Skip to main content
 
Okosvilág

Vezetni tanul a mesterséges intelligencia

2025-10-28 No Comments 12 perc olvasási idő
Vezetni tanul a mesterséges intelligencia

A közlekedési szituációkat felismerő mesterséges intelligenciával teszi még biztonságosabbá és kényelmesebbé a Bosch és a CARIAD az automatizált vezetést.

Egyre inkább a mindennapjaink részévé válik a mesterséges intelligencia. Jelen van a közgondolkodásban, a közbeszédben, a munkahelyeken, iskolákban és egyre több járműben is megjelenik. A Bosch és a Volkswagen csoporthoz tartozó CARIAD 2022 óta dolgoznak együtt a Automated Driving Alliance nevű szövetség alapítóiként. Céljuk egy olyan jól skálázható, második (SAE2) és harmadik (részben automatizált – SAE3) szintű vezetéstámogató platformot hozzanak létre, amely minden járműszegmensben integrálható és elérhető a felhasználók számára.

SAE J3016 vezetésautomatizálási szintek

  • 0. szint – Nincs automatizálás. A funkciók segítik a sofőrt a vezetésben, de az autó irányítására nincsenek hatással, csak vészhelyzetben avatkoznak be (például holttérfigyelő, sávelhagyásra figyelő rendszer, vészfékezés).
  • 1. szint – A jármű egy vezetési feladatban (kormányzás vagy gyorsítás/fékezés) segít, de továbbra is a vezető irányít (például adaptív sebességszabályozó vagy sávtartó asszisztens).
  • 2. szint – A jármű képes kormányozni és gyorsítani/fékezni bizonyos körülmények között. A vezetőnek folyamatosan figyelnie kell, és beavatkoznia, ha szükséges (például adaptív sebességszabályzó és aktív sávtartó, kormányszögérzékeléssel).
  • 3. szint – A jármű képes teljes vezetési feladatot ellátni bizonyos körülmények között (például autópályán, vagy dugóban araszolva). A vezetőnek nem kell folyamatosan figyelnie, de be kell avatkoznia, ha a rendszer figyelmezteti arra.
  • 4. szint – A jármű a vezetési feladatot teljesen el tudja látni meghatározott körülmények között (pl. városi zóna vagy autópálya), emberi beavatkozás nélkül. A rendszer képes önállóan kezelni a rendkívüli helyzeteket is a működési zónáján belül.
  • 5. szint – Teljes automatizálás minden körülmény között. Nincs szükség emberi beavatkozásra, a jármű minden környezetben önállóan működik.

A harmadik szint biztosításához a Bosch és a CARIAD a meglévő megoldásait bővíti ki a legújabb mesterséges intelligencia (röviden: MI) technológiákkal, hogy a vezetéstámogató rendszerek a rendelkezésükre álló információk alapján felismerjenek különféle közlekedési helyzeteket, pont ahogy azt az emberi vezetők teszik. Ez nemcsak a vezetési élményt emeli új szintre, hanem a biztonságot is növeli.

Elengedni a kormányt

A szoftverréteg a megértés (percepció), az értelmezés, a döntéshozatal és a reakció minden kulcsfontosságú kognitív feladatát lefedi. A cél, hogy a fejlett vezetési funkciók lehetővé tegyék a sofőr számára, hogy bizonyos helyzetekben – adott feltételek teljesülése esetén – elengedhesse a kormányt. Például egy dugóban araszolva a jármű képes legyen követési távolságot tartva haladni a tömeggel, ha szükséges kikerülni az úttesten lévő tárgyakat a sofőr aktív beavatkozása nélkül, a sávon belül maradva, vagy akár önállóan sávot váltani.

A Bosch és a CARIAD közötti együttműködés középpontjában egy közös fejlesztési ökoszisztéma áll.

A Bosch és a CARIAD közötti együttműködés középpontjában egy közös fejlesztési ökoszisztéma áll.

Az első verziók már elkészültek és napi szinten, tesztflottákban használják azokat, hatalmas adatmennyiséggel tréningezve a MI-t. A sorozatgyártásra kész szoftverréteg 2026 közepére várható.

A Volkswagen-csoport azt tervezi, hogy integrálja a Bosch és a CARIAD automatizált vezetési funkcióit újjárműarchitektúrájába. A Bosch viszont ezeket a megoldásokat (a funkcióktól a teljes szoftverkörnyezetig) világszerte elérhetővé teszi majd más gyártók számára is, hogy támogassa az automatizált vezetés széleskörű elterjedését.

A két vállalat különböző telephelyein a csúcsidőszakban az előzetes becslések szerint 1000 szakember dolgozik a projekten.

A két vállalat különböző telephelyein a csúcsidőszakban az előzetes becslések szerint 1000 szakember dolgozik a projekten.

MI, ami mindent érzékel

Az Automated Driving Alliance számára az MI alkalmazása nem újkeletű. Objektumok felismerésére már korábban is használták, mostantól azonban a gépi tanulás holisztikus módon végigkíséri a teljes folyamatot, egészen a szenzorok (kamerák, radarok) adatainak feldolgozásától, az azzal kapcsolatos döntéshozatalon át, egészen a cselevésig, ami lehet a hajtás, a kormányzás, a fékek biztonságos és automatizált vezérlése.

A generatív AI megközelítést használva ezek a rendszerek megismerik és megtanulják az adatok mögöttes mintáit és struktúráit, azokon keresztül a komplex közlekedési helyzeteket és előre jelzik a többi közlekedő várható viselkedését.

A szoftverréteg alapot teremt a multimodális AI-megközelítések lehetséges integrálására is, amely összekapcsolná a több különféle forrásból (például vizuális és nyelvi) érkező információkat. Ezek az úgynevezett vision-language-action (VLA) módszerek utánozzák az emberi gondolkodást és cselekvéseit, ami lehetővé tenné a még hatékonyabb tréninget és a komplex közlekedési helyzetek még mélyebb megértését az algoritmusok számára.

Adatgyűjtő tesztflotta

A sorozatgyártás beindításáig a fejlesztők és a mérnökök folyamatosan javítják az AI teljesítményét. Óriási mennyiségű adatot gyűjtenek annak érdekében, hogy maximalizálják a rendszer biztonságát és megbízhatóságát. Ehhez elengedhetetlen a közúti teszt- és validációs flotta. A CARIAD és a Bosch csapatai világszerte (Európában, Japánban, valamint az Egyesült Államokban) nyilvános utakon tesztelik a vezetési funkciókat, hogy a megoldás a globális piacon ténylegesen használható legyen.

A Volkswagen Csoport a Bosch és a CARIAD automatizált vezetési funkcióit hamarosan bevezeti az új, szoftver által definiált járműarchitektúrájába

A Volkswagen Csoport a Bosch és a CARIAD automatizált vezetési funkcióit hamarosan bevezeti az új, szoftver által definiált járműarchitektúrájába

A technológia már használatban van olyan tesztjárművekben, mint például az ID.Buzz és az Audi Q8. Ebben az évben több száz további tesztjárművet szerelnek fel a szenzorok teljes készletével annak érdekében, hogy kiváló minőségű adatokat gyűjtsenek. Ezek az adatok segítik a fejlesztőket az AI-réteg további optimalizálásában és a ritka, összetett vezetési helyzetek elemzésében.