Fejlesztői hajsza az első önvezető autóért

Kapcsolódó cikkek

Fejlesztői hajsza az első önvezető autóért

Fejlesztői hajsza az első önvezető autóért

IoT Podcast

21 perc

Milyen szenzorok szükségesek egy autonóm járműbe? És mi a szerepe a döntéshozó AI-rendszereknek? Egyáltalán: hogyan tanítsuk meg vezetni a mesterséges intelligenciát? Az egész autóipar ezekre a kérdésekre keresi a választ.

A teljes adást itt hallgathatja meg:

A sofőr nélküli technológia az elmúlt években hatalmas léptekben halad előre. Eleinte néhány cég kísérletezett csak a futurisztikus fejlesztésekkel, mára viszont szinte minden gyártó bejelentette, hogy valamilyen saját megoldáson dolgozik. Folyamatosan újabb szövetségek alakulnak, és még az a korábban elképzelhetetlen helyzet is létrejött, hogy a szoftverfejlesztő cégek komoly játékosnak számítanak a jövő autóipari piacfelosztása során. Takács Árpád, az AImotive szakmai kommunikációs vezetője az M2M Zóna műsorában beszélt az érdekességekről.

A középút lehet a megoldás

Ahogy kifejtette, az önvezető autók fejlesztése során két fő irány alakult ki a szenzorok szempontjából. Az egyik a lézeres távolságmérő-pozicionáló LIDAR modulokra támaszkodik. A másik irány a kameraalapú vezetés, amely egyre népszerűbbé válik, és ezzel foglalkozik az AImotive is. A magyar cég a számítógépes látást egészíti ki a mesterséges intelligenciával.

Mára a két különböző irány fejlesztői belátták, hogy valójában valahol a kettő között félúton lehet az ideális megoldás. „A fekete-fehér elképzelések helyett a legtöbb gyártó inkább a szürke valamely árnyalatával próbálkozik” – fogalmazott a szakember.

Kameráktól a szenzorokig

A megannyi szenzorra azért van elsősorban szükség, mert az autonóm rendszerek fejlesztése sokkal gyorsabban halad, mint a hálózati infrastruktúra kiépítése. Amíg ugyanis a jármű könnyedén tud kommunikálni más autókkal, az infrastruktúra elemeivel (digitális jelzőlámpákkal, táblákkal) vagy a központtal, addig könnyen megoldja a kérdéses helyzeteket.

Az igazán nehéz feladat az olyan közlekedési szituáció, amikor kizárólag a szenzorok adatai alapján kell megbízhatóan működnie az önvezetésnek. „Ahhoz, hogy egy jármű ilyen körülmények közt is el tudja kerülni a baleseteket, nagyjából 10-12 kamerára, 4-8 radarra, egy-két LIDAR-ra, valamint 10-12 ultrahangos szenzorra van szükség” – összegezte Takács Árpád.

Természetesen más járművekhez (például a repülőkhöz) hasonlóan sok szenzor itt is a redundancia okán kap helyet. Némi egyszerűsítést jelent, hogy például a kamerák és az ultrahangos szenzorok nézhetnek ugyanabba az irányba, így igazolják egymás méréseit. Ugyanakkor a szenzorok száma a technológiai fejlesztések segítségével is csökkenhet: szélesebb látószögű, nagy felbontású kamerából például kevesebb kell a 360 fokos környezet lefedéséhez.

Az intelligens vezetés próbatétele

A kommunikációs vezető úgy véli, hogy az önvezető technológia lesz a mesterséges intelligencia (AI) első biztonságkritikus és tömeges felhasználása. Míg egy keresőmotor esetében nem nagy probléma, ha nem a legjobb találatot kapjuk elsőre, az autópályán viszont akár az utasok életébe is kerülhet egy rossz döntés. Így kiemelten fontos, hogy a jövő autóinak az AI-rendszerei mindig képesek legyenek a legjobb döntést hozni. Éppen ezért folyik a legkiélezettebb verseny az autógyártók között, hiszen amely cég először képes lesz erre, az meghatározó szerepet kap a jövő piacán.

További részletekért hallgassa meg a teljes interjút!