A kutatók szerint könnyen elképzelhető, hogy húsz év múlva a személyautók húsz százaléka már önvezető lesz a nagyvárosokban, főként az autómegosztó szolgáltatásoknak köszönhetően. A technológia fejlődése alátámasztja ezt, de nem biztos, hogy az átlagember olyan könnyedén elfogadja majd ezeket a járműveket: milyen lesz a jövő, és hogyan kapcsolódik bele Magyarország?

Fotó: shutterstock.com, illusztráció

Fotó: shutterstock.com

Az okos kormányrendszer már most is korrigálja a vezetőt, ha bizonyos helyzeteket nem kezel elég jól, terjednek a parkolóasszisztensek és a sávban tartó funkciók, ezek a technológiák az önvezető autók építőkockái, amelyek egyre nagyobb mértékben átveszik a sofőr feladatait. A helyzet előnye lesz a jóval kevesebb baleset, hiszen elkerülhetővé válnak az emberi figyelmetlenségből eredő hibák, az önvezető autó nem szeg szabályokat, nem alszik el, és nem fogyaszt tudatmódosító szereket. Ráadásul a járművek összehangolt működésével rövidebbek lesznek a követési távolságok, nagyobb a megengedhető sebesség, hatékonyabb az áthaladás a kereszteződéseken, kevesebb a forgalmi dugó, alacsonyabb az üzemanyag-fogyasztás.

Egy jármű automatizáltsága tekintetében öt szintet különböztetünk meg: az első az, amikor a vezetést támogató rendszer a kormányzási vagy a fékezési-gyorsítási műveleteket bizonyos körülmények között átveszi a vezetőtől a biztonságosabb működtetés érdekében, de a jármű teljes mértékben emberi irányítás alatt áll. A kettes szint az előző feltételekkel még több ilyen funkciót takar. Nagyjából itt tartunk ma egy új, jól felszerelt autó vagy tehergépjármű esetében. A hármas szint feltételes automatizáltságot jelent, vagyis az automata rendszer minden feladatot elvégez, és irányítja a járművet, de a vezetőnek készen kell állnia arra, hogy bármikor közbeavatkozzon. Itt tart most a kutatás-fejlesztés. A négyes szint hasonló, csak a sofőrnek van ideje: az autó kezeli az akut problémát, és ha átadja a szerepet, akkor az előre kiszámítható. Ez azt jelenti, hogy a jármű bizonyos behatárolt és a működését megkönnyítő helyszíneken önálló, máshol átengedi a vezetést: például csak városi környezetben, csak autópályán, csak reptéren működik. Az ötös szint a teljes automatizáltság, amikor a jármű bárhol közlekedhet, utas nélkül is.

Összeszokás

– Az okosjárművek az összehangolt működésükkel befolyásolni fogják a közlekedési folyamatokat – állítja Bokor József Széchenyi-díjas magyar villamosmérnök, az MTA alelnöke és az MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet (SZTAKI) tudományos igazgatója, aki maga is részt vesz önvezető autókkal kapcsolatos fejlesztésekben és kutatásokban. – Ha a teljes forgalom húsz százaléka autonóm, az például egy autópályán már 2,6 százalékos energiamegtakarítást jelent, ötvenszázalékos aránynál 6,5 százalékot, a teljes járműparkot tekintve pedig 8-10 százalékot.

Az önvezető autónak érzékelnie kell a körülötte lévő járműveket, a gyalogosokat, azok sebességét, pozícióját, a táblákat és a közlekedési lámpákat: ez kamerával, radarral és úgynevezett LIDAR-ral (lézeralapú távérzékeléssel) történik. Míg a kamera az objektumok típusát, a LIDAR a mozgásállapotukat érzékeli, a kettő fúziójával oldható meg a több célpontú alakzatkövetés. A környezetből érkező információk alapján a kocsinak előre kell jeleznie az objektumok várható mozgását, majd irányítást tervezni, és ehhez figyelembe venni a saját állapotát is. Ezeket a fedélzeti mérőrendszerek, a kormányszög- és keréksebesség-mérés, a GPS és az inerciális navigációs rendszerek segítik. Mindig többféle érzékelő fúziója működik egy autonóm kocsiban, ez egyrészt hiba esetén redundanciát biztosít, másrészt így pontosabb a helyzetfelmérés.

– A manőverezés egyelőre nem a hatékony, energiatakarékos és optimális módon történik, hanem az emberek vezetési stílusa szerint, mert a gép még sokáig az emberek vezette autók között fog haladni, és ők a magukéhoz hasonló manőverezésre számítanak, tehát balesetveszélyes lenne változtatni. Az autonóm autónak meg kell tanulnia az emberi szokásokat – mondja Bokor József. – De nekünk is hozzá kell szoknunk az önvezető autókhoz. Németországban autópályás közlekedésben vettem részt egy ilyen kocsival, a pályára való felhajtás, az előzés, a kihajtás, minden automatikusan történt, nagyon szokatlan érzés volt még nekem is. A tököli repülőtéren pedig járműoszlop-kísérleteket végeztünk, azaz kamionok haladását hangoltuk össze, az első vezetésével. Ilyenkor a konvoj tagjai szinkronban haladnak és fékeznek, drasztikusan lecsökken a légellenállás, így az üzemanyag-fogyasztás is. Nagyon kicsi a követési távolság, és hiába tudtam, hogy működni fog a rendszer, mégis járt a lábam a fék felé.

Az autonóm jármű mindezt részint programozott algoritmusokkal hajtja végre, részint mesterséges intelligenciával (MI) tanulja meg. Vannak ugyanis olyan feladatok, amelyek teljesítéséhez nem lehet minden lehetőséget előre feltérképezni és minden lépést előre megírni, mint például régen a sakkozó­gépeknél. A lehetőségek száma és azok leágazása olyan sokrétű, hogy csak példák ezrein keresztül lehet megtanítani a gépnek a feladatot. Mintha egy gyerek lenne, egyszerűen megmutatják neki a mikéntjét, de rengetegszer.

A tanulási folyamat egyébként hasonlóan zajlik le, mint az emberi agyban: kialakul egy belső szoftverstruktúra, létrejönnek és megerősödnek a kapcsolatok a kvázi virtuális idegsejtek között. De egyébként közel sincs kapacitás annyi kapcsolódás létrehozására, mint amennyi egy átlagos emberi agyban van.

Hazai pályán

A többek közt az MTA SZTAKI és a győri Széchenyi István Egyetem által alapított Járműipari Kutatóközpont egy Nissan Leaf autót épített át autonómmá, a kísérletek és kutatások már a Zalaegerszegen épülő tesztpályán is folynak: ennek egy része átadásközeli állapotban van, a hazai kutatók már használhatják. Itt egy virtuális környezetben, az okosvárosban különböző eseteket tudnak generálni anélkül, hogy ténylegesen kockáztatni kellene a költséges járművet. A várhatóan tavasszal lezajló átadáson ez a Nissan Leaf fog autonóm pályakövetést és speciális teszthelyzeteket bemutatni, váratlan gyalogos vagy más akadály megjelenésével. A kutatások ezenkívül egy győri vizsgapályán is folynak, illetve speciális engedéllyel már magyar utakon is részt vehet a forgalomban autonóm jármű.

A zalaegerszegi tesztpálya már most is óriási érdeklődést vonz mind a kutatói, mind az ipari oldalon, hiszen egyedülálló létesítményről van szó, amire ötszáz kilométeres körzetben nincs példa Európában. A kutatásokra és az oktatásra is nagy hangsúlyt fektet a kormány, miután Magyarországon az autóipar jelenlétével lehetőség nyílik a részvételre az innovációban, és ez hasznos a tudásszerzés és gazdaság szempontjából is.

A hazai kutatók már így is dolgoznak fejlesztéseken az önvezető technológiákat beszállító Boschnak, a Knorr-Bremsének, a Thyssenkruppnak és a Continentalnak. Például az Audi a Széchenyi-egyetemre támaszkodik, és több olyan nemzetközi cég is működik nálunk, amelyik idehozta a legnagyobb kutatás-fejlesztési részlegét vagy az előfejlesztéssel foglalkozó osztályát. Így az ipar már harmadévesen felszippantja az érintett hallgatókat: ennek hátránya, hogy a magasabb szintű doktorképzésben nincs akkora válogatási lehetőség, viszont előnye, hogy az egyetemeknek személyes kapcsolatuk lesz a nagy cégekkel.

Jövő júniusban a győri Széchenyi István Egyetem hallgatói és professzorai indulnak a Shell Autonomous Urban Concepten, ami a világ egyik legnagyobb járműipari energiahatékonysági versenye.

– A kocsi felépítéséhez járműgépész, informatikus, villamosmérnök, mechatronikus és matematikus is szükséges, ami mutatja a feladat összetettségét – meséli Szauter Ferenc kutatómérnök, a csapat egyik tagja. – Például egy külön csoport csak azzal foglalkozik, hogy megfelelő tanító képeket gyártson az MI számára, mert ugyanúgy, ahogy egy csecsemő is, aki egyszerű tárgyakon keresztül kezdi el megtanulni a világot, mi sem adhatunk a gépnek azonnal bonyolult helyzeteket.

A kutatók részben azért is tesznek szert az autonóm autók építésével kapcsolatos tudásra, mert számos megoldást maguknak kell kifejleszteniük, ha eszközt akarnak a kutatáshoz. A technológiák ugyanis vagy drágák, vagy egyáltalán nem is megvásárolhatóak.

A jövő

– Egyelőre technológiai fejlődésre is szükség van, például számos apróság zavarhat meg egy autonóm járművet: a táblafelismerő rendszer beazonosíthat és figyelembe vehet egy képet egy teherautó hátuljáról is, vagy hóesés esetén a félig behavazott táblát esetleg nehezen ismeri fel. Azt is látnia kell, hogy egy biciklis az út szélén szabályosan mozog-e vagy imbolyog, mert ez befolyásolja a kikerülési távolságot. Az útburkolaton lévő nyitott csatornát is könnyen nézheti kátyúnak, vagy fordítva, az út szélén álló rendőrről is meg kell tudni állapítania, le akarja-e inteni – sorolja a nehézségeket Szauter Ferenc.

– Az MI hátránya, hogy egyelőre nem tudunk rá elméleti garanciákat adni – veszi át a szót Gáspár Péter, az MTA SZTAKI Járműdinamika és Irányítás Kutatócsoport vezetője, a BME Közlekedés és Járműirányítási Tanszék vezetője. – Ha van egy algoritmusom, tudom, milyen szituációban mit fog csinálni a gép, hiszen beleprogramoztam. De ha a neurális hálókon keresztül tanítom meg, nem lehetek száz százalékig biztos benne, hogy azt fogja tenni, amire én gondolok. Ezért rengeteget kell még tesztelni.

A professzor például a Knorr-Bremsével együtt egy olyan technológia kialakításában vett részt, ami a tehergépjármű sebességét az adott úton a lehető legenergiatakarékosabb módon tervezi meg.

– Ha majd kizárólag autonóm járművek vesznek részt a forgalomban, egymással és az „okoskörnyezettel” kommunikálva óriási pontossággal közlekedhetnek, így a sebességkorlátozásnak sem lesz többé értelme, és centiméterekre haladhatnak el egymás mellett a kereszteződésekben – mondja Gáspár Péter, aki többek között előzési funkció tervezésében is részt vett.

A szakértő azt gondolja, hogy akárcsak a repülés történetében, lesznek még gyermekbetegségei a technológiának, de az így is egyértelműen megbízhatóbb az embernél, és folyamatosan javítható. Az eddigi, autonóm járművekkel előforduló balesetek jórészt emberi mulasztás miatt következtek be, például egy alkalommal a bent ülő biztonsági sofőr filmet nézett, amikor közbe kellett volna lépnie.

– Egy másik esetben egy biciklit toló nő szabálytalanul haladt át egy lehajtó utáni szakaszon, az autó szenzorai nem észlelték, és elütötte. De a sötétben az emberi szemnek sem lett volna esélye a hirtelen előbukkanó nőt érzékelni, ami ellenőrizhető a közzétett videón is – fűzi hozzá Szauter Ferenc.

Olyan is előfordult, hogy az autonóm mikrobusz érzékelte, hogy felé jön egy teherautó a rámpáról lehajtva, ezért megállt és várt, mígnem a teherautó továbbra is figyelmetlen sofőrje nekiment. Persze, az autonóm mikrobusz tolathatott volna hátrafelé is, hogy elkerülje a balesetet, csak a fejlesztők egyszerűen még nem gondoltak erre. Másnapra már megoldották ezt is.

Hosszú távon szükség lesz egy nagyon erős digitális védelemre, hogy a keletkező adatfolyamba ne lehessen belehallgatni, azt meghamisítani. Többek között minden jármű és a benne ülő személy útja is kideríthetővé válhat.

– Pontosabb KRESZ-szabályokra is szükség lesz, mert egyelőre vannak tisztázatlan helyzetek. Ha például egy jobbkezes kereszteződésben szemből érkezik két jármű, és mindkettő balra akar kanyarodni, akkor az emberek gesztikulálva vagy villogással jelzik egymásnak, ki menjen előbb. A gépek nem udvariaskodnak, hanem szabályok alapján döntenek, egyszóval egy ilyen helyzetben valószínűleg ott maradnak örökre – mondja Gáspár Péter.

Egyéb eldöntendő kérdések is vannak, amelyek ugyan rendkívül ritka alkalmakkor fordulnak elő, de mégis van rá példa: kinek a javára döntsön a gép, ha egy baleset elkerülhetetlen? Az utas vagy a gyalogos, a szembejövő járműben ülők élvezzenek prioritást? Erre még nem találtak ki protokollt, annak tartalmát sem döntötték el. Szintén nyitottak a jogi kérdések, hogy ki lehet felelős egy balesetért: a gyártó, egy beszállító, az üzemeltető?

A felmérések szerint Hollandiában, Szingapúrban és az Egyesült Államokban valószínűsíthető, hogy elsőként nyernek teret az autonóm járművek, mind a jogszabályi rendszer, az infrastruktúra, a technológia és a felhasználók elfogadási indexét tekintve.