIVER MODELING IN TRANSFERS OF CONTROL FROM CONDITIONAL AUTOMATION | 条件付き自動化からの制御の転送における運転者模型 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 3 | ||||
| 2.3 | DEVELOPMENT OF STANDARD BICYCLIST CRASH SCENARIOS | 標準的な自転車の衝突筋書きの開発 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | |||||
| 2.4 | MOTION AND MUSCLE ACTIVATION OF YOUNG VOLUNTEERS IN EVASIVE VEHICLE MANEUVERS | 回避車両操作における若い奉仕者の運動と筋肉の活性化 | 1 | 1 | 2 | 1 | 1 | |||||
| 2.5 | NON-DRIVING OCCUPANT POSTURE AND ACTIVITIES IN MOVING VEHICLES | 移動中の非運転乗員の姿勢と活動 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| 2.6 | NATURALISTIC OBSERVATIONS AND SIMULATION OF COMMUNICATION BETWEEN ROAD USERS | 道路利用者間の自然観察と意思疎通の模擬 | 1 | 1 | 1 | 3 | ||||||
| 2.7 | OCCUPANT INJURY RESEARCH FOR SIMULATING AUTOMATED DRIVING SCENARIOS | 自動運転筋書きを模擬するための乗員傷害研究 | 1 | 1 | 2 | 1 | 1 | 1 | 3 | |||
| 2.8 | SYSTEMS APPROACH TO INTERACTIONS BETWEEN DRIVING AUTOMATION AND PEOPLE | 運転の自動化と人々の間の相互作用への系方法 | 1 | 1 | ||||||||
| 2.9 | INTEGRATED BENEFIT ESTIMATION | 統合利益見積もり | 1 | 1 | ||||||||
| 2.10 | INVESTIGATION OF IN-VEHICLE CARDIAC MONITORING AND SEVERE EVENT PREDICTION | 車内心臓監視の調査と重大な事象の予測 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | |||||
| 2.11 | DEVELOPMENT OF TESTING METHODS FOR VEHICLE ROAD DEPARTURE ASSIST SYSTEMS | 車両道路出発支援系の試験方法の開発 | 1 | 1 | 2 | |||||||
| 2.12 | SURROUNDING ENVIRONMENT RECOGNITION TECHNOLOGY AND EVALUATION METRICS | 周囲の環境認識技術と評価指標 | 1 | 1 | ||||||||
| 2.13 | ADAPTIVE HEADLAMP SYSTEM BENEFIT ESTIMATION | 能動前照灯系の利点の見積もり | 1 | 1 | 1 | 3 | ||||||
| 2.14 | IDENTIFYING RISK MITIGATION AND MODELING OF DRIVER BEHAVIORS IN SCENARIOS OF VARYING COMPLEXITIES | さまざまな複雑さの筋書きにおける運転者の行動の危険性軽減と模型の特定 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | |||||
| 2.15 | MENTAL MODELS OF ADAS/ADS TECHNOLOGIES: IMPACTS ON CONSUMER EDUCATION AND VEHICLE DESIGN | ADAS / ADS技術の心的模型：消費者教育と車両設計への影響 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| 2.16 | GUIDELINES FOR DEVELOPMENT OF EVIDENCED-BASED COUNTERMEASURES FOR RISKY DRIVING | 危険な運転のための証拠に基づいた対抗策の開発のための指針 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| 2.17 | ANIMAL PRE-COLLISION SYSTEM (PCS) TEST SCENARIOS | 動物の衝突前系（PCS）の試験筋書き | 1 | 1 | 2 | 1 | 1 | 2 | ||||
| 2.18 | NATURALISTIC DATA COLLECTION AND ANALYTICS FOR VEHICLE AND E-SCOOTER CONFLICTS | 車両と電動スクーターの衝突に関する自然主義的な与件収集と分析 | 1 | 1 | 2 | 1 | 1 | |||||
| 合計 | 1 | 6 | 2 | 2 | 6 | 17 | 11 | 12 | 8 | 31 |
人、自動車、道路の項目は、私の個人的な期待である。
道路について、もっと深く分析した方がよいという思いで印をつけており、
現在の内容が道路に言及しているという印ではない。
それでも道路の分析が不足している。
鉄道との対比が必要かもしれない。
#参考資料(reference)
自動運転の安全分析
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b7f4a714f6016d3c1bf3
自動運転資料集(1)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/42eb2129e281f25eaab8
自動運転資料集(2)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6c5231e6030020c7307c
仮説・検証（２１）交通事故死を減らすのにプログラマが協力できる仮説13選
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4d46bbf0dde44d7bb99a
「ソフトウェアエンジニアが「トヨタ」の伝統を革新して、ソフトとハードの融合した「モノづくり」を推進する時代へ」Qiita Zine記事を読み解く
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20a3144e0ccd4d3655b5
プログラマによるプログラマのプログラマの子供のための自動車安全絵本企画
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/0ab47d8fca2933f8877a
子供向け自動車安全（ソフトウェアに何ができるか）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a6e922b6630cd05cd244
仮説・検証(66)プログラマが安全な系のためにできること
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a9667ab0d1e48438edba
安全分析においてHAZOPで想定外を洗い出すために
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/11f1ace6f4c150248903
「ワークショップ「ソフトウェア開発におけるHAZOP入門」の結果」の分類
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e62e91cb019c6275d6c1
仮説・検証（152）水素自動車用カーナビの基本仕様
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fb3b0ee76dda9780b6da
自動車の電源・電池と計算機・通信
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f749754c2c9a15d2b70e
プログラマが電池設計に寄与できるプログラムを書くために
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/73e44e4f1ebf161f58cc
模型駆動開発(Model Driven Design)への道
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bb4d73bfb3cbba88727f
充電電池関連ソフトウェアおよび安全分析
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/26d898911c6e43c9e8e6
Motor Bench and Hardware In the Loop Simulator
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3b5cf163663ad1d3b83e
電動機制御算譜（プログラム）設計における３つの罠６つの教訓（実機）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b39b6b7ba0d90dff471d
プログラマが電動機(electric motor)制御する際に陥る穴
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1f26d75bb1a8fb0f9e1b
電動機故障診断(ACサーボモータを中心に)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/756d19527d5f862e8085
bike informatics
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/13c16288aa6c5bcabbee
プログラマが安全工学シンポジウムで発表する動機、題材、技法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b7adf3001eb325166e52
安全工学シンポジウムへの投稿を１週間で作成する方法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/181f2ced6d418de9c7a6
名古屋で自動車関係のソフトウェア設計する際にあるといい知識
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9f01d55e4bd0bd931c96
@kazuo_reveさんの「自動車の故障診断に関連するプログラマーになりたての方が参照するとよさそうな情報」の読み方
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/0c6b8373f93ce52def33
「国土交通省自動車局 自動運転車の安全技術ガイドライン」を超えて
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8d219f57dfd71b526c96
Bus Master
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/746144ef912ac3b07854
"SAFETY FIRST FOR AUTOMATED DRIVING" に追加するとよいかもしれないこと
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/0bab4a2c184c8fbfb0ef
自動車技術会 2020年春季大会 Summarized Paper 単語帳
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/758922c754be557571a4
自動車技術会学術講演会原稿執筆要領を電子ファイルで作成する際にすることと困ったこと
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ef23e836132b5f289b51
自動車技術会投稿要項にもとづいたLaTeXファイルを作るには
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c9e99ca1181e2a20d987
自動車のソフトウェアで解決できるリコールをIT業界の視点で推測してみる
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7a45b2911649982fa4f5
QC検定に落ち「たか」らかける記事。20,000人の方に読んでいただけ「たか」ら書ける記事。「たかたか」分析の勧め。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2a371ee8c8f1b78cd5bb
世代間格差の象徴としての自動車と計算機(書きかけ)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/aa2588466ed389db354d
JAXA/IPA クリティカルソフトウェアワークショップ （WOCS）言語関連発表
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3447b1bc4ee6014e6739
技術士 設計側としての情報工学・電気・電子と、設計対象としての全分野
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/37be048c2715465787be
文書履歴(document history)
ver. 0.01 初稿 20210615
ver. 0.02 階層化 20210617
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