Utoljára a koronavírus-járvány elején került sor a Continental kétéves rendszerességű technológiai expójára, a Continental TechShowra, ahol a világ egyik legnagyobb járműalkatrész-beszállítója bemutatja a befektetőknek és az újságíróknak, hogy melyek azok a fejlesztés alatt álló technológiák, amelyek szerintük meghatározzák majd a közlekedés jövőjét. Három év kihagyás után idén Frankfurt am Mainban állították ki a német autóipari konszern mérnökei a legérdekesebb járműtechnikai alkatrészeket és prototípusokat. Az esemény lényege, hogy a sajtó munkatársai ilyenkor szabadon kérdezhetik a szakértőket, és ha az fizikailag lehetséges, ki is próbálhatják az egyes modelleket.
Nem csak gumi
A többség számára a Continental neve a gumiabronccsal forrt össze, ami nem meglepő, lévén, hogy az 1871-ben alapított hannoveri vállalat ma már a világ negyedik legnagyobb gumiabroncs-gyártójaként működik. Az expó sokszínűsége is mutatja azonban, hogy a cég megalakulása óta sokféle kompetenciára alapozta a működését. A Continental együttműködik a legtöbb nagy autóipari márkával, akiknek nem csupán gumiabroncsot gyárt, a fékberendezésektől kezdve a szenzorokon át az autókba kerülő számítógépekig majdnem minden eszközt fejleszt.
A vállalat több gyártóüzemet, kutatási és fejlesztési központot működtet Magyarországon, és több mint 8000 embert foglalkoztat. A vállalatnak van egy külön AI-fejlesztő egysége is Budapesten, ahol vezetőtámogatáshoz, autonóm vezetéshez fejlesztenek megoldásokat.
Az aszfalttól a felhőig
Ezt a jól diverzifikált működést fejezi ki találóan a vállalat szlogenje, az „aszfalttól a felhőig”, amely arra utal, hogy a Continental a lehető legtöbb területen részt kíván venni a mobilitási ökoszisztéma formálásában. A stratégia fókuszában az úgynevezett szoftveresen definiált jármű (software-defined vehicle, továbbiakban: SDV) áll.
A szoftverek jelentősége, akárcsak az egyre összekapcsoltabb gazdaságunk más szegmenseiben, a járműiparban is folyamatosan növekszik. Az SDV egy olyan jármű, amelynek működését szinte teljes egészében szoftverek határozzák meg, képes kommunikálni a környezetével, eközben adatokat gyűjteni, majd azokat feldolgozni.
Emiatt az SDV koncepciója képezi az alapját számos olyan fejlesztésnek, amelyek meghatározhatják a közlekedés jövőjét. llyenek például az önvezető autók és a hálózatba kapcsolt járművek. Az üzleti lehetőségek is ebbe az irányba mutatnak: a Capgemini elemzése szerint
A SZOFTVERALAPÚ JÁRMŰFUNKCIÓK ÉS SZOLGÁLTATÁSOK PIACI ÉRTÉKE 2031-RE VÁRHATÓAN ELÉRI MAJD A 640 MILLIÁRD DOLLÁRT.
A Continental ebben a versenyben az Automotive üzletágán keresztül kíván az élre törni, és a nagy teljesítményű számítógépektől kezdve a felhőből elérhető fejlesztési környezetekig átfogó megoldásokat kínál az SDV-k teljes ökoszisztémájához.
A rendezvény során többször elhangzott, hogy az SDV-nek köszönhetően az autók hamarosan kerekeken guruló okostelefonok érzetét nyújtják majd. Bár az analógia elsőre furcsának tűnhet, itt a funkciógazdagságra, a testreszabhatóságra és a szórakoztató elektronika bizonyos elemire érdemes gondolni, amelyek egyre jobban meghatározzák a járművezetés élményét.
Az autó lelke
A SDV lelke a szoftver, amelyből a Continental többfélét is fejleszt. A cég az expón kísérletet tett ezeknek a vizuálisan nehezen megjeleníthető fejlesztéseknek a bemutatására is.
A jármű és a felhős rendszerek összekapcsolásához a Continental kifejlesztett egy moduláris keretrendszert, amely a Continental Automotive Edge (CAEdge) nevet kapta. Ez tulajdonképpen egy olyan fejlesztői környezetet biztosít, amelyben az autógyártók fontos rendszerfunkciókat fejleszthetnek ki, és könnyebben elvégezhetik a szoftverek telepítését és frissítését.
Szintén bemutatták a Holistic Motion Control (HMC) szoftver harmadik generációját, amellyel az önvezető autók növekvő komplexitását kívánják kezelni. Ez a szoftver egyfajta parancsnoki központként működik, amely biztosítja a jármű egyes elemeinek sima és összehangolt mozgását. Képes kezelni és koordinálni a jármű különböző működtető elemeit, beleértve a hajtásláncot, a fék- és kormányrendszert, valamint a lengéscsillapító rendszereket. Ezáltal hatékonyan képes a hosszanti, keresztirányú és függőleges mozgásokat egységes és szinkronizált módon vezérelni. A szoftver moduláris felépítésének és skálázhatóságának köszönhetően többféle járműarchitektúrába is integrálható.
A fenti megoldások adják az önvezető autózás szoftveres hátterét, ám ezeket még kombinálni kell központosított hardverkomponensekkel és a biztonságos felhőkapcsolattal is.
Erős hardverek is kellenek
A szoftverek működtetéséhez természetesen megfelelően erős hardverekre is szükség van, és az egyre inkább automatizált vezetéshez a jármű intelligenciáját is hatékonyan kell kezelni. Ahelyett, hogy ez az intelligencia több elektronikus vezérlőegységbe lenne szétszórva, az néhány nagy teljesítményű számítógépbe (HPC) összpontosul a fedélzeten. Az ilyen HPC-k felelősek a járműkommunikáció, a szenzoradatok feldolgozása, a döntéshozatal és az automatizált vezetési funkciókért. Emellett egyfajta kapcsolódási pontot alkotnak a jármű és a digitális világ között.
A Continental bemutatta ennek a vezérlőegységnek egy új, rugalmasabb változatát, a Plug & Play HPC-t, amely lehetővé teszi a járműgyártók számára, hogy az egyes számítógépes modulokat akkor is ki tudják cserélni, amikor a jármű már üzembe került. A koncepció leginkább ahhoz hasonlítható, mint amikor asztali számítógépünkön merevlemezeket és grafikus kártyákat cserélgetünk.
A megoldás nagy mértékben csökkenti a rendszer komplexitását, és a növeli a skálázhatóságot. A járműgyártóknak ugyanis a teljes HPC helyett elég csak a szükséges számítási modulokat kicserélni, ha további számítási teljesítményre van szükségük.
Menet közben
Azt, hogy a kiállítótérben sematikusan ábrázolt, de megfelelő szakmai háttérrel prezentált megoldások mire képesek, az önvezető tesztautókban töltött próbakörök közben derült ki.
A tesztút során meg lehetett figyelni, hogy a kamerák, a radarok, és a LiDAR érzékelők hogyan működnek együtt a forgalomban. A helyi tesztpályán egy rövid, pár száméteres út során az önvezető autónak több alkalommal is döntéseket kellett hozni: figyelte a szembejövő forgalmat, kikerülte az akadályokat, és időben lassított az úton áthaladó gyalogosok előtt.
AZ TEHÁT EGYÉRTELMŰEN LÁTSZOTT, HOGY A RENDSZER MÁR BIZTONSÁGOSAN ELNAVIGÁL EGY EGYELŐRE MÉG ALACSONY INTENZITÁSÚ, DE ÖSSZETETT KÖRNYEZETBEN.
Bemutattak egy parkolási megoldást is, amelyben az ultrahangos érzékelőket egy mesterséges intelligencia alapú kamerarendszerrel kombinálták. Menet közben egy képernyőn követhettük azt a 360 fokos, meglepő részletességű háromdimenziós képet, amely alapján az önvezető autó biztonságosan eligazodik a parkoló autók között.
A Continental az Ambarella nevű vállalattal létrehozott egy tartalékrendszert is, amely akkor lép működésbe, ha az elsődleges önvezető rendszer meghibásodik. A feladata, hogy krízishelyzetben átvegye az irányítást, a járművet pedig a legközelebbi, fél órán belül elérhető biztonságos helyre irányítsa.
Az önvezetés jövője
A Society of Automotive Engineers (SAE) International autóipari szakmai szövetség az önvezető autókat öt osztályba sorolja az automatizácó és az emberi beavatkozás mértéke alapján. A nulladik szint az automatizáció nélküli, emberi irányítás alatt álló járműveket jelöli, míg az ötödik a teljesen automatizált rendszereket, ahol a jármű minden körülmények között, emberi beavatkozás vagy felügyelet nélkül is képes elvégezni az összes vezetési feladatot. Utóbbira még technológiai megvalósítás sem született, ez a jellemzően kormány és pedálok nélkül elképzelt típus egyelőre csak futurisztikus víziókban jelenik meg.
A Continental technológiai expóján a negyedik szint megoldásait próbálhattuk ki. Ebben az osztályban az autók az összes vezetési feladatot el tudják végezni behatárolt közlekedési körülmények között, de az ember még bármikor átveheti az irányítást, ha ezt szükségesnek érzi. A mi tesztútjaink során is előfordult ilyen, mégpedig akkor, amikor a járművünk emberi sofőrrel találta szemben magát. A látottak alapján majdnem biztos, hogy az önvezető rendszer megoldotta volna a rázósnak egyáltalán nem nevezhető szituációt, az emberi tényező kiszámíthatatlanság miatt a technológiát bemutató mérnök viszont egy finom mozdulattal inkább kikormányozta az autót a patthelyzetből.
Ez pedig előrevetíti az önvezető autózás előtt álló legnagyobb akadályokat is, amelyek leginkább a városi közlekedésben érvényesülnek. Ilyen körülmények között az autók gyakran kerülhetnek olyan helyzetekbe, amelyekre nincsenek felkészülve. Ezek adódhatnak a rossz időjárási körülményekből, a váratlan útakadályokból, de a rendszernek a szabályokat megszegő emberi sofőröket is figyelembe kell vennie.
A Continental munkatársaival beszélgetve kiderült, hogy fokozatosan zajlik a mesterséges intelligencia felkészítése az ilyen váratlan helyzetekre. A képzés akár olyan döntéseket is eredményezhet, minthogy a jármű pár másodperccel később indul el, ha azt látja, hogy az úttesten átmenő gyalogos kezében egy kis méretű táska van, számolva azzal, hogy egy gyerek is követi a felnőttet.
Biztonságos mesterséges intelligencia
Kérdésemre, miszerint milyen elveket alkalmaz a Continental a mesterséges intelligencia működéséből fakadó biztonsági kockázatok csökkentésére, több választ is kaptam. A Continental fejlesztői az ISO 8800 biztonsági szabványt fogják követni a fejlesztések során, amely 2024-ben jelenik meg. A szabványt azért dolgozták ki, hogy technikai iránymutatást nyújtson a mesterséges intelligencia és különösen a közúti járművek biztonsággal kapcsolatos funkcióiban részt vevő, gépi tanuláson alapuló rendszerek fejlesztésére és használatára vonatkozóan.
Szintén szerepet játszik a biztonság növelésében a redundanciastratégia, amely tulajdonképpen a fentebb bemutatott tartalékrendszerek bevetését jelenti. A rendszerekben a szavazási logika is megjelenik, amely több AI algoritmus vagy modell kimeneteleinek kombinálását jelenti a döntéshozatal során. Ez javíthatja a megbízhatóságot és csökkentheti az egyes algoritmusok hibáinak hatását.
HA A RENDSZER RÖVID IDŐN BELÜL SZUPEROKOSSÁ VÁLIK, ÉS MINDEN HELYZETRE FELKÉSZÜL, ETIKAI DILEMMÁK AKKOR IS ELŐFORDULHATNAK.
Ilyenkor a mesterséges intelligenciának különböző kimenetelű baleseti forgatókönyvek között kell választania. A rendszernek el kell döntenie, hogy kinek a biztonságát helyezi előtérbe: az utasokét a gyalogosokkal szemben; vagy az állatokét a járművekkel szemben - esetleg fordítva? Ezek olyan összetett kérdések, amelyekre nem biztos, hogy egyhamar kielégítő választ lehet adni.
Forrás: Így forgatja fel az AI az autózást: bepillantottunk a kulisszák mögé - Portfolio.hu