GyártásTrend: Az önvezető járművek öt automatizáltsági szintje közül ma globálisan is a 2-es szint a legelterjedtebb, amely már egyszerre több vezetéstámogató funkciót képes ellátni, ugyanakkor a felelősség továbbra is a sofőré marad. Egyes országokban – szigorúan kontrollált környezetben – már a 3-as szint is megjelent, ahol bizonyos helyzetekben a járműrendszer veszi át a felelősséget. Mi jelenti ma a legnagyobb akadályt a magasabb szintű autonóm rendszerek szélesebb körű elterjedésében?
Dr. Szalay Zsolt: Véleményem szerint számos kihívás áll még a magasan automatizált járműrendszerek elterjedésének útjában, azonban ezek elsősorban nem technológiai jellegűek. A legújabb fejlesztésű automatizált járműrendszerek már nagyon közel állnak ahhoz, hogy érdemi mobilitási megoldásokat nyújtsanak, bár mi, kutatók úgy véljük, hogy a biztonságos és hatékony automatizált közlekedést az intelligens járművek és az intelligens közúti infrastruktúra együttműködése fogja biztosítani. Ezért a Gépjárműtechnológia Tanszéken külön kutatócsoportok foglalkoznak a közlekedést támogató intelligensinfrastruktúra-rendszerek kutatásával, valamint a járművek közötti kommunikáció kiberbiztonsági kérdéseivel.
Ennél nagyobb kihívásnak látom a megfelelő jogi és szabályozási környezet megteremtését, amely nagyon lassan reagál a technológiai képességek egyre gyorsabb fejlődésére.
Az önvezető járműveket a nemzetközi gyakorlatban hat automatizáltsági szintbe (0-5) sorolják:
- 0. szint – nincs automatizálás: a jármű minden funkcióját a vezető irányítja.
- 1. szint – vezetéstámogatás: egyes funkciók (például tempomat vagy sávtartás) automatizált.
- 2. szint – részleges automatizálás: több rendszer működik együtt, de a vezető folyamatos felügyelete szükséges.
- 3. szint – feltételes automatizálás: bizonyos helyzetekben a jármű átveszi az irányítást és a felelősséget a sofőrtől.
- 4. szint – magas automatizálás: meghatározott környezetben a jármű teljesen önállóan közlekedik.
- 5. szint – teljes autonómia: minden körülmények között emberi beavatkozás nélkül működik a jármű.
Napjainkban a 2. szintű rendszerek terjedtek el széles körben, míg a magasabb szintek elsősorban tesztelési és pilotfázisban jelennek meg.
A harmadik, és talán legfontosabb tényező a társadalmi elfogadottság. Egy új technológia csak akkor válik mindennapi életünk részévé, ha a társadalom széles körben elfogadja. Csak egy példát említenék: kezelnünk kell tudni azt a helyzetet is, hogy az önvezető járművek minden bizonnyal radikálisan csökkentik majd a halálos közúti balesetek számát, de megjelenhetnek olyan balesettípusok is, amelyek emberi sofőrökkel nem fordulnának elő.
GyT.: Az önvezető járművek biztonságos működéséhez szükséges a hozzájuk alkalmazkodó úthálózatok kialakítása. A hazai fejlesztések kapcsán gyakran említik az M1-M7 között húzódó okosa-utópályát. Milyen konkrét funkciók és technológiai megoldások teszik „okossá” a 800 méteres szakaszt?
Sz. Zs.: Az M1-M7 autópályák közös, budaörsi bevezető szakaszán jelenleg olyan közlekedést támogató intelligens rendszer működik, amely a forgalmi környezet nagy pontosságú digitálisiker-modelljét képes előállítani. A digitálisiker-modell a statikus elemeket – pl. úttest, útburkolati jelek, korlátok, jelzőtáblák és más építmények –, valamint az elhaladó járműveket reprezentáló dinamikus objektumokat is leképezi. A Magyar Közút együttműködésével kifejlesztett rendszerünk tizedmásodpercenként állítja elő a közúti forgalom digitálisiker-modelljét, amellyel világszerte egyedülálló. Az okosútszakasz így egy saját szenzorral nem rendelkező jármű számára is képes valós idejű, nagy pontosságú információt szolgáltatni a környezetében lévő forgalomról. Erre alapozva személyre szabott vezetéstámogató üzenetek is eljuttathatók a járművezetőkhöz, melyek segítségével a közlekedésbiztonság és az utazási komfort is jelentős mértékben növelhető. Mivel a rendszer képes önállóan beavatkozni és működni, nagy segítséget jelenthet veszélyes, magas kockázatú helyzetekben is. Például képes lehet egy forgalomelterelést végző járművet automatikusan irányítani. Így nem szükséges, hogy a vezető a terelés során abban a járműben tartózkodjon, amely a leginkább ki van téve a balesetveszélynek.
GyT.: Az okos-autópálya nemcsak kiszolgál, hanem adatokat is gyűjt. Milyen típusú információkat rögzít a rendszer a járművekről és környezetükről?
Sz. Zs.: Jelenleg az okosszakaszon közlekedő járművek méretét, pozícióját és orientációját határozza meg a rendszer. Ezt szeretnénk később kiegészíteni a jármű színére, gyártmányára és típusára vonatkozó információkkal annak érdekében, hogy az előállított digitálisiker-modell minél jobban tükrözze a valós forgalmi környezetet. Ezekből az adatokból a klasszikus forgalomtechnikai mutatók – például a sávok telítettsége, az átlagsebesség vagy a követési távolság – is könnyen előállíthatók.
GyT.: Az okos-autópályán gyűjtött adatok fejlesztések alapjául is szolgálhatnak. Kihez kerülnek az információk, és milyen fejlesztésekben lehetnek meghatározók?
Sz. Zs.: A rendszer által gyűjtött adatokat az intelligens közlekedési rendszerekkel foglalkozó kutatócsoport kizárólag kutatási célokra használja fel. Az adatok elemzése lehetővé teszi egy nagyszabású intelligens úthálózat követelményeinek és funkcionalitásának kidolgozását és validálását.
GyT.: A tesztkörnyezet jelentősen felgyorsíthatja az innovációt. Hogyan járul hozzá az okos-autópálya az önvezető autók következő szintjének eléréséhez?
Sz. Zs.: Az intelligens infrastruktúra által gyűjtött adatok fejlett vezetéstámogató rendszerek és önvezető funkciók (ADAS/ADS) publikus forgalmi környezetben történő tesztelésében is kulcsszerepet játszhatnak. A nagy pontosságú, valós időben előálló adatok referenciaként szolgálhatnak a jármű saját környezetérzékelő rendszere által előállított adatokkal való összehasonlításhoz.
Emellett az útszakasz az autonóm vezetéshez alkalmazható kooperatív környezetérzékelő rendszerek kialakításában és az okosutak szabványosításában is kulcsszereplővé válhat. Az intelligens infrastruktúrára támaszkodva a jármű nemcsak a közvetlen környezetét képes teljesebb formában érzékelni, hanem hosszabb távon is nagy pontossággal tud előre-, illetve hátratekinteni, ami elengedhetetlen a járművet érintő események korai észleléséhez.
GyT.: Az önvezető technológiák kapcsán szinte elkerülhetetlen az MI említése. Milyen szerepet játszik a mesterséges intelligencia az önvezető rendszerek fejlesztésében? Az MI elterjedése mennyiben segíti, hogy az önvezető szintek feljebb lépjenek, és akár a 4-5. szint bevezetése is reális elképzelés lehessen?
Sz.Zs.: Az MI-alapú objektumdetektorok a fejlett környezetérzékelő rendszerek alapelemei, az M1–M7 okosútrendszerhez is saját MI-detektort fejlesztettünk. Ez a klasszikus módszerekhez képest sokkal nagyobb hatékonysággal alkalmazható; az MI megjelenése a környezetérzékelő rendszerek robbanásszerű fejlődését eredményezte. Hátrányuk viszont, hogy megbízhatóságuk csak statisztikai alapon becsülhető, így nem minden esetben determinisztikus a viselkedésük. Ez jelentősen megnehezíti a biztonságkritikus rendszerekben történő alkalmazásukat, ezért az MI-modellekkimenetének verifikációja jelenleg is aktívan kutatott terület.
A téma a májusi Transport Research Arena Konferencián is kiemelt szerepet kap, ahol magyar fejlesztők mutatják be önvezető technológiához kapcsolódó megoldásaikat.
Cikkünk eredetileg a GyártásTrend magazin márciusi lapszámában jelent meg, amely ezen a cikken keresztül, a lap alján letölthető formában is olvasható.
