A Wayve piacra dobta a GAIA-2-t, a videogeneratív világmodell legújabb iterációját az asszisztált és automatizált vezetéshez. A GAIA-1 sikerére építve (amelyet az autonómia első generatív világmodelljeként ír le), a GAIA-2 nagyobb változatosságot, valósághűséget és irányítást vezet be a szintetikus videoadat-generálásban. Ezt a nem fedélzeti AI-alapú eszközt arra tervezték, hogy felgyorsítsa a Wayve teljes körű AI-szoftverének fejlesztését és validálását a vezetéshez.

A generatív világmodellek átalakítják az autonóm vezetés fejlesztését azáltal, hogy hatékony, biztonságos, méretezhető megoldást kínálnak a hagyományos valós adatgyűjtés kiegészítésére az AI vezetési modellek oktatásához és értékeléséhez. Az általános célú szöveges vagy videógeneratív modellekkel ellentétben a Wayve azt állítja, hogy a GAIA-2-t kifejezetten a támogatott és automatizált vezetésre tervezték, megőrizve a több kameranézet konzisztenciáját, és változatos földrajzi és vezetési körülményeket generálva.

Wayve szerint a GAIA-2 olyan kulcsfontosságú fejlesztéseket vezet be, amelyek javítják a fejlett vezetési technológiák képzésének és validálásának támogatását:

• Továbbfejlesztett finomszemcsés irányítás a vezetési dinamika felett: A GAIA-2 nagyobb jelenetgenerálást tesz lehetővé az ego-jármű viselkedésének, a többi közúti szereplő viselkedésének és a környezeti tényezőknek, például az útelrendezéseknek (sávszerkezet, kereszteződések, kereszteződések), időjárásnak és napszaknak az ellenőrzésével.
• Kibővített sokféleség: A GAIA-2 képzése több országból (Egyesült Királyság, Egyesült Államok és Németország) származó, nagyszabású, összegyűjtött adatkészletre, különféle járműplatformokra (autók és kisteherautók), valamint különféle szenzorkonfigurációkra és képsebességekre épül. Ez lehetővé teszi a modell számára, hogy valósághű, adaptálható és szélsőséges esetekben gazdag szintetikus adatokat generáljon, összhangban a térhatású kamera beállításával a modern, szoftveresen definiált járműarchitektúrákon.
• Többkamerás térbeli és időbeli konzisztencia: A GAIA-2 biztosítja a térbeli és időbeli koherenciát több kamera nézőpontja között, így a vezetési környezet térhatású perspektíváját nyújtja. Ez kulcsfontosságú a vezetői segítségnyújtás és az automatizált vezetési mesterséges intelligencia képzése és tesztelése szempontjából, mivel megismétli az ezekben a rendszerekben ma használt, valós többkamerás beállításokat.

Mielőtt a vezetőtámogató rendszert és az automatizált vezetési rendszereket közutakon telepítenék, a rendszerfejlesztőknek szigorúan érvényesíteniük és ellenőrizniük kell mesterséges intelligencia-modelljeiket a mindennapi és a biztonság szempontjából kritikus vezetési helyzetekben. A GAIA-2 ezt nagy léptékben teszi lehetővé azáltal, hogy a valós adatokat erősen ellenőrzött, megismételhető és változatos szintetikus forgatókönyvekkel egészíti ki. Például az Egyesült Államokban körülbelül 535 000 megtett mérföldenként egyszer történik baleset, és az összes balesetnek csak 0,064%-a a fával ütközés. A GAIA-2 használatával a Wayve több gyakori, biztonsági szempontból kritikus forgatókönyvet is képes szimulálni, olyan ritka és magas kockázatú eseményeket generálva, amelyek rögzítése a valós adatgyűjtés révén nem lehet praktikus vagy nem biztonságos. Ez a vállalat szerint stressz-tesztet végez a Wayve mesterséges intelligencia vezetési modelljeivel, biztosítva, hogy fel legyenek készülve a gyakori és a biztonság szempontjából kritikus helyzetekre ellenőrzött környezetben.

„A GAIA-2 módot ad a biztonság szempontjából kritikus éles esetek adatainak szisztematikus és ellenőrizhető tesztelésére egy virtuális környezetben, sokkal több teszttel, mint amennyit a valós világban elvégezhetünk” – kommentálta Jamie Shotton, a Wayve vezető tudósa. „Célunk nem csupán a korábbi vezetési szokások megismétlése, hanem gazdagabb, nagyobb kihívást jelentő teszt- és oktatási környezetek létrehozása, amelyek továbbfejlesztik az autonóm vezetési képességeket. A továbbfejlesztett valósághűséggel és skálázhatósággal a GAIA-2 felgyorsítja a Wayve támogatott és automatizált vezetési technológiájának ellenőrzését és validálását világszerte.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

A WeRide a vezető francia autonóm mobilitási hálózat üzemeltetőjével, a Betivel együttműködve megszerezte a franciaországi Level-4 vezető nélküli közúti tesztelési és üzemeltetési engedélyt. Ezzel a WeRide az első és egyetlen technológiai vállalat a világon, amely öt országban rendelkezik vezető nélküli műveletekre vonatkozó engedéllyel: Kínában, az Egyesült Arab Emírségekben, Szingapúrban, Franciaországban és az Egyesült Államokban.

A 2019-es PACTE-törvény értelmében a vezető nélküli engedély megszerzéséhez Franciaországban több kormányhivatal jóváhagyása szükséges, amelyeket az Energiaügyi és Klímaügyi Főigazgatóság (DGEC) koordinál a Belügyminisztériummal és az Ökológiai Átmeneti Minisztériummal együttműködve. A folyamat magában foglalja a műszaki dokumentumok, biztonsági protokollok és üzemeltetési tervek alapos értékelését. A WeRide és a Beti három hónap alatt befejezte ezt a szigorú folyamatot – így Franciaországban rekordgyorsasággal kapta meg a jóváhagyást.

Ezzel az új engedéllyel a WeRide autonóm kisbusza akár 40 km/h sebességgel is közlekedhet, így ez a Franciaországban eddig kiadott legnagyobb sebességű vezető nélküli engedély.

Február 27-én a WeRide a Beti, a Renault Group és a Macif együttműködésével elindította Európa első közúti, kereskedelmi autonóm minibusz szolgáltatását a franciaországi Drôme állambeli Valence városában. Az engedély megszerzése döntő fontosságú szabályozási hátteret és kormányzati jóváhagyást biztosít, megerősítve a projekt előrehaladását. 2025 júliusára a partnerek egy teljesen vezető nélküli kereskedelmi működést kívánnak bevezetni egy vagy több távoli felügyelővel.

Az autonóm mobilitás globális úttörőjeként és vezető szereplőjeként a WeRide 10 ország 30 városában van jelen. A cég innovatív, előre megtervezett, sorozatgyártású autonóm járműparkját – beleértve a robotaxit, a robobuszt és a robosweepert – már bevezették Franciaországban, Spanyolországban, Svájcban, Szingapúrban, az Egyesült Arab Emírségekben, Japánban és még sok más országban.

A nyitott és együttműködő ökoszisztéma építése iránt elkötelezett WeRide stratégiai partnerségeket épített ki vezető iparági szereplőkkel, köztük az Uberrel, a világ legnagyobb mobilitási és szállítási technológiai vállalatával; A Renault Csoporttal, a világ legkiemelkedőbb OEM-jével; a Betivel, a vezető európai autonóm mobilhálózat-üzemeltetővel; a CTM-mel, Szingapúr Tier 1 környezetvédelmi szolgáltatójával; A zürichi repülőtérrel, Európa egyik legforgalmasabb közlekedési csomópontjával; és a Maciffal, egy prominens francia biztosítótársasággal.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

A Missouri Egyetem kutatói fejlett technológiát alkalmaznak az amerikai utak biztonságának fokozására. Ez a megközelítés, amely a legkiszolgáltatottabb úthasználókra – a gyalogosokra és a kerékpárosokra – összpontosít, javíthatja a járművezetők figyelmét, csökkentheti a balesetek számát és jobban megértheti a munkaterületeken való viselkedést.

Egy közelmúltban készült tanulmányban a Yaw Adu-Gyamfi docens és Linlin Zhang végzős hallgatója a Mizzou’s Engineering-en új módszert dolgozott ki a gyalogosok, kerékpárosok és járművek interakciójának megértésére, különösen a közlekedési jelzéseknél. Ez az innovatív megközelítés, amely a fényérzékelés és távolságmeghatározás (lidar) és a mesterséges intelligencia (AI) kombinációját alkalmazza, a közlekedésbiztonság és a mobilitás kulcsfontosságú kérdéseit kezeli.

A Lidar egy kamerát és egy lézerrendszert használ a tárgyak 3D-s nézetének létrehozásához, amely lehetővé teszi a szakértők számára, hogy megmérjék a különböző tárgyak, például kerékpárok, autók és emberek távolságát és sebességét.

„Azáltal, hogy jobban megértjük, hogyan lépnek kapcsolatba egymással a gyalogosok és a kerékpárosok az utakon, ez a tanulmány segít olyan fejlett rendszerek tervezésében, amelyek lehetővé teszik a járművek számára, hogy jobban megértsék és elkerüljék a többi közlekedőt. Ez különösen fontos, mivel az autonóm járművek egyre gyakoribbak” – mondta Adu-Gyamfi.

A közölt információk segítenek kezelni a kerékpárosok, a gyalogosok és a járművek közötti közlekedési jelzőlámpák közötti interakciókra vonatkozó iparági adatok hiányát.

Valós felhasználás

Ez a technológia segíthet észlelni az autók és a gyalogosok közötti konfliktusokat, így a szakértők jobban megérthetik, hogyan előzhetik meg a baleseteket. Ahogy egyre szélesebb körben elérhetővé válik, nyomon követheti, hogyan közelítik meg az emberek és az autók a kereszteződéseket, és megoszthatja ezeket az adatokat a járművekkel a biztonság javítása érdekében.

„Ehhez a megközelítéshez az autógyártókkal való együttműködésre lenne szükség, hogy a technológiát járművekbe építsék” – folytatta Adu-Gyamfi. „Sőt, egyes autók már csatlakoznak a közlekedési rendszerekhez olyan hálózatok segítségével, mint a jármű mindenhez (C-V2X).

A rendszer által gyűjtött adatok más módon is felhasználhatók a közlekedés javítására, például segíthetnek a szakértőknek eldönteni, hogy a gyalogosoknak mennyi ideig van szükségük zöld lámpára a biztonságos átkeléshez. Nyomon követheti a munkaterületre belépő autókat, és elkaphatja a gyorshajtókat vagy a nem a vezetésre figyelő sofőröket. Ezenkívül felismeri a járdaproblémákat, például a kátyúk mélységét.

Hogyan működik

A projekthez a kutatók közös kamerát és lidar rendszert állítottak fel egy kereszteződésben a forgalom figyelésére. A hagyományos megközelítés helyett, amely két lidar egységet követel meg, sikeresen optimalizálták a technológiát, hogy csak eggyel működjön. Ezenkívül a pontfelhő-kiegészítésnek nevezett módszer alkalmazásával javítani tudták a gyalogosok és más tárgyak láthatóságát a meglévő módszerekhez képest.

„Ahelyett, hogy a gépi tanulási modellt áttanítottuk volna az objektumok észlelésére, egy előre betanított modellt használtunk, és létrehoztunk egy új algoritmust az objektum magasságának és szélességének becslésére” – mondta Adu-Gyamfi. „Ez jobban segített nekünk az objektumok, például buszok, gyalogosok és kerékpárosok pontosabb osztályozásában, mint más, ugyanarra a feladatra tervezett mesterséges intelligencia modellek.”

Mielőtt ezt a technológiát széles körben alkalmazni lehetne utakon és autópályákon, a kutatóknak foglalkozniuk kell az adatfeldolgozással, az áramellátás stabilitásával és az időjárási viszonyokkal kapcsolatos kihívásokkal.

A háromdimenziós objektumészlelés és a nagy felbontású forgalmi paraméterek kivonása alacsony felbontású Lidar adatok segítségével című tanulmány a Journal of Transportation Engineeringben jelent meg. A társszerzők Xiang Yu (Mizzou) és Armstrong Aboah (North Dakota State University).

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

A Wayve piacra dobta a GAIA-2-t, a videogeneratív világmodell legújabb iterációját az asszisztált és automatizált vezetéshez. A GAIA-1 sikerére építve (amelyet az autonómia első generatív világmodelljeként ír le), a GAIA-2 nagyobb változatosságot, valósághűséget és irányítást vezet be a szintetikus videoadat-generálásban. Ezt a nem fedélzeti AI-alapú eszközt arra tervezték, hogy felgyorsítsa a Wayve teljes körű AI-szoftverének fejlesztését és validálását a vezetéshez.

A generatív világmodellek átalakítják az autonóm vezetés fejlesztését azáltal, hogy hatékony, biztonságos, méretezhető megoldást kínálnak a hagyományos valós adatgyűjtés kiegészítésére az AI vezetési modellek oktatásához és értékeléséhez. Az általános célú szöveges vagy videógeneratív modellekkel ellentétben a Wayve azt állítja, hogy a GAIA-2-t kifejezetten a támogatott és automatizált vezetésre tervezték, megőrizve a több kameranézet konzisztenciáját, és változatos földrajzi és vezetési körülményeket generálva.

Wayve szerint a GAIA-2 olyan kulcsfontosságú fejlesztéseket vezet be, amelyek javítják a fejlett vezetési technológiák képzésének és validálásának támogatását:

• Továbbfejlesztett finomszemcsés irányítás a vezetési dinamika felett: A GAIA-2 nagyobb jelenetgenerálást tesz lehetővé az ego-jármű viselkedésének, a többi közúti szereplő viselkedésének és a környezeti tényezőknek, például az útelrendezéseknek (sávszerkezet, kereszteződések, kereszteződések), időjárásnak és napszaknak az ellenőrzésével.
• Kibővített sokféleség: A GAIA-2 képzése több országból (Egyesült Királyság, Egyesült Államok és Németország) származó, nagyszabású, összegyűjtött adatkészletre, különféle járműplatformokra (autók és kisteherautók), valamint különféle szenzorkonfigurációkra és képsebességekre épül. Ez lehetővé teszi a modell számára, hogy valósághű, adaptálható és szélsőséges esetekben gazdag szintetikus adatokat generáljon, összhangban a térhatású kamera beállításával a modern, szoftveresen definiált járműarchitektúrákon.
• Többkamerás térbeli és időbeli konzisztencia: A GAIA-2 biztosítja a térbeli és időbeli koherenciát több kamera nézőpontja között, így a vezetési környezet térhatású perspektíváját nyújtja. Ez kulcsfontosságú a vezetői segítségnyújtás és az automatizált vezetési mesterséges intelligencia képzése és tesztelése szempontjából, mivel megismétli az ezekben a rendszerekben ma használt, valós többkamerás beállításokat.

Mielőtt a vezetőtámogató rendszert és az automatizált vezetési rendszereket közutakon telepítenék, a rendszerfejlesztőknek szigorúan érvényesíteniük és ellenőrizniük kell mesterséges intelligencia-modelljeiket a mindennapi és a biztonság szempontjából kritikus vezetési helyzetekben. A GAIA-2 ezt nagy léptékben teszi lehetővé azáltal, hogy a valós adatokat erősen ellenőrzött, megismételhető és változatos szintetikus forgatókönyvekkel egészíti ki. Például az Egyesült Államokban körülbelül 535 000 megtett mérföldenként egyszer történik baleset, és az összes balesetnek csak 0,064%-a a fával ütközés. A GAIA-2 használatával a Wayve több gyakori, biztonsági szempontból kritikus forgatókönyvet is képes szimulálni, olyan ritka és magas kockázatú eseményeket generálva, amelyek rögzítése a valós adatgyűjtés révén nem lehet praktikus vagy nem biztonságos. Ez a vállalat szerint stressz-tesztet végez a Wayve mesterséges intelligencia vezetési modelljeivel, biztosítva, hogy fel legyenek készülve a gyakori és a biztonság szempontjából kritikus helyzetekre ellenőrzött környezetben.

„A GAIA-2 módot ad a biztonság szempontjából kritikus éles esetek adatainak szisztematikus és ellenőrizhető tesztelésére egy virtuális környezetben, sokkal több teszttel, mint amennyit a valós világban elvégezhetünk” – kommentálta Jamie Shotton, a Wayve vezető tudósa. „Célunk nem csupán a korábbi vezetési szokások megismétlése, hanem gazdagabb, nagyobb kihívást jelentő teszt- és oktatási környezetek létrehozása, amelyek továbbfejlesztik az autonóm vezetési képességeket. A továbbfejlesztett valósághűséggel és skálázhatósággal a GAIA-2 felgyorsítja a Wayve támogatott és automatizált vezetési technológiájának ellenőrzését és validálását világszerte.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

A WeRide a vezető francia autonóm mobilitási hálózat üzemeltetőjével, a Betivel együttműködve megszerezte a franciaországi Level-4 vezető nélküli közúti tesztelési és üzemeltetési engedélyt. Ezzel a WeRide az első és egyetlen technológiai vállalat a világon, amely öt országban rendelkezik vezető nélküli műveletekre vonatkozó engedéllyel: Kínában, az Egyesült Arab Emírségekben, Szingapúrban, Franciaországban és az Egyesült Államokban.

A 2019-es PACTE-törvény értelmében a vezető nélküli engedély megszerzéséhez Franciaországban több kormányhivatal jóváhagyása szükséges, amelyeket az Energiaügyi és Klímaügyi Főigazgatóság (DGEC) koordinál a Belügyminisztériummal és az Ökológiai Átmeneti Minisztériummal együttműködve. A folyamat magában foglalja a műszaki dokumentumok, biztonsági protokollok és üzemeltetési tervek alapos értékelését. A WeRide és a Beti három hónap alatt befejezte ezt a szigorú folyamatot – így Franciaországban rekordgyorsasággal kapta meg a jóváhagyást.

Ezzel az új engedéllyel a WeRide autonóm kisbusza akár 40 km/h sebességgel is közlekedhet, így ez a Franciaországban eddig kiadott legnagyobb sebességű vezető nélküli engedély.

Február 27-én a WeRide a Beti, a Renault Group és a Macif együttműködésével elindította Európa első közúti, kereskedelmi autonóm minibusz szolgáltatását a franciaországi Drôme állambeli Valence városában. Az engedély megszerzése döntő fontosságú szabályozási hátteret és kormányzati jóváhagyást biztosít, megerősítve a projekt előrehaladását. 2025 júliusára a partnerek egy teljesen vezető nélküli kereskedelmi működést kívánnak bevezetni egy vagy több távoli felügyelővel.

Az autonóm mobilitás globális úttörőjeként és vezető szereplőjeként a WeRide 10 ország 30 városában van jelen. A cég innovatív, előre megtervezett, sorozatgyártású autonóm járműparkját – beleértve a robotaxit, a robobuszt és a robosweepert – már bevezették Franciaországban, Spanyolországban, Svájcban, Szingapúrban, az Egyesült Arab Emírségekben, Japánban és még sok más országban.

A nyitott és együttműködő ökoszisztéma építése iránt elkötelezett WeRide stratégiai partnerségeket épített ki vezető iparági szereplőkkel, köztük az Uberrel, a világ legnagyobb mobilitási és szállítási technológiai vállalatával; A Renault Csoporttal, a világ legkiemelkedőbb OEM-jével; a Betivel, a vezető európai autonóm mobilhálózat-üzemeltetővel; a CTM-mel, Szingapúr Tier 1 környezetvédelmi szolgáltatójával; A zürichi repülőtérrel, Európa egyik legforgalmasabb közlekedési csomópontjával; és a Maciffal, egy prominens francia biztosítótársasággal.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

A Missouri Egyetem kutatói fejlett technológiát alkalmaznak az amerikai utak biztonságának fokozására. Ez a megközelítés, amely a legkiszolgáltatottabb úthasználókra – a gyalogosokra és a kerékpárosokra – összpontosít, javíthatja a járművezetők figyelmét, csökkentheti a balesetek számát és jobban megértheti a munkaterületeken való viselkedést.

Egy közelmúltban készült tanulmányban a Yaw Adu-Gyamfi docens és Linlin Zhang végzős hallgatója a Mizzou’s Engineering-en új módszert dolgozott ki a gyalogosok, kerékpárosok és járművek interakciójának megértésére, különösen a közlekedési jelzéseknél. Ez az innovatív megközelítés, amely a fényérzékelés és távolságmeghatározás (lidar) és a mesterséges intelligencia (AI) kombinációját alkalmazza, a közlekedésbiztonság és a mobilitás kulcsfontosságú kérdéseit kezeli.

A Lidar egy kamerát és egy lézerrendszert használ a tárgyak 3D-s nézetének létrehozásához, amely lehetővé teszi a szakértők számára, hogy megmérjék a különböző tárgyak, például kerékpárok, autók és emberek távolságát és sebességét.

„Azáltal, hogy jobban megértjük, hogyan lépnek kapcsolatba egymással a gyalogosok és a kerékpárosok az utakon, ez a tanulmány segít olyan fejlett rendszerek tervezésében, amelyek lehetővé teszik a járművek számára, hogy jobban megértsék és elkerüljék a többi közlekedőt. Ez különösen fontos, mivel az autonóm járművek egyre gyakoribbak” – mondta Adu-Gyamfi.

A közölt információk segítenek kezelni a kerékpárosok, a gyalogosok és a járművek közötti közlekedési jelzőlámpák közötti interakciókra vonatkozó iparági adatok hiányát.

Valós felhasználás

Ez a technológia segíthet észlelni az autók és a gyalogosok közötti konfliktusokat, így a szakértők jobban megérthetik, hogyan előzhetik meg a baleseteket. Ahogy egyre szélesebb körben elérhetővé válik, nyomon követheti, hogyan közelítik meg az emberek és az autók a kereszteződéseket, és megoszthatja ezeket az adatokat a járművekkel a biztonság javítása érdekében.

„Ehhez a megközelítéshez az autógyártókkal való együttműködésre lenne szükség, hogy a technológiát járművekbe építsék” – folytatta Adu-Gyamfi. „Sőt, egyes autók már csatlakoznak a közlekedési rendszerekhez olyan hálózatok segítségével, mint a jármű mindenhez (C-V2X).

A rendszer által gyűjtött adatok más módon is felhasználhatók a közlekedés javítására, például segíthetnek a szakértőknek eldönteni, hogy a gyalogosoknak mennyi ideig van szükségük zöld lámpára a biztonságos átkeléshez. Nyomon követheti a munkaterületre belépő autókat, és elkaphatja a gyorshajtókat vagy a nem a vezetésre figyelő sofőröket. Ezenkívül felismeri a járdaproblémákat, például a kátyúk mélységét.

Hogyan működik

A projekthez a kutatók közös kamerát és lidar rendszert állítottak fel egy kereszteződésben a forgalom figyelésére. A hagyományos megközelítés helyett, amely két lidar egységet követel meg, sikeresen optimalizálták a technológiát, hogy csak eggyel működjön. Ezenkívül a pontfelhő-kiegészítésnek nevezett módszer alkalmazásával javítani tudták a gyalogosok és más tárgyak láthatóságát a meglévő módszerekhez képest.

„Ahelyett, hogy a gépi tanulási modellt áttanítottuk volna az objektumok észlelésére, egy előre betanított modellt használtunk, és létrehoztunk egy új algoritmust az objektum magasságának és szélességének becslésére” – mondta Adu-Gyamfi. „Ez jobban segített nekünk az objektumok, például buszok, gyalogosok és kerékpárosok pontosabb osztályozásában, mint más, ugyanarra a feladatra tervezett mesterséges intelligencia modellek.”

Mielőtt ezt a technológiát széles körben alkalmazni lehetne utakon és autópályákon, a kutatóknak foglalkozniuk kell az adatfeldolgozással, az áramellátás stabilitásával és az időjárási viszonyokkal kapcsolatos kihívásokkal.

A háromdimenziós objektumészlelés és a nagy felbontású forgalmi paraméterek kivonása alacsony felbontású Lidar adatok segítségével című tanulmány a Journal of Transportation Engineeringben jelent meg. A társszerzők Xiang Yu (Mizzou) és Armstrong Aboah (North Dakota State University).

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

Az Aurora Innovation kiadta a Driverless Safety Reportot, amely a vállalat biztonságtechnikai, kiberbiztonsági, kockázatkezelési és sok más szempontú megközelítését tartalmazza. A cég most az utolsó előkészületeken dolgozik, hogy elindítsa kereskedelmi önvezető teherszállítási szolgáltatását Texasban.

A Driverless Safety Report része az Aurora biztonsági átláthatóság iránti elkötelezettségének, és részletezi, hogy mikor, hol, miért és hogyan működik biztonságosan a vállalat terméke, az Aurora Driver. Elmagyarázza, hogy az Aurora biztonsági megközelítése hogyan hat a szervezet minden részére, és hogyan befolyásolják a biztonság szempontjából kritikus iparágak legjobb gyakorlatai a belső folyamatokat.

„Az Auroránál filozófiánk szerint nem csak első a biztonság, hanem mindig a biztonság a fontos” – osztotta meg Nat Beuse biztonsági igazgató. „Biztonsági megközelítésünk a termékre és a szervezetre egyaránt kiterjed, és ebben a jelentésben megosztottuk a biztonsági rendszereink kulisszái mögé való betekintést. Az Aurora Driver bevezetésével a világ először tapasztalhatja meg, hogy vezető nélküli teherautók biztonságosan szállítanak árut a közutakon.”

Autonóm teherszállítási szolgáltatásának elindítása előtt az Aurora elkötelezte magát amellett, hogy lezárja a texasi Dallas és Houston közötti teherszállítási útvonalán a vezető nélküli műveletekre vonatkozó biztonsági vizsgálatát. Az Aurora vizsgálata során a vállalat bizonyítja, hogy autonóm teherautói elfogadhatóan biztonságosak a közutakon. Az Aurora volt az első, aki megosztotta az autonóm teherautók és személygépjárművek biztonsági eseteinek keretrendszerét, és ezt a megközelítést mára más autonóm járművek fejlesztői is széles körben alkalmazzák.

További részletek arról, hogy az Aurora hogyan zárja le biztonsági vizsgálatát és hogyan készül fel a vezető nélküli műveletekre, a vállalat januárban közzétett tájékoztató jelentésében található.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

Nyilvánosságra hozták azon cégek és projektek listáját, amelyeket egy szakértői zsűri választott ki az első ADAS & Autonomous Vehicle International Awards díjra.

Az ADAS & Autonomous Vehicle International magazin olvasói szavaznak a szűkített listán szereplő jelöltekről, nyolc kategória közül kiválasztva a legérdemesebbet. A szavazás 2025. április 15-ig tart.

A nyerteseket az idei ADAS & Autonomous Vehicle Technology Expo 2. napján (május 21-én) egy élő ünnepségen hirdetik ki a Messe Stuttgartban, Németországban.

Az ADAS & Autonomous Vehicle International (AAVI) magazin által koordinált díjak az ADAS és az autonóm mobilitási szektor elmúlt 18 hónap során megjelent legjobb innovációit ünneplik, elismerve a legfigyelemreméltóbb projektek és vállalatok eredményeit.

A következő cégek és projektek kerültek jelölésre:08

Az év jármű bemutatása: Az ADAS vagy autonóm technológiát sikeresen integráló, kiemelkedő járműbevezetés elismerése. A jelöltek a következők:

• Waymo (heti 100 ezer fizetett fuvar);
• WeRide (vezető nélküli engedélyek öt országban: Kína, Egyesült Arab Emírségek, Szingapúr, Franciaország, USA);
• BMW Highway Assistant/Personal Pilot L3 (az első OEM, amely jóváhagyást kapott a 2. és 3. szintű támogatást kombináló ADAS-ra ugyanabban a járműben);
• Kodiak & Atlas Energy (az első sikeres kereskedelmi L4-es művelet emberi biztonsági vezető nélkül);
• A Mercedes-Benz Drive Pilot (2024-es frissítés lehetővé teszi a kormányfogás nélküli vezetést akár 95 km/h sebességgel a német autópályákon).

Az év biztonsági innovációja: A biztonság javítását és a kockázatcsökkentést célzó technológia vagy rendszer elismerése. A jelöltek a következők:

• Valeo & Teledyne FLIR (első autóipari biztonsági integritási szint (ASIL) B hőképalkotás az éjjellátó ADAS-hoz);
• HAAS Alert Safety Cloud (ütközés-megelőzési rendszer);
• VW Emergency Assist (vezetői figyelemfigyelés);
• ZF többlépcsős terheléshatároló (adaptív biztonsági övrendszer).

Az év együttműködése: A vállalatok közötti sikeres partnerség elismerése, amely áttörést eredményezett az ADAS vagy az autonóm technológia terén. A jelöltek a következők:

• BMW & Stellantis (STLA Autodrive L3 autonóm vezetési rendszer);
• Rivian & VW (5,8 milliárd értékű USD vegyes vállalat);
• ASAM Open X (nyílt, rugalmas, átlátható és együttműködő szimulációs szabványok);
• RAVE ellenőrzőlista (Ajánlások az automatizált vezetési rendszerek retrospektív biztonsági tanulmányai során felmerülő kihívások leküzdésére).

Az év utastéren belüli innovációja: Egy olyan technológia elismerése, amely radikálisan javítja a vezető/utas élményét, kényelmét vagy biztonságát. A jelöltek a következők:

• NOVELIC autóipari utastér-felügyelet (ACAM);
• Smart Eye Sheila (AI-társvezető);
• AVS Scaner Human Factors (vezetői viselkedés szimuláció).

Az év mérnöki csapata: Az ADAS vagy az autonóm technológia kulcsfontosságú innovációja mögött álló kivételes mérnöki csapat elismerése. A jelöltek a következők:

• Mercedes-Benz Drive Pilot (2024-es frissítés lehetővé teszi a kormányfogás nélküli vezetést akár 95 km/h sebességgel a német autópályákon);
• MAN Truck & Bus TruckScenes (ingyenes/nyitott érzékelő és vezetési adatbázis);
• Goodyear & TNO (intelligens abroncs technológia integrálása az AEB rendszerbe);
• Kodiak & Atlas Energy (vezető nélküli logisztikai kereskedelmi művelet)

Az év lakossági figyelemfelkeltő kampánya: Egy olyan kezdeményezés elismerése, amely sikeresen tájékoztatta a közvéleményt az ADAS/autonóm technológiáról, növelve a tudatosságot és az elfogadást. A jelöltek a következők:

• Az EuroNCAP teherautó-besorolási áttekintése
• A Torc Robotics First Responder kampány
• IIHS részleges automatizálási biztonsági minősítések

Az év újítója: Egy olyan vállalat, termék, magánszemély vagy kezdeményezés elismerése, amely jelentősen megkérdőjelezte a hagyományos iparági gyakorlatokat. A jelöltek a következők:

• Wayve (általánosítható AI járműmodell);
• NXP CoreRide platform;
• DeepSeek (nyílt forráskódú AI modell)

Az év startupja: Egy korai fázisban lévő (≤ öt éves) vállalat elismerése, amely jelentős hatást gyakorol az ADAS vagy az autonóm járműtechnológia területén. A jelöltek a következők:

• Waabi
• IVEX
• AI

További információ, illetve a bemutatóra való regisztráció az esemény weboldalán.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

A Wayve piacra dobta a GAIA-2-t, a videogeneratív világmodell legújabb iterációját az asszisztált és automatizált vezetéshez. A GAIA-1 sikerére építve (amelyet az autonómia első generatív világmodelljeként ír le), a GAIA-2 nagyobb változatosságot, valósághűséget és irányítást vezet be a szintetikus videoadat-generálásban. Ezt a nem fedélzeti AI-alapú eszközt arra tervezték, hogy felgyorsítsa a Wayve teljes körű AI-szoftverének fejlesztését és validálását a vezetéshez.

A generatív világmodellek átalakítják az autonóm vezetés fejlesztését azáltal, hogy hatékony, biztonságos, méretezhető megoldást kínálnak a hagyományos valós adatgyűjtés kiegészítésére az AI vezetési modellek oktatásához és értékeléséhez. Az általános célú szöveges vagy videógeneratív modellekkel ellentétben a Wayve azt állítja, hogy a GAIA-2-t kifejezetten a támogatott és automatizált vezetésre tervezték, megőrizve a több kameranézet konzisztenciáját, és változatos földrajzi és vezetési körülményeket generálva.

Wayve szerint a GAIA-2 olyan kulcsfontosságú fejlesztéseket vezet be, amelyek javítják a fejlett vezetési technológiák képzésének és validálásának támogatását:

• Továbbfejlesztett finomszemcsés irányítás a vezetési dinamika felett: A GAIA-2 nagyobb jelenetgenerálást tesz lehetővé az ego-jármű viselkedésének, a többi közúti szereplő viselkedésének és a környezeti tényezőknek, például az útelrendezéseknek (sávszerkezet, kereszteződések, kereszteződések), időjárásnak és napszaknak az ellenőrzésével.
• Kibővített sokféleség: A GAIA-2 képzése több országból (Egyesült Királyság, Egyesült Államok és Németország) származó, nagyszabású, összegyűjtött adatkészletre, különféle járműplatformokra (autók és kisteherautók), valamint különféle szenzorkonfigurációkra és képsebességekre épül. Ez lehetővé teszi a modell számára, hogy valósághű, adaptálható és szélsőséges esetekben gazdag szintetikus adatokat generáljon, összhangban a térhatású kamera beállításával a modern, szoftveresen definiált járműarchitektúrákon.
• Többkamerás térbeli és időbeli konzisztencia: A GAIA-2 biztosítja a térbeli és időbeli koherenciát több kamera nézőpontja között, így a vezetési környezet térhatású perspektíváját nyújtja. Ez kulcsfontosságú a vezetői segítségnyújtás és az automatizált vezetési mesterséges intelligencia képzése és tesztelése szempontjából, mivel megismétli az ezekben a rendszerekben ma használt, valós többkamerás beállításokat.

Mielőtt a vezetőtámogató rendszert és az automatizált vezetési rendszereket közutakon telepítenék, a rendszerfejlesztőknek szigorúan érvényesíteniük és ellenőrizniük kell mesterséges intelligencia-modelljeiket a mindennapi és a biztonság szempontjából kritikus vezetési helyzetekben. A GAIA-2 ezt nagy léptékben teszi lehetővé azáltal, hogy a valós adatokat erősen ellenőrzött, megismételhető és változatos szintetikus forgatókönyvekkel egészíti ki. Például az Egyesült Államokban körülbelül 535 000 megtett mérföldenként egyszer történik baleset, és az összes balesetnek csak 0,064%-a a fával ütközés. A GAIA-2 használatával a Wayve több gyakori, biztonsági szempontból kritikus forgatókönyvet is képes szimulálni, olyan ritka és magas kockázatú eseményeket generálva, amelyek rögzítése a valós adatgyűjtés révén nem lehet praktikus vagy nem biztonságos. Ez a vállalat szerint stressz-tesztet végez a Wayve mesterséges intelligencia vezetési modelljeivel, biztosítva, hogy fel legyenek készülve a gyakori és a biztonság szempontjából kritikus helyzetekre ellenőrzött környezetben.

„A GAIA-2 módot ad a biztonság szempontjából kritikus éles esetek adatainak szisztematikus és ellenőrizhető tesztelésére egy virtuális környezetben, sokkal több teszttel, mint amennyit a valós világban elvégezhetünk” – kommentálta Jamie Shotton, a Wayve vezető tudósa. „Célunk nem csupán a korábbi vezetési szokások megismétlése, hanem gazdagabb, nagyobb kihívást jelentő teszt- és oktatási környezetek létrehozása, amelyek továbbfejlesztik az autonóm vezetési képességeket. A továbbfejlesztett valósághűséggel és skálázhatósággal a GAIA-2 felgyorsítja a Wayve támogatott és automatizált vezetési technológiájának ellenőrzését és validálását világszerte.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

A WeRide a vezető francia autonóm mobilitási hálózat üzemeltetőjével, a Betivel együttműködve megszerezte a franciaországi Level-4 vezető nélküli közúti tesztelési és üzemeltetési engedélyt. Ezzel a WeRide az első és egyetlen technológiai vállalat a világon, amely öt országban rendelkezik vezető nélküli műveletekre vonatkozó engedéllyel: Kínában, az Egyesült Arab Emírségekben, Szingapúrban, Franciaországban és az Egyesült Államokban.

A 2019-es PACTE-törvény értelmében a vezető nélküli engedély megszerzéséhez Franciaországban több kormányhivatal jóváhagyása szükséges, amelyeket az Energiaügyi és Klímaügyi Főigazgatóság (DGEC) koordinál a Belügyminisztériummal és az Ökológiai Átmeneti Minisztériummal együttműködve. A folyamat magában foglalja a műszaki dokumentumok, biztonsági protokollok és üzemeltetési tervek alapos értékelését. A WeRide és a Beti három hónap alatt befejezte ezt a szigorú folyamatot – így Franciaországban rekordgyorsasággal kapta meg a jóváhagyást.

Ezzel az új engedéllyel a WeRide autonóm kisbusza akár 40 km/h sebességgel is közlekedhet, így ez a Franciaországban eddig kiadott legnagyobb sebességű vezető nélküli engedély.

Február 27-én a WeRide a Beti, a Renault Group és a Macif együttműködésével elindította Európa első közúti, kereskedelmi autonóm minibusz szolgáltatását a franciaországi Drôme állambeli Valence városában. Az engedély megszerzése döntő fontosságú szabályozási hátteret és kormányzati jóváhagyást biztosít, megerősítve a projekt előrehaladását. 2025 júliusára a partnerek egy teljesen vezető nélküli kereskedelmi működést kívánnak bevezetni egy vagy több távoli felügyelővel.

Az autonóm mobilitás globális úttörőjeként és vezető szereplőjeként a WeRide 10 ország 30 városában van jelen. A cég innovatív, előre megtervezett, sorozatgyártású autonóm járműparkját – beleértve a robotaxit, a robobuszt és a robosweepert – már bevezették Franciaországban, Spanyolországban, Svájcban, Szingapúrban, az Egyesült Arab Emírségekben, Japánban és még sok más országban.

A nyitott és együttműködő ökoszisztéma építése iránt elkötelezett WeRide stratégiai partnerségeket épített ki vezető iparági szereplőkkel, köztük az Uberrel, a világ legnagyobb mobilitási és szállítási technológiai vállalatával; A Renault Csoporttal, a világ legkiemelkedőbb OEM-jével; a Betivel, a vezető európai autonóm mobilhálózat-üzemeltetővel; a CTM-mel, Szingapúr Tier 1 környezetvédelmi szolgáltatójával; A zürichi repülőtérrel, Európa egyik legforgalmasabb közlekedési csomópontjával; és a Maciffal, egy prominens francia biztosítótársasággal.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

A Missouri Egyetem kutatói fejlett technológiát alkalmaznak az amerikai utak biztonságának fokozására. Ez a megközelítés, amely a legkiszolgáltatottabb úthasználókra – a gyalogosokra és a kerékpárosokra – összpontosít, javíthatja a járművezetők figyelmét, csökkentheti a balesetek számát és jobban megértheti a munkaterületeken való viselkedést.

Egy közelmúltban készült tanulmányban a Yaw Adu-Gyamfi docens és Linlin Zhang végzős hallgatója a Mizzou’s Engineering-en új módszert dolgozott ki a gyalogosok, kerékpárosok és járművek interakciójának megértésére, különösen a közlekedési jelzéseknél. Ez az innovatív megközelítés, amely a fényérzékelés és távolságmeghatározás (lidar) és a mesterséges intelligencia (AI) kombinációját alkalmazza, a közlekedésbiztonság és a mobilitás kulcsfontosságú kérdéseit kezeli.

A Lidar egy kamerát és egy lézerrendszert használ a tárgyak 3D-s nézetének létrehozásához, amely lehetővé teszi a szakértők számára, hogy megmérjék a különböző tárgyak, például kerékpárok, autók és emberek távolságát és sebességét.

„Azáltal, hogy jobban megértjük, hogyan lépnek kapcsolatba egymással a gyalogosok és a kerékpárosok az utakon, ez a tanulmány segít olyan fejlett rendszerek tervezésében, amelyek lehetővé teszik a járművek számára, hogy jobban megértsék és elkerüljék a többi közlekedőt. Ez különösen fontos, mivel az autonóm járművek egyre gyakoribbak” – mondta Adu-Gyamfi.

A közölt információk segítenek kezelni a kerékpárosok, a gyalogosok és a járművek közötti közlekedési jelzőlámpák közötti interakciókra vonatkozó iparági adatok hiányát.

Valós felhasználás

Ez a technológia segíthet észlelni az autók és a gyalogosok közötti konfliktusokat, így a szakértők jobban megérthetik, hogyan előzhetik meg a baleseteket. Ahogy egyre szélesebb körben elérhetővé válik, nyomon követheti, hogyan közelítik meg az emberek és az autók a kereszteződéseket, és megoszthatja ezeket az adatokat a járművekkel a biztonság javítása érdekében.

„Ehhez a megközelítéshez az autógyártókkal való együttműködésre lenne szükség, hogy a technológiát járművekbe építsék” – folytatta Adu-Gyamfi. „Sőt, egyes autók már csatlakoznak a közlekedési rendszerekhez olyan hálózatok segítségével, mint a jármű mindenhez (C-V2X).

A rendszer által gyűjtött adatok más módon is felhasználhatók a közlekedés javítására, például segíthetnek a szakértőknek eldönteni, hogy a gyalogosoknak mennyi ideig van szükségük zöld lámpára a biztonságos átkeléshez. Nyomon követheti a munkaterületre belépő autókat, és elkaphatja a gyorshajtókat vagy a nem a vezetésre figyelő sofőröket. Ezenkívül felismeri a járdaproblémákat, például a kátyúk mélységét.

Hogyan működik

A projekthez a kutatók közös kamerát és lidar rendszert állítottak fel egy kereszteződésben a forgalom figyelésére. A hagyományos megközelítés helyett, amely két lidar egységet követel meg, sikeresen optimalizálták a technológiát, hogy csak eggyel működjön. Ezenkívül a pontfelhő-kiegészítésnek nevezett módszer alkalmazásával javítani tudták a gyalogosok és más tárgyak láthatóságát a meglévő módszerekhez képest.

„Ahelyett, hogy a gépi tanulási modellt áttanítottuk volna az objektumok észlelésére, egy előre betanított modellt használtunk, és létrehoztunk egy új algoritmust az objektum magasságának és szélességének becslésére” – mondta Adu-Gyamfi. „Ez jobban segített nekünk az objektumok, például buszok, gyalogosok és kerékpárosok pontosabb osztályozásában, mint más, ugyanarra a feladatra tervezett mesterséges intelligencia modellek.”

Mielőtt ezt a technológiát széles körben alkalmazni lehetne utakon és autópályákon, a kutatóknak foglalkozniuk kell az adatfeldolgozással, az áramellátás stabilitásával és az időjárási viszonyokkal kapcsolatos kihívásokkal.

A háromdimenziós objektumészlelés és a nagy felbontású forgalmi paraméterek kivonása alacsony felbontású Lidar adatok segítségével című tanulmány a Journal of Transportation Engineeringben jelent meg. A társszerzők Xiang Yu (Mizzou) és Armstrong Aboah (North Dakota State University).

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

Az Aurora Innovation kiadta a Driverless Safety Reportot, amely a vállalat biztonságtechnikai, kiberbiztonsági, kockázatkezelési és sok más szempontú megközelítését tartalmazza. A cég most az utolsó előkészületeken dolgozik, hogy elindítsa kereskedelmi önvezető teherszállítási szolgáltatását Texasban.

A Driverless Safety Report része az Aurora biztonsági átláthatóság iránti elkötelezettségének, és részletezi, hogy mikor, hol, miért és hogyan működik biztonságosan a vállalat terméke, az Aurora Driver. Elmagyarázza, hogy az Aurora biztonsági megközelítése hogyan hat a szervezet minden részére, és hogyan befolyásolják a biztonság szempontjából kritikus iparágak legjobb gyakorlatai a belső folyamatokat.

„Az Auroránál filozófiánk szerint nem csak első a biztonság, hanem mindig a biztonság a fontos” – osztotta meg Nat Beuse biztonsági igazgató. „Biztonsági megközelítésünk a termékre és a szervezetre egyaránt kiterjed, és ebben a jelentésben megosztottuk a biztonsági rendszereink kulisszái mögé való betekintést. Az Aurora Driver bevezetésével a világ először tapasztalhatja meg, hogy vezető nélküli teherautók biztonságosan szállítanak árut a közutakon.”

Autonóm teherszállítási szolgáltatásának elindítása előtt az Aurora elkötelezte magát amellett, hogy lezárja a texasi Dallas és Houston közötti teherszállítási útvonalán a vezető nélküli műveletekre vonatkozó biztonsági vizsgálatát. Az Aurora vizsgálata során a vállalat bizonyítja, hogy autonóm teherautói elfogadhatóan biztonságosak a közutakon. Az Aurora volt az első, aki megosztotta az autonóm teherautók és személygépjárművek biztonsági eseteinek keretrendszerét, és ezt a megközelítést mára más autonóm járművek fejlesztői is széles körben alkalmazzák.

További részletek arról, hogy az Aurora hogyan zárja le biztonsági vizsgálatát és hogyan készül fel a vezető nélküli műveletekre, a vállalat januárban közzétett tájékoztató jelentésében található.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

Nyilvánosságra hozták azon cégek és projektek listáját, amelyeket egy szakértői zsűri választott ki az első ADAS & Autonomous Vehicle International Awards díjra.

Az ADAS & Autonomous Vehicle International magazin olvasói szavaznak a szűkített listán szereplő jelöltekről, nyolc kategória közül kiválasztva a legérdemesebbet. A szavazás 2025. április 15-ig tart.

A nyerteseket az idei ADAS & Autonomous Vehicle Technology Expo 2. napján (május 21-én) egy élő ünnepségen hirdetik ki a Messe Stuttgartban, Németországban.

Az ADAS & Autonomous Vehicle International (AAVI) magazin által koordinált díjak az ADAS és az autonóm mobilitási szektor elmúlt 18 hónap során megjelent legjobb innovációit ünneplik, elismerve a legfigyelemreméltóbb projektek és vállalatok eredményeit.

A következő cégek és projektek kerültek jelölésre:08

Az év jármű bemutatása: Az ADAS vagy autonóm technológiát sikeresen integráló, kiemelkedő járműbevezetés elismerése. A jelöltek a következők:

• Waymo (heti 100 ezer fizetett fuvar);
• WeRide (vezető nélküli engedélyek öt országban: Kína, Egyesült Arab Emírségek, Szingapúr, Franciaország, USA);
• BMW Highway Assistant/Personal Pilot L3 (az első OEM, amely jóváhagyást kapott a 2. és 3. szintű támogatást kombináló ADAS-ra ugyanabban a járműben);
• Kodiak & Atlas Energy (az első sikeres kereskedelmi L4-es művelet emberi biztonsági vezető nélkül);
• A Mercedes-Benz Drive Pilot (2024-es frissítés lehetővé teszi a kormányfogás nélküli vezetést akár 95 km/h sebességgel a német autópályákon).

Az év biztonsági innovációja: A biztonság javítását és a kockázatcsökkentést célzó technológia vagy rendszer elismerése. A jelöltek a következők:

• Valeo & Teledyne FLIR (első autóipari biztonsági integritási szint (ASIL) B hőképalkotás az éjjellátó ADAS-hoz);
• HAAS Alert Safety Cloud (ütközés-megelőzési rendszer);
• VW Emergency Assist (vezetői figyelemfigyelés);
• ZF többlépcsős terheléshatároló (adaptív biztonsági övrendszer).

Az év együttműködése: A vállalatok közötti sikeres partnerség elismerése, amely áttörést eredményezett az ADAS vagy az autonóm technológia terén. A jelöltek a következők:

• BMW & Stellantis (STLA Autodrive L3 autonóm vezetési rendszer);
• Rivian & VW (5,8 milliárd értékű USD vegyes vállalat);
• ASAM Open X (nyílt, rugalmas, átlátható és együttműködő szimulációs szabványok);
• RAVE ellenőrzőlista (Ajánlások az automatizált vezetési rendszerek retrospektív biztonsági tanulmányai során felmerülő kihívások leküzdésére).

Az év utastéren belüli innovációja: Egy olyan technológia elismerése, amely radikálisan javítja a vezető/utas élményét, kényelmét vagy biztonságát. A jelöltek a következők:

• NOVELIC autóipari utastér-felügyelet (ACAM);
• Smart Eye Sheila (AI-társvezető);
• AVS Scaner Human Factors (vezetői viselkedés szimuláció).

Az év mérnöki csapata: Az ADAS vagy az autonóm technológia kulcsfontosságú innovációja mögött álló kivételes mérnöki csapat elismerése. A jelöltek a következők:

• Mercedes-Benz Drive Pilot (2024-es frissítés lehetővé teszi a kormányfogás nélküli vezetést akár 95 km/h sebességgel a német autópályákon);
• MAN Truck & Bus TruckScenes (ingyenes/nyitott érzékelő és vezetési adatbázis);
• Goodyear & TNO (intelligens abroncs technológia integrálása az AEB rendszerbe);
• Kodiak & Atlas Energy (vezető nélküli logisztikai kereskedelmi művelet)

Az év lakossági figyelemfelkeltő kampánya: Egy olyan kezdeményezés elismerése, amely sikeresen tájékoztatta a közvéleményt az ADAS/autonóm technológiáról, növelve a tudatosságot és az elfogadást. A jelöltek a következők:

• Az EuroNCAP teherautó-besorolási áttekintése
• A Torc Robotics First Responder kampány
• IIHS részleges automatizálási biztonsági minősítések

Az év újítója: Egy olyan vállalat, termék, magánszemély vagy kezdeményezés elismerése, amely jelentősen megkérdőjelezte a hagyományos iparági gyakorlatokat. A jelöltek a következők:

• Wayve (általánosítható AI járműmodell);
• NXP CoreRide platform;
• DeepSeek (nyílt forráskódú AI modell)

Az év startupja: Egy korai fázisban lévő (≤ öt éves) vállalat elismerése, amely jelentős hatást gyakorol az ADAS vagy az autonóm járműtechnológia területén. A jelöltek a következők:

• Waabi
• IVEX
• AI

További információ, illetve a bemutatóra való regisztráció az esemény weboldalán.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

A Pony AI Inc. engedélyt kapott arra, hogy teljesen vezető nélküli kereskedelmi robotaxi-szolgáltatásokat nyújtson Shenzhen Nanshan kerületében. Ez a mérföldkő fizetős robotaxi szolgáltatásainak sikeres elindítását követi a szomszédos Bao’an körzetben. A Pony.ai szerint ez az első és egyetlen vállalat, amely engedélyt kapott a teljesen vezető nélküli kereskedelmi robotaxi szolgáltatásokra a Nanshan körzetben, ami egy újabb fontos lépés a cég autonóm eszközök kereskedelmi forgalomba hozatalára irányuló törekvésében Kína egyik legdinamikusabb városában.

Az ultramodern infrastruktúrájáról híres Nanshan kerület az üzleti élet, a szórakozás és a szabadidő egyedülálló keverékét kínálja. A csaknem 200 négyzetkilométeren megközelítőleg 2 millió lakosú Nanshan nagyságrendileg messze meghaladja a világ számos városát, például San Franciscót, amelynek körülbelül 800 ezer lakosa van körülbelül 120 km2-en. Ennél is fontosabb, hogy Nanshan GDP-je 2024-ben elérte az 1 billió RMB-t, ezzel az első helyen áll Guangdong tartományban és Kína első három kerülete között.

A kerületben található Sencsen számos ikonikus úti célja, köztük a China Resources Tower, amely egy jelentős üzleti központ, amelynek tövében a MixC Shenzhen Bay előkelő kiskereskedelmi komplexum található; Coastal City, egy nyüzsgő bevásárlóközpont; és a Shenzhen Bay Park, a város egyik legnépszerűbb festői parkja. Azáltal, hogy fizetős robotaxi szolgáltatásait ebben a forgalmas kerületben és ezeken a nevezetes helyeken telepíti, a Pony.ai kényelmes, hatékony és innovatív közlekedési megoldásokat kínál, amelyek javítják a lakosok és a látogatók általános élményét. Ez az eredmény a Pony.ai technológiai vezető szerepét mutatja, megerősítve pozícióját az iparág élvonalában, és felgyorsítva az autonóm mobilitási megoldások nagyszabású kereskedelmi forgalomba hozatalát.

„A teljesen vezető nélküli kereskedelmi robotaxi szolgáltatásaink kiterjesztése a nyüzsgő Nanshan körzetre felgyorsítja a nyilvános elfogadást, valamint bizalmat ébreszt a teljesen vezető nélküli technológia iránt, miközben alkalmazását a mindennapi városi felhasználási esetekben alkalmazzuk” – mondta Dr. James Peng, a Pony.ai társalapítója és vezérigazgatója. „Shenzhen sűrű városi környezetében való navigálás mindenféle időjárási körülmény között – összetett úthálózattal és nagy forgalommal – tovább erősíti technológiánk felkészültségét, megbízhatóságát és alkalmazkodóképességét a nagyszabású bevetésre. Ama kevés vállalat egyikeként világszerte, amelyek teljesen vezető nélküli autonóm vezetési megoldásokat kínálnak, továbbra is határozottan a robotaxi-műveleteink bővítésére és az iparág következő fejlesztési szakaszába irányításra összpontosítunk.”

Amióta 2023 augusztusában megkapta Shenzhen első városi szintű vezető nélküli engedélyét az intelligens összekapcsolt járművek üzemeltetésére, a Pony.ai gyorsan bővítette robotaxi szolgáltatási hálózatát, hogy összekapcsolja a város központi kerületeit. A Nanshan körzetbe történő terjeszkedéssel a Pony.ai robotaxi szolgáltatásai immár lefedik Shenzhen kulcsfontosságú gazdasági és közlekedési csomópontjait, zökkenőmentesen összekapcsolva a belvárosi területeket, a főbb tranzitpontokat, autópályákat és üzleti központokat, mint például a Shenzhen Bao’an nemzetközi repülőtér, a Shenzhen-öböl kikötője és a Qianhai szabadkereskedelmi övezet. A felhasználók most kényelmesen foglalhatnak utakat ezeken a területeken a PonyPilot App vagy a WeChat Mini Program segítségével.

A Pony.ai a mai napig hozzávetőleg 45 millió kilométernyi autonóm vezetési kilométert halmozott fel, ebből körülbelül 5 millió vezető nélküli kilométer. A robotaxi szolgáltatásai egyre nagyobb teret hódítanak, és folyamatosan pozitív felhasználói visszajelzéseket kapnak. 2024-ben a járművenkénti átlagos napi rendelések száma eléri a 15-öt.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

Az Egyesült Királyság West Midlands államában található Solihullban új autonóm járművek kísérleti programja zajlik. A NEC (Birmingham) látogatói most egy úttörő önvezető transzfer szolgáltatást vehetnek igénybe, amely forgalmas események idején üzemel. A Solihull & Coventry Automated Links Evolution (SCALE) projekt egy együttműködési kezdeményezés, amelynek célja, hogy jobban megértse, milyen szerepet játszhatnak az önvezető járművek egy napon a jövő közlekedési rendszereiben.

Az útvonal első szakasza, amely összeköti a BP Pulse Live Arenát a VIP és kék jelvényű parkolóval, a múlt héten indult el a Motorgyártók és Kereskedők Társasága (SMMT) és a Zenzic által szervezett nemzetközi kereskedelmi delegáció látogatása során. A világ minden tájáról, köztük Kínából, az Egyesült Államokból, Koreából, Németországból, Spanyolországból, Franciaországból, Mexikóból, Szlovákiából és Törökországból érkezett küldöttek az elsők között pattantak fel a legmodernebb járművek fedélzetére egy bemutató út során.

A próbaszolgáltatás már nyitva áll a nagyközönség számára, akik ellátogatnak a NEC közelgő jelentős eseményeire, beleértve a Haszongépjármű-kiállítást is.

Az útvonalat további szakaszokban bővítik, így nyárra majd a három elektromos önvezető járatból álló flotta egy hét km-es útvonalon szállítja az utasokat a Birmingham International pályaudvartól a NEC-ig és a Birmingham Business Parkig.

Az úttörő projektet a Solihull tanácsa által vezetett konzorcium hajtja végre, beleértve a Warwicki Egyetem WMG-jét és a Coventry Egyetemet, a Transport for West Midlands-t (TfWM), az NEC-t, a Coventry városi tanácsot, valamint az automatizált járműszimulációs szakembereket, az IPG-t és a dRisket.

Andy Mackiewicz tanácsos, a kabinet klímaváltozással és tervezéssel foglalkozó tagja azt mondta: „A csatlakoztatott automatizált mobilitás (CAM) technológiája képes forradalmasítani a közlekedést. Izgatottak vagyunk, hogy nemcsak Solihullban, hanem regionálisan és országszerte is élen járunk a CAM-telepítésekkel kapcsolatos ismeretek biztosításában különböző környezetben és forgatókönyvekben.”

„Az Egyesült Királyság és Európa egyik legjobb összeköttetésű úticélján keresztül megvalósuló új, Solihull-alapú útvonal három kulcsfontosságú eszközt egyesít az Egyesült Királyság központi csomópontjának területén, forgalmas, de ellenőrzött környezetben működik, és további valós üzemeltetési tapasztalatokat szerez.

„Folyamatos tanulásunk részeként a TfWM kollégái utasfelmérések sorozatát fogják végezni, hogy jobban megértsék a technológiával kapcsolatos attitűdöket és a lehetséges akadályokat. Arra biztatok mindenkit, aki szeretne segíteni az automatizált közlekedés jövőjének alakításában, hogy ellenőrizze a következő fejlesztési dátumokat, és tegyen egy kört.”

Az akadálymentesített, teljesen elektromos járatokat az új-zélandi székhelyű autonóm járműgyártó, az Ohmio építette, amelyet az Egyesült Királyságban az Ohmio UK képvisel, és legfeljebb 14 utas szállítására alkalmas. Kifinomult kamerák és érzékelők segítségével megértik környezetüket, lehetővé téve számukra az élő forgalommal való interakciót és a biztonságos mozgást. A jelenlegi jogszabályoknak megfelelően a járatok fedélzetén egy emberi kezelő lesz, aki szükség esetén átveheti az irányítást. Minden egyes utazást valós időben követnek nyomon a TfWM Summer Lane-i irányítóközpontjából.

A több millió fontos értékű projekt finanszírozását a Közlekedési Minisztérium összekapcsolt autonóm járművekkel foglalkozó központja (CCAV) biztosította.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com