Négy-öt évvel ezelőtt azt várták, hogy az önvezető autók mindennapossá válnak az utakon. A valóságban azonban ez még elég messze van. Kiderült, hogy egy számítógépet megtanítani arra, hogy az emberi elménél gyorsabban és jobban reagáljon a számtalan napi vezetési kihívásra, sokkal bonyolultabb, mint azt először várták.

De akkor vajon mikor válnak realitássá az önvezető autók az utakon? Ennek jobb előrejelzéséhez először meg kell értenünk, hogyan működnek az AI-rendszerek.

Ahhoz, hogy az AI-rendszerek tanulhassanak, megfelelő adatokkal kell ellátni őket. Ahhoz, hogy ezt nagy léptékben meg lehessen tenni, a gyártóknak sok piacon kell jelen lenniük, és nagyon speciális körülmények között hatalmas mennyiségű adatot kell megszerezniük. Más szóval, ahhoz, hogy egy mesterséges intelligencia rendszer emberként viselkedjen, tanulnia kell az embertől.

Ennek lenyűgöző példája egy amerikai székhelyű elektromos járműgyártó cégtől származik, amely úgy döntött, hogy egy szuperszámítógépet helyez el járművei kesztyűtartójába, hogy információkat gyűjtsön.

Ez lehetővé tette, hogy a jármű gyorsan és nagy léptékben tanulja meg és értelmezze az adatokat. Ez a hatalmas befektetés, annak ellenére, hogy potenciálisan kockázatosnak ítélték, lehetőséget adott számukra a valódi emberi adatok elemzésére, lehetővé téve rendszereik számára, hogy elkezdjék utánozni az emberi vezetőt.

Ez viszont lehetővé tette számukra, hogy kifejleszthessék saját szuperszámítógépüket, amivel jelentős előreléptek a többi autógyártóhoz képest. Végső soron, amikor az autonóm vezetési technológia fejlesztéséről van szó, a mindennapi vezetői adatok sokkal jobbak, mint a robottesztelésekből nyert adatok.

Az igazság az, hogy az autóipar sok éve nem skálázható modellben működik. Időt pazaroltak el a robotoktól gyűjtött adatok felhasználásával, amikor az ipar jobban járt volna az emberi vezetőktől származó releváns adatok felhasználásával.

Egy másik leküzdendő kihívás, hogy a lakosság nagy része szkeptikus az önvezető autókkal kapcsolatban.

A számítógépek iránti bizalom korlátozott, és túl veszélyesnek tűnik az a gondolat, hogy egy potenciálisan kockázatos tevékenységet egy számítógépre bízzanak. A fogyasztói piacon való elfogadás elnyeréséhez az autógyártóknak hatalmas mennyiségű adatot kell rögzíteniük a különböző vezetési körülmények között, hogy valóban az emberi vezetőt utánozzák, és így biztosíthassák a felhasználókat a rendszerek megbízhatóságáról. Egyelőre ez az, amit még el kell érniük.

Az egyik módja annak, hogy sokkal közelebb kerüljünk ezeknek a problémáknak a gyors megoldásához, ha az autógyártók megosztják a saját adatbázisukat.

Az autógyártók legnagyobb problémája az, hogy nem osztják meg egymással az autonóm adatokat, ami megakadályozza, hogy bárki valóban megszerezze azt a tömeges adatmennyiséget, amely az előrejutásukhoz szükséges. Ezenkívül jobban megtervezett algoritmusokra van szükség, amelyek különféle körülményeket tárnak fel a különböző országokban, és figyelembe veszik az egyes országok eltérő adatszolgáltatási szabályozását is.

Az autonóm járművek biztonsága rendkívül fontos. Számos szabvány létezik a járművek biztonságára vonatkozóan, beleértve a DTR 4804-et, amely az első lépés az ISO szabványosítás felé, kifejezetten az autonóm járművekre vonatkozóan. 2020-ban 11 iparági vezető gyűlt össze, hogy kiadjon egy fehér könyvet SaFAD (Safety First for Automated Driving) néven, amely az ISO DTR 4804 alapja. Ez a szabvány leírja az automatizált vezetési rendszerek fejlesztésének és érvényesítésének lépéseit, amelyek a világszerte alkalmazott kiadványokban közzétett alapvető biztonsági elveken alapulnak. Figyelembe veszi a biztonságot és kiberbiztonságot, valamint az automatizált vezetési rendszerek ellenőrzési és érvényesítési módszereit.

További adatvédelmi aggályok övezik a felhasználók adatait.

Az autonóm vezetési irányelvek elsajátításának új megközelítése azonban az adatvédelmi aggályok tiszteletben tartása mellett egy peer-to-peer Deep Federated Learning (DFL) megközelítést javasol a mély architektúrák teljesen decentralizált képzésére, és megszünteti a központi hangszerelés szükségességét.

Ez azt jelenti, hogy meg kell tervezni egy új Egyesített Autonóm Vezetési hálózatot, amely javíthatja a modell stabilitását, biztosítja a konvergenciát, és kezelheti a kiegyensúlyozatlan adatelosztási problémákat, miközben összevont tanulási módszerekkel oktatják.

A kezdeti kísérleti eredmények azt mutatják, hogy ezzel a megközelítéssel a DFL jobb pontosságot ér el, mint más közelmúltbeli módszerek. Ezenkívül ez az újszerű megközelítés megőrizheti a magánélet védelmét azáltal, hogy nem gyűjti a felhasználói adatokat egy központi szerverre.

Az autógyártóknak meg kell találniuk a módját, hogy a lehető legbiztonságosabbá tegyék a járműveket, miközben védik ügyfeleik adatait. A biztonság rendkívül fontos.

Az autonóm járművek izgalmas lehetőséget kínálnak, de amint egyre inkább elterjednek, a gyártóknak új és innovatív módszereket kell keresniük a versenyképes megkülönböztetés érdekében.

Ilyen például a jármű felépítése. Az autógyártóknak saját felépítést kell kialakítaniuk, különös tekintettel a tervezésre és a digitális élményre.

A jármű számítógépében lévő szoftver lehet végső soron az alapvető megkülönböztető tényező. De ki a legalkalmasabb ezeknek a jelentős változásoknak a végrehajtására? Az egyik nagy vita az, hogy a nagyobb tapasztalattal rendelkező szerződéses gyártók vagy a technológiavezérelt vállalatok legyenek-e azok, akik tudják, hogyan kell gyors számítógépeket nagy méretekben építeni.

Egy másik érdekes terület a kényelmi funkciók kérdése. Például egy szórakoztató rendszer, vagy biztonsági funkciók a parkolóinas-szolgáltatáshoz, vagy akár autonóm parkolóinas-szolgáltatás, ahol a sofőr behívhatja az autót egy adott helyre. Mindezek a funkciók vonzzák a fogyasztókat. De a kérdés az: hogyan fizetnek majd az ügyfelek ezekért a kiegészítő szolgáltatásokért? Egyszeri fizetés lesz, vagy előfizetéses modell, ahol a jármű tulajdonosa eseti alapon fizet?

Végső soron az önvezető autók számtalan lehetőséget nyújtanak.

Az automatizált vezetés képes csökkenteni a közúti közlekedéssel összefüggő balesetek számát. Ahhoz azonban, hogy ez biztonságosan, a fogyasztói bizalmat megőrző módon, valóban biztonságos utakkal történjen, időt kell szánni a fejlesztési folyamatokra, és néhány fontos kérdés még megválaszolásra vár. Az összes autógyártónak meg kellene osztania az adatkészleteit, mivel a valóságban az együttműködés az egyetlen út.

Forrás: IT Pro Portal

https://www.itproportal.com/features/the-future-of-self-driving-cars-what-lies-ahead/

A zaj kulcsfontosságú a gyalogosbalesetek elkerülésében, különösen a gyengénlátók számára.

Az elektromos autók alacsony decibelű motorjait sokan áldásnak érezhetik a zajszennyezett városokban, ahol a rosszul tompított benzinmotorok tépik az idegeket (és a dobhártyát). De lehet, hogy túlságosan csendesek?

Michael Roan, a Pennsylvania állambeli Penn State Egyetem mérnökprofesszora szerint a válasz sajnos igen, különösen a látássérültek számára, akik a hallásukra támaszkodnak a közeledő veszély észlelésében.

A Vision Australia jelentése szerint a vakok vagy gyengénlátók 35%-a arról számolt be, hogy közeledő elektromos járművek elütötték vagy majdnem elütötték őket.

Roan szerint a kormányok is tisztában vannak a problémával, mivel Ausztrália, az Egyesült Államok és az EU mind meghatározza a szabványokat az elektromos járművek hangereje tekintetében.

De működnek ezek a szabványok?

Hogy ezt megtudja, Roan kölcsönkért egy Chevy Voltot a General Motorstól, és 16 embert toborzott, akik közül néhányan gyengénlátók, néhányan normál látásúak voltak, de bekötött szemmel, hogy hallgassák az autó közeledését egy csendes útszakaszon. Néha a Volt nem volt módosítva; máskor négy különböző típusú hang kibocsátására programozott hangszórókat használt, amelyek mindegyike megfelelt a szabványoknak.

Amikor önkéntesei meghallották az autó közeledését, megkérte őket, hogy nyomjanak meg egy gombot. Amikor azt gondolták, hogy már elment, másodszor is megnyomták a gombot.

Hogy nehezebb legyen a feladat, néhány teszt során Roan csapata olyan hangszórókat állított be, amelyek a normál városi környezethez hasonló háttérzajt játszottak. Néha 20 km/h-val ment az autó, néha 10 km/h-val.

Az eredmények elkeserítőek voltak.

Általában, mondta Roan az Amerikai Akusztikai Társaság 181. ülésén Washingtonban, az emberek sokkal jobban hallották az autót, amikor az 20 km/h-ás sebességgel haladt, mint amikor 10 km/h-val, ami nem meglepő, hiszen minél gyorsabban megy az autó, annál inkább hallatszik az abroncsok zaja.

Elmondása szerint 20 km/h felett a gumizaj dominál, és a legtöbb autó hangja nagyjából egyforma. De 10 km/h-nál azt tapasztalta, hogy önkénteseinek 20%-a a veszélybe került volna.

Ami még rosszabb, hogy a 90 kísérlet során két alkalommal senki sem hallotta az autót. Ez nem sok, „de ha ezt több millió és millió emberre extrapoláljuk, akkor sok ember megsérül” – mondja.

A következő lépés annak kiderítése, hogy milyen típusú zajok csökkentik legjobban ezt a kockázatot anélkül, hogy kellemetlenül hangosak lennének.

Roan szerint a szabályozó hatóságok ellene voltak annak, hogy az autó hangját egyszerűen a belső égésű motoroséhoz tegyék hasonlóvá. A tesztek során azt mondja, „az embereknek ez nem igazán tetszett”.

Ehelyett valami „futurisztikusabbat” akarnak, ami jelzi, hogy a jármű elektromos. Hozzáteszi, hogy azok a hangok, amelyek a leghatékonyabbnak tűnnek a figyelem felkeltésére, nem az egyenletes zúgás, hanem olyan hangok, amelyek hangerejükben vagy hangmagasságában változnak.

„Ez nagyon gyorsan felkelti az emberek figyelmét” – mondja. „[Bár] ezzel általában bosszantóbbá is válnak, ezért meg kell találni az egyensúlyt.”

Egy másik kérdés, hogyan lehet ezt megvalósítani, amikor majd mindenhol elektromos járművek lesznek. „Ha 20 ilyen autó van egy területen, az hogyan befolyásolja azt, hogy az emberek felismerjék a legveszélyesebbet?” – kérdezi Roan. – „Szerintem ezt még senki sem tudja.”

Forrás: Cosmos Magazine

https://cosmosmagazine.com/technology/automation/adding-noise-to-electric-cars-for-safer-driving/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=adding-noise-to-electric-cars-for-safer-driving

Az autonóm járműgyártó cégek egy közös nyelv – szabványosított fényminták vagy hangok – használatát vizsgálják, amely segítené a vezető nélküli autókat abban, hogy kommunikálni tudják szándékaikat az emberekkel.

Ez azért lenne fontos, mert az autonóm járművek várhatóan hosszú ideig megosztják majd az utat az ember által vezetett járművekkel, gyalogosokkal és kerékpárosokkal. Egy szabványos kommunikációs módszer kialakítása bizalmat építhet, és csökkentheti a közlekedési balesetek számát, mivel az emberi sofőröktől eltérően az AV-k nem tudnak szemkontaktust teremteni a többi közlekedővel, és nem tudnak gesztusokkal jelezni, hogy például átengedik a gyalogost az úton.

Az Argo.ai, az önvezető rendszerek fejlesztője arra buzdítja fejlesztőtársait, hogy fogadják el az autonóm járművek és a kerékpárosok közötti biztonságos interakcióhoz újonnan kiadott műszaki irányelveit.

Az Amerikai Kerékpárosok Ligájával együttműködésben kidolgozott irányelvek arra ösztönzik az AV-cégeket, hogy építsék be kerékpárutakat például a mesterséges intelligencia-térképeikbe, és modellezzék algoritmusaikkal a tipikus kerékpáros viselkedést – például a sávban való elhelyezkedést vagy a nyitott autóajtó megkerülését.

Az Argo iránymutatásai szerint az önvezető autókat arra is be kell programozni, hogy lassítsanak, és extra teret adjanak, ha nem világos, hogy mit fog tenni a kerékpáros.

„Az utak az elmúlt évtizedben jelentősen kevésbé biztonságossá váltak a járműveken kívüli emberek számára” – mondta Ken McLeod, az Amerikai Kerékpárosok Ligájának politikai igazgatója.

„A kerékpárosokkal való interakcióval az Argo demonstrálja elkötelezettségét az automatizált technológia e halálos tendencia megfordításában betöltött szerepe iránt.”

Eközben a cégek az önvezető járművek számára is igyekeznek közös nyelvet találni.

Egyes vállalatok az általuk bevált gyakorlatokat népszerűsítik önvezető technológiájuk önkéntes biztonsági önértékelésén keresztül, amelyet benyújtottak az Országos Közúti Közlekedésbiztonsági Hatósághoz.

A Ford Motor biztonsági jelentése például egy fehér fénysávot ír le, amely a szélvédő tetejéhez közel van felszerelve, ahol a gyalogos vagy kerékpáros egyébként az emberi vezető jelzéseit keresheti.

A Ford a Virginia Tech Transportation Institute kutatóival együttműködve különböző jelmintákat dolgozott ki annak jelzésére, hogy egy AV például felveszi vagy kirakja éppen az utasát, vagy felismer egy másik közlekedőt a mozgása azonosításával és követésével.

A Ford állítása szerint dolgozik a külső vizuális kommunikáció szabványos módszerének kidolgozásán.

Eközben a Zoox, amely egyedi robotaxikat gyárt, saját kommunikációs mintáit teszteli a tervezés során a járműbe épített különféle lámpák segítségével.

A járműben, amelynek nincs eleje vagy hátulja, 32 hangszóró is található, amelyek a hangot egy adott irányba tudják irányítani, így kommunikálhatnak a többi közlekedővel.

„Jobban tudjuk irányítani, hogy hogyan kommunikálunk, így konkrét felhasználókat célozhatunk meg, és gondoskodhatunk arról, hogy a szükséges emberek a megfelelő hangnemben hallják a hangokat” – mondta Riccardo Giraldi, a Zoox terméktapasztalatért felelős vezető igazgatója az Axiosnak. „Jelenleg csak egy hang van, a dudálás, ami a városokban elég bosszantó”– mondta.

Ahogy mindenki érti a piros, sárga és zöld közlekedési lámpák jelentését, az AV-k számára is ki kell dolgozni szabványos kommunikációs módokat.

Az autonóm autóktól azt várják, hogy csökkentsék az emberi hiba által okozott balesetek számát. Amerika útjai egyre halálosabbak, 2021 első felében 18%-kal nőtt a közlekedési halálesetek száma az Egyesült Államokban, ami főként olyan kockázatos viselkedéseknek köszönhető, mint a gyorshajtás, SMS-ezés vagy ittas vezetés.

Forrás: Axios

https://www.axios.com/seeking-a-common-language-for-self-driving-cars-f21c70a0-585e-4916-83a0-fa1e461ba16d.html

Négy-öt évvel ezelőtt azt várták, hogy az önvezető autók mindennapossá válnak az utakon. A valóságban azonban ez még elég messze van. Kiderült, hogy egy számítógépet megtanítani arra, hogy az emberi elménél gyorsabban és jobban reagáljon a számtalan napi vezetési kihívásra, sokkal bonyolultabb, mint azt először várták.

De akkor vajon mikor válnak realitássá az önvezető autók az utakon? Ennek jobb előrejelzéséhez először meg kell értenünk, hogyan működnek az AI-rendszerek.

Ahhoz, hogy az AI-rendszerek tanulhassanak, megfelelő adatokkal kell ellátni őket. Ahhoz, hogy ezt nagy léptékben meg lehessen tenni, a gyártóknak sok piacon kell jelen lenniük, és nagyon speciális körülmények között hatalmas mennyiségű adatot kell megszerezniük. Más szóval, ahhoz, hogy egy mesterséges intelligencia rendszer emberként viselkedjen, tanulnia kell az embertől.

Ennek lenyűgöző példája egy amerikai székhelyű elektromos járműgyártó cégtől származik, amely úgy döntött, hogy egy szuperszámítógépet helyez el járművei kesztyűtartójába, hogy információkat gyűjtsön.

Ez lehetővé tette, hogy a jármű gyorsan és nagy léptékben tanulja meg és értelmezze az adatokat. Ez a hatalmas befektetés, annak ellenére, hogy potenciálisan kockázatosnak ítélték, lehetőséget adott számukra a valódi emberi adatok elemzésére, lehetővé téve rendszereik számára, hogy elkezdjék utánozni az emberi vezetőt.

Ez viszont lehetővé tette számukra, hogy kifejleszthessék saját szuperszámítógépüket, amivel jelentős előreléptek a többi autógyártóhoz képest. Végső soron, amikor az autonóm vezetési technológia fejlesztéséről van szó, a mindennapi vezetői adatok sokkal jobbak, mint a robottesztelésekből nyert adatok.

Az igazság az, hogy az autóipar sok éve nem skálázható modellben működik. Időt pazaroltak el a robotoktól gyűjtött adatok felhasználásával, amikor az ipar jobban járt volna az emberi vezetőktől származó releváns adatok felhasználásával.

Egy másik leküzdendő kihívás, hogy a lakosság nagy része szkeptikus az önvezető autókkal kapcsolatban.

A számítógépek iránti bizalom korlátozott, és túl veszélyesnek tűnik az a gondolat, hogy egy potenciálisan kockázatos tevékenységet egy számítógépre bízzanak. A fogyasztói piacon való elfogadás elnyeréséhez az autógyártóknak hatalmas mennyiségű adatot kell rögzíteniük a különböző vezetési körülmények között, hogy valóban az emberi vezetőt utánozzák, és így biztosíthassák a felhasználókat a rendszerek megbízhatóságáról. Egyelőre ez az, amit még el kell érniük.

Az egyik módja annak, hogy sokkal közelebb kerüljünk ezeknek a problémáknak a gyors megoldásához, ha az autógyártók megosztják a saját adatbázisukat.

Az autógyártók legnagyobb problémája az, hogy nem osztják meg egymással az autonóm adatokat, ami megakadályozza, hogy bárki valóban megszerezze azt a tömeges adatmennyiséget, amely az előrejutásukhoz szükséges. Ezenkívül jobban megtervezett algoritmusokra van szükség, amelyek különféle körülményeket tárnak fel a különböző országokban, és figyelembe veszik az egyes országok eltérő adatszolgáltatási szabályozását is.

Az autonóm járművek biztonsága rendkívül fontos. Számos szabvány létezik a járművek biztonságára vonatkozóan, beleértve a DTR 4804-et, amely az első lépés az ISO szabványosítás felé, kifejezetten az autonóm járművekre vonatkozóan. 2020-ban 11 iparági vezető gyűlt össze, hogy kiadjon egy fehér könyvet SaFAD (Safety First for Automated Driving) néven, amely az ISO DTR 4804 alapja. Ez a szabvány leírja az automatizált vezetési rendszerek fejlesztésének és érvényesítésének lépéseit, amelyek a világszerte alkalmazott kiadványokban közzétett alapvető biztonsági elveken alapulnak. Figyelembe veszi a biztonságot és kiberbiztonságot, valamint az automatizált vezetési rendszerek ellenőrzési és érvényesítési módszereit.

További adatvédelmi aggályok övezik a felhasználók adatait.

Az autonóm vezetési irányelvek elsajátításának új megközelítése azonban az adatvédelmi aggályok tiszteletben tartása mellett egy peer-to-peer Deep Federated Learning (DFL) megközelítést javasol a mély architektúrák teljesen decentralizált képzésére, és megszünteti a központi hangszerelés szükségességét.

Ez azt jelenti, hogy meg kell tervezni egy új Egyesített Autonóm Vezetési hálózatot, amely javíthatja a modell stabilitását, biztosítja a konvergenciát, és kezelheti a kiegyensúlyozatlan adatelosztási problémákat, miközben összevont tanulási módszerekkel oktatják.

A kezdeti kísérleti eredmények azt mutatják, hogy ezzel a megközelítéssel a DFL jobb pontosságot ér el, mint más közelmúltbeli módszerek. Ezenkívül ez az újszerű megközelítés megőrizheti a magánélet védelmét azáltal, hogy nem gyűjti a felhasználói adatokat egy központi szerverre.

Az autógyártóknak meg kell találniuk a módját, hogy a lehető legbiztonságosabbá tegyék a járműveket, miközben védik ügyfeleik adatait. A biztonság rendkívül fontos.

Az autonóm járművek izgalmas lehetőséget kínálnak, de amint egyre inkább elterjednek, a gyártóknak új és innovatív módszereket kell keresniük a versenyképes megkülönböztetés érdekében.

Ilyen például a jármű felépítése. Az autógyártóknak saját felépítést kell kialakítaniuk, különös tekintettel a tervezésre és a digitális élményre.

A jármű számítógépében lévő szoftver lehet végső soron az alapvető megkülönböztető tényező. De ki a legalkalmasabb ezeknek a jelentős változásoknak a végrehajtására? Az egyik nagy vita az, hogy a nagyobb tapasztalattal rendelkező szerződéses gyártók vagy a technológiavezérelt vállalatok legyenek-e azok, akik tudják, hogyan kell gyors számítógépeket nagy méretekben építeni.

Egy másik érdekes terület a kényelmi funkciók kérdése. Például egy szórakoztató rendszer, vagy biztonsági funkciók a parkolóinas-szolgáltatáshoz, vagy akár autonóm parkolóinas-szolgáltatás, ahol a sofőr behívhatja az autót egy adott helyre. Mindezek a funkciók vonzzák a fogyasztókat. De a kérdés az: hogyan fizetnek majd az ügyfelek ezekért a kiegészítő szolgáltatásokért? Egyszeri fizetés lesz, vagy előfizetéses modell, ahol a jármű tulajdonosa eseti alapon fizet?

Végső soron az önvezető autók számtalan lehetőséget nyújtanak.

Az automatizált vezetés képes csökkenteni a közúti közlekedéssel összefüggő balesetek számát. Ahhoz azonban, hogy ez biztonságosan, a fogyasztói bizalmat megőrző módon, valóban biztonságos utakkal történjen, időt kell szánni a fejlesztési folyamatokra, és néhány fontos kérdés még megválaszolásra vár. Az összes autógyártónak meg kellene osztania az adatkészleteit, mivel a valóságban az együttműködés az egyetlen út.

Forrás: IT Pro Portal

https://www.itproportal.com/features/the-future-of-self-driving-cars-what-lies-ahead/

A zaj kulcsfontosságú a gyalogosbalesetek elkerülésében, különösen a gyengénlátók számára.

Az elektromos autók alacsony decibelű motorjait sokan áldásnak érezhetik a zajszennyezett városokban, ahol a rosszul tompított benzinmotorok tépik az idegeket (és a dobhártyát). De lehet, hogy túlságosan csendesek?

Michael Roan, a Pennsylvania állambeli Penn State Egyetem mérnökprofesszora szerint a válasz sajnos igen, különösen a látássérültek számára, akik a hallásukra támaszkodnak a közeledő veszély észlelésében.

A Vision Australia jelentése szerint a vakok vagy gyengénlátók 35%-a arról számolt be, hogy közeledő elektromos járművek elütötték vagy majdnem elütötték őket.

Roan szerint a kormányok is tisztában vannak a problémával, mivel Ausztrália, az Egyesült Államok és az EU mind meghatározza a szabványokat az elektromos járművek hangereje tekintetében.

De működnek ezek a szabványok?

Hogy ezt megtudja, Roan kölcsönkért egy Chevy Voltot a General Motorstól, és 16 embert toborzott, akik közül néhányan gyengénlátók, néhányan normál látásúak voltak, de bekötött szemmel, hogy hallgassák az autó közeledését egy csendes útszakaszon. Néha a Volt nem volt módosítva; máskor négy különböző típusú hang kibocsátására programozott hangszórókat használt, amelyek mindegyike megfelelt a szabványoknak.

Amikor önkéntesei meghallották az autó közeledését, megkérte őket, hogy nyomjanak meg egy gombot. Amikor azt gondolták, hogy már elment, másodszor is megnyomták a gombot.

Hogy nehezebb legyen a feladat, néhány teszt során Roan csapata olyan hangszórókat állított be, amelyek a normál városi környezethez hasonló háttérzajt játszottak. Néha 20 km/h-val ment az autó, néha 10 km/h-val.

Az eredmények elkeserítőek voltak.

Általában, mondta Roan az Amerikai Akusztikai Társaság 181. ülésén Washingtonban, az emberek sokkal jobban hallották az autót, amikor az 20 km/h-ás sebességgel haladt, mint amikor 10 km/h-val, ami nem meglepő, hiszen minél gyorsabban megy az autó, annál inkább hallatszik az abroncsok zaja.

Elmondása szerint 20 km/h felett a gumizaj dominál, és a legtöbb autó hangja nagyjából egyforma. De 10 km/h-nál azt tapasztalta, hogy önkénteseinek 20%-a a veszélybe került volna.

Ami még rosszabb, hogy a 90 kísérlet során két alkalommal senki sem hallotta az autót. Ez nem sok, „de ha ezt több millió és millió emberre extrapoláljuk, akkor sok ember megsérül” – mondja.

A következő lépés annak kiderítése, hogy milyen típusú zajok csökkentik legjobban ezt a kockázatot anélkül, hogy kellemetlenül hangosak lennének.

Roan szerint a szabályozó hatóságok ellene voltak annak, hogy az autó hangját egyszerűen a belső égésű motoroséhoz tegyék hasonlóvá. A tesztek során azt mondja, „az embereknek ez nem igazán tetszett”.

Ehelyett valami „futurisztikusabbat” akarnak, ami jelzi, hogy a jármű elektromos. Hozzáteszi, hogy azok a hangok, amelyek a leghatékonyabbnak tűnnek a figyelem felkeltésére, nem az egyenletes zúgás, hanem olyan hangok, amelyek hangerejükben vagy hangmagasságában változnak.

„Ez nagyon gyorsan felkelti az emberek figyelmét” – mondja. „[Bár] ezzel általában bosszantóbbá is válnak, ezért meg kell találni az egyensúlyt.”

Egy másik kérdés, hogyan lehet ezt megvalósítani, amikor majd mindenhol elektromos járművek lesznek. „Ha 20 ilyen autó van egy területen, az hogyan befolyásolja azt, hogy az emberek felismerjék a legveszélyesebbet?” – kérdezi Roan. – „Szerintem ezt még senki sem tudja.”

Forrás: Cosmos Magazine

https://cosmosmagazine.com/technology/automation/adding-noise-to-electric-cars-for-safer-driving/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=adding-noise-to-electric-cars-for-safer-driving

Az autonóm járműgyártó cégek egy közös nyelv – szabványosított fényminták vagy hangok – használatát vizsgálják, amely segítené a vezető nélküli autókat abban, hogy kommunikálni tudják szándékaikat az emberekkel.

Ez azért lenne fontos, mert az autonóm járművek várhatóan hosszú ideig megosztják majd az utat az ember által vezetett járművekkel, gyalogosokkal és kerékpárosokkal. Egy szabványos kommunikációs módszer kialakítása bizalmat építhet, és csökkentheti a közlekedési balesetek számát, mivel az emberi sofőröktől eltérően az AV-k nem tudnak szemkontaktust teremteni a többi közlekedővel, és nem tudnak gesztusokkal jelezni, hogy például átengedik a gyalogost az úton.

Az Argo.ai, az önvezető rendszerek fejlesztője arra buzdítja fejlesztőtársait, hogy fogadják el az autonóm járművek és a kerékpárosok közötti biztonságos interakcióhoz újonnan kiadott műszaki irányelveit.

Az Amerikai Kerékpárosok Ligájával együttműködésben kidolgozott irányelvek arra ösztönzik az AV-cégeket, hogy építsék be kerékpárutakat például a mesterséges intelligencia-térképeikbe, és modellezzék algoritmusaikkal a tipikus kerékpáros viselkedést – például a sávban való elhelyezkedést vagy a nyitott autóajtó megkerülését.

Az Argo iránymutatásai szerint az önvezető autókat arra is be kell programozni, hogy lassítsanak, és extra teret adjanak, ha nem világos, hogy mit fog tenni a kerékpáros.

„Az utak az elmúlt évtizedben jelentősen kevésbé biztonságossá váltak a járműveken kívüli emberek számára” – mondta Ken McLeod, az Amerikai Kerékpárosok Ligájának politikai igazgatója.

„A kerékpárosokkal való interakcióval az Argo demonstrálja elkötelezettségét az automatizált technológia e halálos tendencia megfordításában betöltött szerepe iránt.”

Eközben a cégek az önvezető járművek számára is igyekeznek közös nyelvet találni.

Egyes vállalatok az általuk bevált gyakorlatokat népszerűsítik önvezető technológiájuk önkéntes biztonsági önértékelésén keresztül, amelyet benyújtottak az Országos Közúti Közlekedésbiztonsági Hatósághoz.

A Ford Motor biztonsági jelentése például egy fehér fénysávot ír le, amely a szélvédő tetejéhez közel van felszerelve, ahol a gyalogos vagy kerékpáros egyébként az emberi vezető jelzéseit keresheti.

A Ford a Virginia Tech Transportation Institute kutatóival együttműködve különböző jelmintákat dolgozott ki annak jelzésére, hogy egy AV például felveszi vagy kirakja éppen az utasát, vagy felismer egy másik közlekedőt a mozgása azonosításával és követésével.

A Ford állítása szerint dolgozik a külső vizuális kommunikáció szabványos módszerének kidolgozásán.

Eközben a Zoox, amely egyedi robotaxikat gyárt, saját kommunikációs mintáit teszteli a tervezés során a járműbe épített különféle lámpák segítségével.

A járműben, amelynek nincs eleje vagy hátulja, 32 hangszóró is található, amelyek a hangot egy adott irányba tudják irányítani, így kommunikálhatnak a többi közlekedővel.

„Jobban tudjuk irányítani, hogy hogyan kommunikálunk, így konkrét felhasználókat célozhatunk meg, és gondoskodhatunk arról, hogy a szükséges emberek a megfelelő hangnemben hallják a hangokat” – mondta Riccardo Giraldi, a Zoox terméktapasztalatért felelős vezető igazgatója az Axiosnak. „Jelenleg csak egy hang van, a dudálás, ami a városokban elég bosszantó”– mondta.

Ahogy mindenki érti a piros, sárga és zöld közlekedési lámpák jelentését, az AV-k számára is ki kell dolgozni szabványos kommunikációs módokat.

Az autonóm autóktól azt várják, hogy csökkentsék az emberi hiba által okozott balesetek számát. Amerika útjai egyre halálosabbak, 2021 első felében 18%-kal nőtt a közlekedési halálesetek száma az Egyesült Államokban, ami főként olyan kockázatos viselkedéseknek köszönhető, mint a gyorshajtás, SMS-ezés vagy ittas vezetés.

Forrás: Axios

https://www.axios.com/seeking-a-common-language-for-self-driving-cars-f21c70a0-585e-4916-83a0-fa1e461ba16d.html

Az Apple közel fél évszázada a technológiai ipar egyik úttörője. A főként fogyasztói termékeire, például Macbookjaira, iPhone-jaira vagy iPadjeire koncentráló technológiai vállalat 2025-ig egy teljesen autonóm, önvezető autó bevezetését tervezi. A „Project Titan” keretében az Apple több mint 1000 mérnöke működik együtt egy elektromos jármű kifejlesztésén.

2020-ban az Apple megszerezte az önvezető autók tesztelési engedélyét, ami újra működésbe lendítette a 2014-ben már felvetett tervet.

Az Apple vezérigazgatója, Tim Cook megerősítette, hogy a cég az önvezető autók szoftvereinek területén dolgozik. Ritkán fordul elő, hogy az Apple megerősítsen bármilyen közelgő projektet, de az autószektorban uralkodó szabályozások miatt közzé kellett tenniük néhány hírt.

2021-ben megerősítést nyert, hogy az Apple egy teljesen autonóm elektromos autó kifejlesztésén dolgozik, amely nem igényel felhasználói beavatkozást, és még kormányt és pedálokat sem tartalmaz.

A projekt 2025-re tűzte ki a projekt határidejét, azonban egy teljesen autonóm autó kifejlesztése több időt vehet igénybe és késések is előfordulhatnak. Az autó az Apple valaha volt legfejlettebb szilíciumát tartalmazza majd, beleértve a neurális motort, amely képes megbirkózni egy ilyen nehéz mesterséges intelligencia feladattal.

Az Apple teljesen autonóm elektromos autó kifejlesztésére irányuló projektjét John Giannandrea mesterséges intelligenciával és gépi tanulással foglalkozó főnökük vezeti majd, és részt vesz benne az Apple Watch fejlesztéséért felelős szakember, Kevin Lynch is.

A kezdeti szakaszban a cég arról döntött, hogy egy teljesen autonóm önvezető autót fejleszt-e kormány és pedálok nélkül, vagy egy Teslához hasonló, korlátozott önvezető képességű modellt. Kevin Lynch azonban egy teljesen autonóm, önvezető elektromos járműre törekedett, amely nem igényel emberi beavatkozást.

Mostanában számos alkalommal megfigyelhető volt, amikor az Apple a kaliforniai utakon Lexus SUV-okkal tesztelte önvezető szoftverét. A projekt célja egy olyan elektromos autó elkészítése, amely minden versenytársánál fejlettebb, és magasabb kategóriás modellként kerül forgalomba, mint a mindennapi elektromos autók.

Az Apple azt is tervezi, hogy a belső teret a teljes önvezető képesség köré tervezi, és az utasokat is egymással szembe ülteti, mint egy limuzinban. A céghez közel álló források szerint közel állnak a projekt kulcsfontosságú mérföldkövéhez, hiszen a legtöbb munka már majdnem kész a processzoron, amelyet az Apple az autó első generációjával tervez szállítani.

Mivel az Apple nem maga fogja gyártani az autókat, egy autógyártó céggel kívánnak együttműködni, és tárgyalásokat folytattak többek között a Hyundai-jal is. Az első generációs autó a tervek szerint a Hyundai E-GMP Electric Vehicle platformjára épül, de ez attól függ, hogy az Apple együttműködik-e a Hyundai-jal.

Az egyik legfontosabb dolog az egész projektben, hogy ez az autó az Apple ökoszisztémájának része lesz, és a felhasználók mély integrációt élvezhetnek más eszközökkel, például az iPhone-nal, az iPaddel vagy a Mac-el.

Az Apple megkezdte szoftverének közúti tesztelését, és körülbelül 69 önvezető technológiával rendelkező Lexus SUV-ja van. Teljesen autonóm önvezető autóként a biztonság a végfelhasználóknak és magának az Apple-nek is a fő szempontja, ezért a szoftver több rétegű biztonsági protokollt is tartalmaz majd.

Az Apple mérnökei úgy tervezik az autót, hogy az biztonságosabb legyen, mint a meglévő elektromos autók, redundáns szoftveres óvintézkedésekkel, amelyek megakadályozzák a szerencsétlenségeket. Ez magában foglalja a többszöri biztonsági mentést is, így elkerülhető a baleset. Az utasok biztonságát szem előtt tartva előfordulhat, hogy az Apple nem tudja kihagyni a felszereltségből a kormányt.

Az Apple-nek ki kell használnia a kombinált töltési rendszer előnyeit, amelyet a legtöbb elektromos járműgyártó vállalat, például a Mercedes, BMW, Tesla stb. használ. A CCS töltési szabvány lehetővé teszi az Apple autóinak felhasználói számára, hogy a már meglévő töltőállomásokat használják. Az Apple emellett az akkumulátort is szeretné felújítani egy monocellás kialakítással, amely az egyes akkumulátorcellákat terjedelmesebbé teszi, és helyet szabadít fel az akkumulátorcsomagban a modulok és tasakok csökkentésével. Az Apple arra számít, hogy ez csökkenti az akkumulátorok gyártási költségeit, miközben növeli a hatótávolságot.

Az Apple csökkenteni kívánja a LIDAR érzékelők méretét, hogy megfizethetőbbé és széles körben elérhetővé tegye őket tömeggyártású autókban. A cég több LIDAR gyártóval tárgyalt, és reméli, hogy olyan forradalmi formatervezéssel állhat elő, amely alkalmas lesz a teljesen autonóm autókhoz.

Az Apple belépése az elektromos járművek piacára minden bizonnyal más cégeket is ösztönözni fog arra, hogy kreatívabb megoldásokkal rukkoljanak elő, így a későbbiekben profitálnak az ügyfelekből. Mindazonáltal joggal feltételezhető, hogy egy teljesen autonóm önvezető autó kifejlesztése több időt vehet igénybe az Apple számára, és a bevezetése is késni fog.

Az Apple az elmúlt évtizedben csodákat tett az iPhone-ok és Macbookok processzorainak megújítása során, és nevéhez fűződik a piac leghatékonyabb processzorainak gyártása. Remélhetőleg Kevin Lynch, aki az Apple Watch mögött áll, ugyanezt a csodát teszi ezzel a projekttel is.

Forrás: Hot Cars

https://www.hotcars.com/apple-will-launch-all-electric-self-driving-car-by-2025/

A Tesla megkezdte az új Full Self-Driving Beta szoftverfrissítés (10.6-os verzió) bevezetését a flottájába, amely továbbfejlesztett objektumészlelést biztosít.

Ez a legújabb lépés az FSD-csomag fejlesztése és az ügyfeleknek tett ígéret betartása felé vezető hosszú úton, amelyet többször is elhalasztottak.

A Tesla lassan bevezeti az általa nevezett Full Self-Driving Beta (FSD Beta) verziót, amely önvezető szoftverének egy korai verziója, amelyet jelenleg a vállalat által kiválasztott Tesla-tulajdonosok flottája tesztel  „biztonsági tesztpontszámaik” alapján.

A szoftver lehetővé teszi, hogy a jármű autonóm módon vezessen az autó navigációs rendszerében megadott úti cél felé, de a vezetőnek ébernek kell maradnia, és készen kell állnia arra, hogy bármikor átvegye az irányítást.

Mivel a felelősség a vezetőt terheli, és nem a Tesla rendszerét, a neve ellenére továbbra is 2-es szintű vezetőt segítő rendszernek számít. Ez amolyan „két lépés előre, egy lépés hátra” típusú program volt, mivel egyes frissítések visszaesést mutattak a vezetési képességek tekintetében.

A legutóbbi frissítésekben az autógyártó további részleteket közölt a vezetési viselkedés változásairól. A Tesla ma megkezdi a Full Self-Driving Beta új verziójának terjesztését az Egyesült Államokban a 98-as és magasabb biztonsági pontszámmal rendelkező tulajdonosok körében.

A Tesla a 10.6-os verzió változásairól a következőket tette közzé:

• Továbbfejlesztett objektumészlelési hálózati architektúra nem VRU-khoz (pl. autók, teherautók, buszok). 7%-kal magasabb visszahívás. 16%-kal kisebb mélységi hiba és 21%-kal kisebb sebességhiba keresztező járműveknél.
• Új láthatósági hálózat 18,5%-kal kevesebb átlagos relatív hibával.
• Új általános statikus objektumhálózat 17%-os pontossággal nagy kanyarokban és éjszaka.
• Továbbfejlesztett megállási helyzet védelem nélküli balra kanyarodáskor, miközben elsőbbséget ad a szembejövő járműveknek, a keresztezési ponton túli objektum-előrejelzések használatával.
• Több helyet hagy a hosszirányú igazításhoz a sávegyesítés során az összevonási szakasz végének modellezésével.
• Fokozott kényelem, amikor a sávból kivágó járművekkel számol.

A robotpilóta fejlesztési üteme vélhetően növekedni fog a továbbiakban a cég Dojo szuperszámítógépével, valamint az új címkéző eszközzel.

Forrás:

https://electrek.co/2021/12/04/tesla-pushes-full-self-driving-beta-update-improved-object-detection/

Négy-öt évvel ezelőtt azt várták, hogy az önvezető autók mindennapossá válnak az utakon. A valóságban azonban ez még elég messze van. Kiderült, hogy egy számítógépet megtanítani arra, hogy az emberi elménél gyorsabban és jobban reagáljon a számtalan napi vezetési kihívásra, sokkal bonyolultabb, mint azt először várták.

De akkor vajon mikor válnak realitássá az önvezető autók az utakon? Ennek jobb előrejelzéséhez először meg kell értenünk, hogyan működnek az AI-rendszerek.

Ahhoz, hogy az AI-rendszerek tanulhassanak, megfelelő adatokkal kell ellátni őket. Ahhoz, hogy ezt nagy léptékben meg lehessen tenni, a gyártóknak sok piacon kell jelen lenniük, és nagyon speciális körülmények között hatalmas mennyiségű adatot kell megszerezniük. Más szóval, ahhoz, hogy egy mesterséges intelligencia rendszer emberként viselkedjen, tanulnia kell az embertől.

Ennek lenyűgöző példája egy amerikai székhelyű elektromos járműgyártó cégtől származik, amely úgy döntött, hogy egy szuperszámítógépet helyez el járművei kesztyűtartójába, hogy információkat gyűjtsön.

Ez lehetővé tette, hogy a jármű gyorsan és nagy léptékben tanulja meg és értelmezze az adatokat. Ez a hatalmas befektetés, annak ellenére, hogy potenciálisan kockázatosnak ítélték, lehetőséget adott számukra a valódi emberi adatok elemzésére, lehetővé téve rendszereik számára, hogy elkezdjék utánozni az emberi vezetőt.

Ez viszont lehetővé tette számukra, hogy kifejleszthessék saját szuperszámítógépüket, amivel jelentős előreléptek a többi autógyártóhoz képest. Végső soron, amikor az autonóm vezetési technológia fejlesztéséről van szó, a mindennapi vezetői adatok sokkal jobbak, mint a robottesztelésekből nyert adatok.

Az igazság az, hogy az autóipar sok éve nem skálázható modellben működik. Időt pazaroltak el a robotoktól gyűjtött adatok felhasználásával, amikor az ipar jobban járt volna az emberi vezetőktől származó releváns adatok felhasználásával.

Egy másik leküzdendő kihívás, hogy a lakosság nagy része szkeptikus az önvezető autókkal kapcsolatban.

A számítógépek iránti bizalom korlátozott, és túl veszélyesnek tűnik az a gondolat, hogy egy potenciálisan kockázatos tevékenységet egy számítógépre bízzanak. A fogyasztói piacon való elfogadás elnyeréséhez az autógyártóknak hatalmas mennyiségű adatot kell rögzíteniük a különböző vezetési körülmények között, hogy valóban az emberi vezetőt utánozzák, és így biztosíthassák a felhasználókat a rendszerek megbízhatóságáról. Egyelőre ez az, amit még el kell érniük.

Az egyik módja annak, hogy sokkal közelebb kerüljünk ezeknek a problémáknak a gyors megoldásához, ha az autógyártók megosztják a saját adatbázisukat.

Az autógyártók legnagyobb problémája az, hogy nem osztják meg egymással az autonóm adatokat, ami megakadályozza, hogy bárki valóban megszerezze azt a tömeges adatmennyiséget, amely az előrejutásukhoz szükséges. Ezenkívül jobban megtervezett algoritmusokra van szükség, amelyek különféle körülményeket tárnak fel a különböző országokban, és figyelembe veszik az egyes országok eltérő adatszolgáltatási szabályozását is.

Az autonóm járművek biztonsága rendkívül fontos. Számos szabvány létezik a járművek biztonságára vonatkozóan, beleértve a DTR 4804-et, amely az első lépés az ISO szabványosítás felé, kifejezetten az autonóm járművekre vonatkozóan. 2020-ban 11 iparági vezető gyűlt össze, hogy kiadjon egy fehér könyvet SaFAD (Safety First for Automated Driving) néven, amely az ISO DTR 4804 alapja. Ez a szabvány leírja az automatizált vezetési rendszerek fejlesztésének és érvényesítésének lépéseit, amelyek a világszerte alkalmazott kiadványokban közzétett alapvető biztonsági elveken alapulnak. Figyelembe veszi a biztonságot és kiberbiztonságot, valamint az automatizált vezetési rendszerek ellenőrzési és érvényesítési módszereit.

További adatvédelmi aggályok övezik a felhasználók adatait.

Az autonóm vezetési irányelvek elsajátításának új megközelítése azonban az adatvédelmi aggályok tiszteletben tartása mellett egy peer-to-peer Deep Federated Learning (DFL) megközelítést javasol a mély architektúrák teljesen decentralizált képzésére, és megszünteti a központi hangszerelés szükségességét.

Ez azt jelenti, hogy meg kell tervezni egy új Egyesített Autonóm Vezetési hálózatot, amely javíthatja a modell stabilitását, biztosítja a konvergenciát, és kezelheti a kiegyensúlyozatlan adatelosztási problémákat, miközben összevont tanulási módszerekkel oktatják.

A kezdeti kísérleti eredmények azt mutatják, hogy ezzel a megközelítéssel a DFL jobb pontosságot ér el, mint más közelmúltbeli módszerek. Ezenkívül ez az újszerű megközelítés megőrizheti a magánélet védelmét azáltal, hogy nem gyűjti a felhasználói adatokat egy központi szerverre.

Az autógyártóknak meg kell találniuk a módját, hogy a lehető legbiztonságosabbá tegyék a járműveket, miközben védik ügyfeleik adatait. A biztonság rendkívül fontos.

Az autonóm járművek izgalmas lehetőséget kínálnak, de amint egyre inkább elterjednek, a gyártóknak új és innovatív módszereket kell keresniük a versenyképes megkülönböztetés érdekében.

Ilyen például a jármű felépítése. Az autógyártóknak saját felépítést kell kialakítaniuk, különös tekintettel a tervezésre és a digitális élményre.

A jármű számítógépében lévő szoftver lehet végső soron az alapvető megkülönböztető tényező. De ki a legalkalmasabb ezeknek a jelentős változásoknak a végrehajtására? Az egyik nagy vita az, hogy a nagyobb tapasztalattal rendelkező szerződéses gyártók vagy a technológiavezérelt vállalatok legyenek-e azok, akik tudják, hogyan kell gyors számítógépeket nagy méretekben építeni.

Egy másik érdekes terület a kényelmi funkciók kérdése. Például egy szórakoztató rendszer, vagy biztonsági funkciók a parkolóinas-szolgáltatáshoz, vagy akár autonóm parkolóinas-szolgáltatás, ahol a sofőr behívhatja az autót egy adott helyre. Mindezek a funkciók vonzzák a fogyasztókat. De a kérdés az: hogyan fizetnek majd az ügyfelek ezekért a kiegészítő szolgáltatásokért? Egyszeri fizetés lesz, vagy előfizetéses modell, ahol a jármű tulajdonosa eseti alapon fizet?

Végső soron az önvezető autók számtalan lehetőséget nyújtanak.

Az automatizált vezetés képes csökkenteni a közúti közlekedéssel összefüggő balesetek számát. Ahhoz azonban, hogy ez biztonságosan, a fogyasztói bizalmat megőrző módon, valóban biztonságos utakkal történjen, időt kell szánni a fejlesztési folyamatokra, és néhány fontos kérdés még megválaszolásra vár. Az összes autógyártónak meg kellene osztania az adatkészleteit, mivel a valóságban az együttműködés az egyetlen út.

Forrás: IT Pro Portal

https://www.itproportal.com/features/the-future-of-self-driving-cars-what-lies-ahead/

A zaj kulcsfontosságú a gyalogosbalesetek elkerülésében, különösen a gyengénlátók számára.

Az elektromos autók alacsony decibelű motorjait sokan áldásnak érezhetik a zajszennyezett városokban, ahol a rosszul tompított benzinmotorok tépik az idegeket (és a dobhártyát). De lehet, hogy túlságosan csendesek?

Michael Roan, a Pennsylvania állambeli Penn State Egyetem mérnökprofesszora szerint a válasz sajnos igen, különösen a látássérültek számára, akik a hallásukra támaszkodnak a közeledő veszély észlelésében.

A Vision Australia jelentése szerint a vakok vagy gyengénlátók 35%-a arról számolt be, hogy közeledő elektromos járművek elütötték vagy majdnem elütötték őket.

Roan szerint a kormányok is tisztában vannak a problémával, mivel Ausztrália, az Egyesült Államok és az EU mind meghatározza a szabványokat az elektromos járművek hangereje tekintetében.

De működnek ezek a szabványok?

Hogy ezt megtudja, Roan kölcsönkért egy Chevy Voltot a General Motorstól, és 16 embert toborzott, akik közül néhányan gyengénlátók, néhányan normál látásúak voltak, de bekötött szemmel, hogy hallgassák az autó közeledését egy csendes útszakaszon. Néha a Volt nem volt módosítva; máskor négy különböző típusú hang kibocsátására programozott hangszórókat használt, amelyek mindegyike megfelelt a szabványoknak.

Amikor önkéntesei meghallották az autó közeledését, megkérte őket, hogy nyomjanak meg egy gombot. Amikor azt gondolták, hogy már elment, másodszor is megnyomták a gombot.

Hogy nehezebb legyen a feladat, néhány teszt során Roan csapata olyan hangszórókat állított be, amelyek a normál városi környezethez hasonló háttérzajt játszottak. Néha 20 km/h-val ment az autó, néha 10 km/h-val.

Az eredmények elkeserítőek voltak.

Általában, mondta Roan az Amerikai Akusztikai Társaság 181. ülésén Washingtonban, az emberek sokkal jobban hallották az autót, amikor az 20 km/h-ás sebességgel haladt, mint amikor 10 km/h-val, ami nem meglepő, hiszen minél gyorsabban megy az autó, annál inkább hallatszik az abroncsok zaja.

Elmondása szerint 20 km/h felett a gumizaj dominál, és a legtöbb autó hangja nagyjából egyforma. De 10 km/h-nál azt tapasztalta, hogy önkénteseinek 20%-a a veszélybe került volna.

Ami még rosszabb, hogy a 90 kísérlet során két alkalommal senki sem hallotta az autót. Ez nem sok, „de ha ezt több millió és millió emberre extrapoláljuk, akkor sok ember megsérül” – mondja.

A következő lépés annak kiderítése, hogy milyen típusú zajok csökkentik legjobban ezt a kockázatot anélkül, hogy kellemetlenül hangosak lennének.

Roan szerint a szabályozó hatóságok ellene voltak annak, hogy az autó hangját egyszerűen a belső égésű motoroséhoz tegyék hasonlóvá. A tesztek során azt mondja, „az embereknek ez nem igazán tetszett”.

Ehelyett valami „futurisztikusabbat” akarnak, ami jelzi, hogy a jármű elektromos. Hozzáteszi, hogy azok a hangok, amelyek a leghatékonyabbnak tűnnek a figyelem felkeltésére, nem az egyenletes zúgás, hanem olyan hangok, amelyek hangerejükben vagy hangmagasságában változnak.

„Ez nagyon gyorsan felkelti az emberek figyelmét” – mondja. „[Bár] ezzel általában bosszantóbbá is válnak, ezért meg kell találni az egyensúlyt.”

Egy másik kérdés, hogyan lehet ezt megvalósítani, amikor majd mindenhol elektromos járművek lesznek. „Ha 20 ilyen autó van egy területen, az hogyan befolyásolja azt, hogy az emberek felismerjék a legveszélyesebbet?” – kérdezi Roan. – „Szerintem ezt még senki sem tudja.”

Forrás: Cosmos Magazine

https://cosmosmagazine.com/technology/automation/adding-noise-to-electric-cars-for-safer-driving/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=adding-noise-to-electric-cars-for-safer-driving

Az autonóm járműgyártó cégek egy közös nyelv – szabványosított fényminták vagy hangok – használatát vizsgálják, amely segítené a vezető nélküli autókat abban, hogy kommunikálni tudják szándékaikat az emberekkel.

Ez azért lenne fontos, mert az autonóm járművek várhatóan hosszú ideig megosztják majd az utat az ember által vezetett járművekkel, gyalogosokkal és kerékpárosokkal. Egy szabványos kommunikációs módszer kialakítása bizalmat építhet, és csökkentheti a közlekedési balesetek számát, mivel az emberi sofőröktől eltérően az AV-k nem tudnak szemkontaktust teremteni a többi közlekedővel, és nem tudnak gesztusokkal jelezni, hogy például átengedik a gyalogost az úton.

Az Argo.ai, az önvezető rendszerek fejlesztője arra buzdítja fejlesztőtársait, hogy fogadják el az autonóm járművek és a kerékpárosok közötti biztonságos interakcióhoz újonnan kiadott műszaki irányelveit.

Az Amerikai Kerékpárosok Ligájával együttműködésben kidolgozott irányelvek arra ösztönzik az AV-cégeket, hogy építsék be kerékpárutakat például a mesterséges intelligencia-térképeikbe, és modellezzék algoritmusaikkal a tipikus kerékpáros viselkedést – például a sávban való elhelyezkedést vagy a nyitott autóajtó megkerülését.

Az Argo iránymutatásai szerint az önvezető autókat arra is be kell programozni, hogy lassítsanak, és extra teret adjanak, ha nem világos, hogy mit fog tenni a kerékpáros.

„Az utak az elmúlt évtizedben jelentősen kevésbé biztonságossá váltak a járműveken kívüli emberek számára” – mondta Ken McLeod, az Amerikai Kerékpárosok Ligájának politikai igazgatója.

„A kerékpárosokkal való interakcióval az Argo demonstrálja elkötelezettségét az automatizált technológia e halálos tendencia megfordításában betöltött szerepe iránt.”

Eközben a cégek az önvezető járművek számára is igyekeznek közös nyelvet találni.

Egyes vállalatok az általuk bevált gyakorlatokat népszerűsítik önvezető technológiájuk önkéntes biztonsági önértékelésén keresztül, amelyet benyújtottak az Országos Közúti Közlekedésbiztonsági Hatósághoz.

A Ford Motor biztonsági jelentése például egy fehér fénysávot ír le, amely a szélvédő tetejéhez közel van felszerelve, ahol a gyalogos vagy kerékpáros egyébként az emberi vezető jelzéseit keresheti.

A Ford a Virginia Tech Transportation Institute kutatóival együttműködve különböző jelmintákat dolgozott ki annak jelzésére, hogy egy AV például felveszi vagy kirakja éppen az utasát, vagy felismer egy másik közlekedőt a mozgása azonosításával és követésével.

A Ford állítása szerint dolgozik a külső vizuális kommunikáció szabványos módszerének kidolgozásán.

Eközben a Zoox, amely egyedi robotaxikat gyárt, saját kommunikációs mintáit teszteli a tervezés során a járműbe épített különféle lámpák segítségével.

A járműben, amelynek nincs eleje vagy hátulja, 32 hangszóró is található, amelyek a hangot egy adott irányba tudják irányítani, így kommunikálhatnak a többi közlekedővel.

„Jobban tudjuk irányítani, hogy hogyan kommunikálunk, így konkrét felhasználókat célozhatunk meg, és gondoskodhatunk arról, hogy a szükséges emberek a megfelelő hangnemben hallják a hangokat” – mondta Riccardo Giraldi, a Zoox terméktapasztalatért felelős vezető igazgatója az Axiosnak. „Jelenleg csak egy hang van, a dudálás, ami a városokban elég bosszantó”– mondta.

Ahogy mindenki érti a piros, sárga és zöld közlekedési lámpák jelentését, az AV-k számára is ki kell dolgozni szabványos kommunikációs módokat.

Az autonóm autóktól azt várják, hogy csökkentsék az emberi hiba által okozott balesetek számát. Amerika útjai egyre halálosabbak, 2021 első felében 18%-kal nőtt a közlekedési halálesetek száma az Egyesült Államokban, ami főként olyan kockázatos viselkedéseknek köszönhető, mint a gyorshajtás, SMS-ezés vagy ittas vezetés.

Forrás: Axios

https://www.axios.com/seeking-a-common-language-for-self-driving-cars-f21c70a0-585e-4916-83a0-fa1e461ba16d.html

Az Apple közel fél évszázada a technológiai ipar egyik úttörője. A főként fogyasztói termékeire, például Macbookjaira, iPhone-jaira vagy iPadjeire koncentráló technológiai vállalat 2025-ig egy teljesen autonóm, önvezető autó bevezetését tervezi. A „Project Titan” keretében az Apple több mint 1000 mérnöke működik együtt egy elektromos jármű kifejlesztésén.

2020-ban az Apple megszerezte az önvezető autók tesztelési engedélyét, ami újra működésbe lendítette a 2014-ben már felvetett tervet.

Az Apple vezérigazgatója, Tim Cook megerősítette, hogy a cég az önvezető autók szoftvereinek területén dolgozik. Ritkán fordul elő, hogy az Apple megerősítsen bármilyen közelgő projektet, de az autószektorban uralkodó szabályozások miatt közzé kellett tenniük néhány hírt.

2021-ben megerősítést nyert, hogy az Apple egy teljesen autonóm elektromos autó kifejlesztésén dolgozik, amely nem igényel felhasználói beavatkozást, és még kormányt és pedálokat sem tartalmaz.

A projekt 2025-re tűzte ki a projekt határidejét, azonban egy teljesen autonóm autó kifejlesztése több időt vehet igénybe és késések is előfordulhatnak. Az autó az Apple valaha volt legfejlettebb szilíciumát tartalmazza majd, beleértve a neurális motort, amely képes megbirkózni egy ilyen nehéz mesterséges intelligencia feladattal.

Az Apple teljesen autonóm elektromos autó kifejlesztésére irányuló projektjét John Giannandrea mesterséges intelligenciával és gépi tanulással foglalkozó főnökük vezeti majd, és részt vesz benne az Apple Watch fejlesztéséért felelős szakember, Kevin Lynch is.

A kezdeti szakaszban a cég arról döntött, hogy egy teljesen autonóm önvezető autót fejleszt-e kormány és pedálok nélkül, vagy egy Teslához hasonló, korlátozott önvezető képességű modellt. Kevin Lynch azonban egy teljesen autonóm, önvezető elektromos járműre törekedett, amely nem igényel emberi beavatkozást.

Mostanában számos alkalommal megfigyelhető volt, amikor az Apple a kaliforniai utakon Lexus SUV-okkal tesztelte önvezető szoftverét. A projekt célja egy olyan elektromos autó elkészítése, amely minden versenytársánál fejlettebb, és magasabb kategóriás modellként kerül forgalomba, mint a mindennapi elektromos autók.

Az Apple azt is tervezi, hogy a belső teret a teljes önvezető képesség köré tervezi, és az utasokat is egymással szembe ülteti, mint egy limuzinban. A céghez közel álló források szerint közel állnak a projekt kulcsfontosságú mérföldkövéhez, hiszen a legtöbb munka már majdnem kész a processzoron, amelyet az Apple az autó első generációjával tervez szállítani.

Mivel az Apple nem maga fogja gyártani az autókat, egy autógyártó céggel kívánnak együttműködni, és tárgyalásokat folytattak többek között a Hyundai-jal is. Az első generációs autó a tervek szerint a Hyundai E-GMP Electric Vehicle platformjára épül, de ez attól függ, hogy az Apple együttműködik-e a Hyundai-jal.

Az egyik legfontosabb dolog az egész projektben, hogy ez az autó az Apple ökoszisztémájának része lesz, és a felhasználók mély integrációt élvezhetnek más eszközökkel, például az iPhone-nal, az iPaddel vagy a Mac-el.

Az Apple megkezdte szoftverének közúti tesztelését, és körülbelül 69 önvezető technológiával rendelkező Lexus SUV-ja van. Teljesen autonóm önvezető autóként a biztonság a végfelhasználóknak és magának az Apple-nek is a fő szempontja, ezért a szoftver több rétegű biztonsági protokollt is tartalmaz majd.

Az Apple mérnökei úgy tervezik az autót, hogy az biztonságosabb legyen, mint a meglévő elektromos autók, redundáns szoftveres óvintézkedésekkel, amelyek megakadályozzák a szerencsétlenségeket. Ez magában foglalja a többszöri biztonsági mentést is, így elkerülhető a baleset. Az utasok biztonságát szem előtt tartva előfordulhat, hogy az Apple nem tudja kihagyni a felszereltségből a kormányt.

Az Apple-nek ki kell használnia a kombinált töltési rendszer előnyeit, amelyet a legtöbb elektromos járműgyártó vállalat, például a Mercedes, BMW, Tesla stb. használ. A CCS töltési szabvány lehetővé teszi az Apple autóinak felhasználói számára, hogy a már meglévő töltőállomásokat használják. Az Apple emellett az akkumulátort is szeretné felújítani egy monocellás kialakítással, amely az egyes akkumulátorcellákat terjedelmesebbé teszi, és helyet szabadít fel az akkumulátorcsomagban a modulok és tasakok csökkentésével. Az Apple arra számít, hogy ez csökkenti az akkumulátorok gyártási költségeit, miközben növeli a hatótávolságot.

Az Apple csökkenteni kívánja a LIDAR érzékelők méretét, hogy megfizethetőbbé és széles körben elérhetővé tegye őket tömeggyártású autókban. A cég több LIDAR gyártóval tárgyalt, és reméli, hogy olyan forradalmi formatervezéssel állhat elő, amely alkalmas lesz a teljesen autonóm autókhoz.

Az Apple belépése az elektromos járművek piacára minden bizonnyal más cégeket is ösztönözni fog arra, hogy kreatívabb megoldásokkal rukkoljanak elő, így a későbbiekben profitálnak az ügyfelekből. Mindazonáltal joggal feltételezhető, hogy egy teljesen autonóm önvezető autó kifejlesztése több időt vehet igénybe az Apple számára, és a bevezetése is késni fog.

Az Apple az elmúlt évtizedben csodákat tett az iPhone-ok és Macbookok processzorainak megújítása során, és nevéhez fűződik a piac leghatékonyabb processzorainak gyártása. Remélhetőleg Kevin Lynch, aki az Apple Watch mögött áll, ugyanezt a csodát teszi ezzel a projekttel is.

Forrás: Hot Cars

https://www.hotcars.com/apple-will-launch-all-electric-self-driving-car-by-2025/

A Tesla megkezdte az új Full Self-Driving Beta szoftverfrissítés (10.6-os verzió) bevezetését a flottájába, amely továbbfejlesztett objektumészlelést biztosít.

Ez a legújabb lépés az FSD-csomag fejlesztése és az ügyfeleknek tett ígéret betartása felé vezető hosszú úton, amelyet többször is elhalasztottak.

A Tesla lassan bevezeti az általa nevezett Full Self-Driving Beta (FSD Beta) verziót, amely önvezető szoftverének egy korai verziója, amelyet jelenleg a vállalat által kiválasztott Tesla-tulajdonosok flottája tesztel  „biztonsági tesztpontszámaik” alapján.

A szoftver lehetővé teszi, hogy a jármű autonóm módon vezessen az autó navigációs rendszerében megadott úti cél felé, de a vezetőnek ébernek kell maradnia, és készen kell állnia arra, hogy bármikor átvegye az irányítást.

Mivel a felelősség a vezetőt terheli, és nem a Tesla rendszerét, a neve ellenére továbbra is 2-es szintű vezetőt segítő rendszernek számít. Ez amolyan „két lépés előre, egy lépés hátra” típusú program volt, mivel egyes frissítések visszaesést mutattak a vezetési képességek tekintetében.

A legutóbbi frissítésekben az autógyártó további részleteket közölt a vezetési viselkedés változásairól. A Tesla ma megkezdi a Full Self-Driving Beta új verziójának terjesztését az Egyesült Államokban a 98-as és magasabb biztonsági pontszámmal rendelkező tulajdonosok körében.

A Tesla a 10.6-os verzió változásairól a következőket tette közzé:

• Továbbfejlesztett objektumészlelési hálózati architektúra nem VRU-khoz (pl. autók, teherautók, buszok). 7%-kal magasabb visszahívás. 16%-kal kisebb mélységi hiba és 21%-kal kisebb sebességhiba keresztező járműveknél.
• Új láthatósági hálózat 18,5%-kal kevesebb átlagos relatív hibával.
• Új általános statikus objektumhálózat 17%-os pontossággal nagy kanyarokban és éjszaka.
• Továbbfejlesztett megállási helyzet védelem nélküli balra kanyarodáskor, miközben elsőbbséget ad a szembejövő járműveknek, a keresztezési ponton túli objektum-előrejelzések használatával.
• Több helyet hagy a hosszirányú igazításhoz a sávegyesítés során az összevonási szakasz végének modellezésével.
• Fokozott kényelem, amikor a sávból kivágó járművekkel számol.

A robotpilóta fejlesztési üteme vélhetően növekedni fog a továbbiakban a cég Dojo szuperszámítógépével, valamint az új címkéző eszközzel.

Forrás:

https://electrek.co/2021/12/04/tesla-pushes-full-self-driving-beta-update-improved-object-detection/

A légkondicionált, teljesen elektromos, sofőr nélküli transzfer a lakosság számára ingyenes, és maximum nyolc fő befogadására alkalmas.

A Hillsborough Területi Közlekedési Hatóság és a Floridai Közlekedési Minisztérium együttműködött egy autonóm járműkísérleti programban, amely transzferszolgáltatást kínál majd Tampa belvárosában és Tampa Heights területén a lakosoknak és a látogatóknak.

A Beep autonóm mobilitási szolgáltatás által biztosított vezető nélküli transzfer  a Tampa Heights-i Armature Works-t köti össze a David A. Straz Előadóművészeti Központtal.

A HART Igazgatósága 2020. május 4-én hagyta jóvá az első kísérleti HART SMART AV programot, amely legalább egy évig működik, és egy második évig is folytatható.

A HART 2020 októberében indította útjára első autonóm járatát a Marion Street Transitway-n.

A második HART SMART AV útvonal az Armature Works és a Straz Center között november 15-én kezdte meg működését.

A HART szerint a további útvonal lehetővé teszi a helyi és állami szervek számára, hogy városi utcai környezetben, autók és gyalogosok mellett teszteljék a technológiát.

A Marion Street útvonalat választották ki a teszt számára, hogy teszteljék, hogyan működik a transzfer a HART fix útvonalú buszai mellett, keresztezve a vasúti síneket és navigálva a közlekedési lámpák közt.

A HART SMART AV keddtől péntekig, valamint szombaton és vasárnap 9 és 22 óra között üzemel. A légkondicionált, teljesen elektromos, sofőr nélküli transzferjárat a lakosság számára ingyenes, és maximum nyolc fő befogadására alkalmas.

A transzfer akár 25 km/h-ás sebességgel is haladhat autonóm üzemmódban a rögzített útvonalon, változó sebességgel, amikor átkelőhelyekhez érkezik, stoptáblákhoz közelít vagy kereszteződésekben navigál.

A jármű nem rendelkezik kormánykerékkel vagy pedálokkal, és előre programozott, legmodernebb szenzortechnológiát használ. A jármű feltöltése havonta kevesebb, mint 30 dollárba kerül.

Minden járműben egy utaskísérő áll majd rendelkezésre, akit kiképeztek a transzfer biztonsági funkcióinak kezelésére, és bármikor képes az irányítás átvételére.

A kísérők idegenvezetőként is szolgálnak, rámutatnak a környék látnivalóira, és felvilágosítják a közönséget a transzfer működéséről.

A HART buszszabályzatához hasonlóan az autonóm járaton is arcmaszkot kell viselniük az utasoknak és a kísérőknek, a transzferkísérőknek pedig minden műszak elején testhőmérséklet-ellenőrzést kell végezniük.

Fertőtlenítő törlőkendők és kézfertőtlenítő állomások állnak rendelkezésre a transzfereken a kísérők és az utasok számára.

A vezető nélküli AVA (Autonomous Vehicle Advantage) transzfereket más Tampa-öböli közösségekben is használják, mint például St. Petersburgben, Dunedinben és Clearwaterben.

Forrás: Patch

https://patch.com/florida/southtampa/2nd-driverless-electric-shuttle-service-launched-tampa?

Megkezdődött az érzékelőket és kamerákat használó, vezető nélküli személyszállító transzfer szolgáltatás próbaverziója Oxfordshire-ban.

A transzfer hétfőn kezdte meg az utasok szállítását az oxfordshire-i Harwell Tudományos és Innovációs Campus környékén.

Nincs benne kormánykerék, de vannak biztonsági kezelőszervei, amelyeket egy fedélzeti kezelő kezel. A szolgáltatást a Darwin Innovation Group teszteli, az európai és az egyesült királyságbeli űrügynökségek segítségével.

Az Egyesült Királyság Űrügynöksége szerint a műholdkommunikáció használata a jármű helymeghatározásában a kísérlet során „jelentős”. Korábban más önvezető járművek földi Wi-Fi-re támaszkodtak, az egymással való kapcsolattartásban.

A 4G és 5G mellett a műholdak használatával azonban a járművek továbbra is működhetnek vidéki vagy távoli területeken, ahol előfordulhat, hogy nincs teljes földi lefedettség.

George Freeman tudományos miniszter azt mondta: „Az űr- és a műholdas technológia erejének felszabadításával ezek az új transzferek folyamatosan kapcsolatban maradhatnak.”

A Navya által épített akkumulátorral működő jármű nulla szén-dioxid-kibocsátással rendelkezik, és az utasok számára ingyenesen közlekedhet az egyetemen.

Svájcban is használtak hasonló járatokat, amelyek több tízezer utast szállítottak biztonságosan.

Daniela Petrovic, a Darwin szállítási igazgatója elmondta: „Az önvezető autók már nem csak elméletben léteznek, és úgy gondoljuk, hogy ezek a kísérletek segíthetnek az Egyesült Királyságot a környezetbarátabb, hatékonyabb és könnyebben hozzáférhető közlekedési módok felé terelni.”

Forrás: BBC

https://www.bbc.com/news/uk-england-oxfordshire-59473598

A november 30-án kiadott 2021. évi JD Power Mobility Confidence Index (MCI) szerint az amerikai autó- és teherautó-tulajdonosok nincsenek egyértelműen tisztában azzal, hogy mi minősül teljesen autonóm járműnek. Kérdőívükben csak a válaszadók 37%-a azonosította megfelelően a 4. és 5. szintű autonómiát (SAE definíciók alapján) a teljesen automatizált önvezetéssel. Valójában a kutatásban résztvevők több mint fele (55%) olyan leírásokat társított az önvezetéshez, amelyek valójában a szerényebb vezető-segítő technológiákat jelentettek.

Lisa Boor, a J.D. Power globális autóiparának vezető menedzsere szerint „Arra számítottunk, hogy azok az emberek, akik már fejlett vezetőt segítő rendszereket [ADAS] technológiát telepítettek járműveikre, jobban megértik azokat, de valójában kevésbé voltak tisztában a kérdésekkel. Azok a fogyasztók, akik azt mondták, hogy semmit sem tudnak, nagyobb valószínűséggel választották a megfelelő választ.” Az ADAS-val rendelkezők csak 32%-ának volt igaza, míg az önmagukat „tudatlannak” tartók 37%-ának.

„Érdekes látni ezt a hiányos tudást” – mondta Boor. „Az ismerethiány határozottan aggasztó.” Egy közleményben veszélyesnek nevezte ezt a teljesen automatizált önvezető járműipar számára.

Minden ötödik sofőr azt hiszi, hogy a teljes autonómia már létezik

Az eredmények nem a kíváncsiság hiányát tükrözik. Éppen ellenkezőleg, a fogyasztói érdeklődés 10 százalékponttal nőtt a 2020. harmadik negyedéves MCI-tanulmányhoz képest. A válaszadók több mint fele (51%) érdeklődik a kérdés iránt, mert valamit hallott vagy olvasott róla mostanában, de csak 29%-uk keresett aktívan további információkat. Körülbelül 58%-uk azt mondta, hogy hajlandó lenne részt venni speciális képzésben egy speciális AV jogosítvány megszerzéséhez, de 27%-uk azt mondta, hogy szívesebben tanulna autodidakta módon, „tapasztalat által”.

Az ADAS egyre inkább része a modern vezetésnek, és a fogyasztók 41%-a azt mondja, hogy elégedett vele. Ezzel szemben mindössze 14% mondta azt, hogy készen áll a teljesen automatizált önvezető járművekre. Még többen – 19%-uk – úgy vélik tévesen, hogy a teljes AV-k már megvásárolhatók vagy lízingelhetők. Még a Tesla-tulajdonosok 16%-a is így gondolja, talán azért, mert a Tesla Full Self-Driving (Teljes Önvezetés) néven árulja rendszerét (miközben nem az).

Bár egyes fogyasztók nem biztos, hogy készen állnak arra, hogy elektromos járműveket birtokoljanak, a használatukba vetett bizalom megnőtt, beleértve a taxizást vagy az utazás-megosztást, a tömegközlekedést és a kézbesítési szolgáltatásokat – az egy évvel ezelőtti 100 pontos skálán 34-ről 42-re. A válaszadók csaknem harmada (31%) azt mondta, hogy „nagyon” vagy „rendkívül” kényelmesnek érzi az áruszállítást az AV-kon keresztül. A kényelem szintje a legmagasabb azoknál az embereknél, akik aktív vezetési asszisztenssel rendelkeznek jelenlegi járművükön. Power azt mondja: „A fogyasztói kényelem magasabb az olyan AV-alkalmazások esetében, amelyek nem személyt szállítanak.”

Raj Rajkumar, a Carnegie Mellon professzora, aki együttműködött a General Motorsszal és másokkal az autonóm technológia területén, azt mondta, „nem lepték meg” a felmérésben szereplő számok. „Mivel jelenleg nem árulnak AV-kat, nem megdöbbentő, hogy az emberek nem tudják, mit jelentenek az automatizáltság szintjei” – mondta.

Rajkumar hozzátette, hogy az olyan cégek, mint a Cadillac és a Tesla, 2. szintű járműveinek lelkes marketingje is hamis benyomásokat kelthet. „A Tesla Full Self-Driving [FSD] rendszere közel sem jelent teljes autonómiát” – mondta. „Néhány vállalatnál az információ arról, hogy a rendszerek valójában mire képesek, apró betűkkel van feltüntetve.”

A 3. szintű autók 2022-ben érkeznek

Boor azt mondta: „Válaszúton állunk, és nagyon óvatosnak kell lennünk az általunk nyújtott információkkal kapcsolatban. Teljesen világosnak kell lennie az elvárásoknak azzal kapcsolatban, hogy mire vagyunk képesek és mire nem. Minden érdekelt felet be kell vonni a pontos és következetes üzenetküldés biztosításába.”

Meg kell jegyezni, hogy az Egyesült Államokban jelenleg értékesített járművek egyike sem rendelkezik 2-es szintnél magasabb szinttel az Automérnökök Társaságának (SAE) jelenlegi definíciói alapján. A 0-tól 2-ig terjedő SAE-szinteknél elengedhetetlen az aktív és figyelmes vezető. A 2. szint (aktív vezetési asszisztens) automata járműtávolságot és sávtartást biztosít; Sok autógyártó kínál 2. szintet. Könnyebbé teszi a hosszú utakat, és – bár ezt senki sem támogatja – megakadályozza a figyelmetlenségből fakadó baleseteket, mint például, amikor a vezető SMS-üzeneteket küld, vagy a hátsó ülésen egy kulacs után nyúl vezetés közben.

A 3-as szintű járművek hosszabb ideig képesek önállóan közlekedni, elsősorban korlátozott utakon, de továbbra is szükség van egy emberre a vezetőülésben, aki képes átvenni az irányítást, ha szükséges, előzetes értesítés után. Néhány 3-as szintű autó 2022-ben kerül értékesítésre.

A 4-es szintű személygépkocsi vagy teherautó nem igényel emberi beavatkozást, és úgy van programozva, hogy meghibásodás esetén megálljon. Még mindig van benne kormány és pedálok. Általában autonóm módon képes közlekedni az autópályákon és néhány más úton; a sofőr átveszi az irányítást lehajtáskor. A legmagasabb, 5-ös szinten az utasok meghatározzák az úti célt, a többit pedig az autó végzi el minden olyan körülmény között, amely lehetővé teszi az ember számára a vezetést, azaz éjszaka vagy esőben, de nem elvakító esőben vagy hóban). Egy 5-ös szintű autóhoz nincs szükség kormányra vagy pedálokra.

Forrás: Forbes

https://www.forbes.com/wheels/news/power-mobility-confidence-index/

Az Európai Unió hivatalos lapjában megjelent a világ első szabályozása az Intelligens Sebesség Asszisztens technológiára vonatkozóan, ami az utolsó jogi lépés az új típusú járművekbe jövő júliustól történő kötelező beszerelése előtt.

Az ETSC arra szólítja fel a járműgyártókat, hogy lépjék túl a jogszabályok minimális követelményeit, hogy maximalizálják a technológia hatalmas potenciális biztonsági előnyeit.

Jövőre az Európai Unió messze a legszigorúbb járműbiztonsági szabványokkal fog rendelkezni a világon, olyan rendszerekkel, mint az Advanced Emergency Braking (AEB), az Emergency Lane Keeping Assist (ELKS), az álmosság és a figyelemelvonás felismerése és az Intelligens Sebesség Asszisztens (ISA), amelyek mindegyike kötelezővé válik. 2024-re minden EU-ban eladott új autót fel kell szerelni ezekkel a technológiákkal.

A követelmények több különböző típusú ISA rendszer felszerelését teszik lehetővé. A törvény szerint minden rendszertípusnak felülírhatónak kell lennie, és lehetővé kell tennie a járművezető számára, hogy a rendszert az aktuális utazás idejére kikapcsolja.

A leghatékonyabb és legértékesebb rendszerek, amelyek már 2015 óta elérhetők számos járműben, a törvényes sebességhatár elérése után csökkentik a motor teljesítményét. A vezető felülírhatja a rendszert a gázpedál további lenyomásával. Az ilyen módon beavatkozó rendszerek 20%-kal csökkenthetik a közúti halálesetek számát.

Az erős és tartós iparági nyomást követően azonban az EU lehetővé teszi egy olyan rendszer beépítését is, amelyre vonatkozóan nem áll rendelkezésre kutatás, és amely várhatóan sokkal kevésbé lesz hatékony.

Az engedélyezett legalapvetőbb rendszer egyszerűen egy hangjelzést alkalmaz, amely néhány pillanattal azután indul el, hogy a jármű túllépi a sebességhatárt, és legfeljebb öt másodpercig tart. Az ETSC szerint a kutatások azt mutatják, hogy a hangos figyelmeztetések bosszantók a járművezetők számára, ezért nagyobb valószínűséggel kapcsolják ki azokat. A deaktivált rendszernek pedig természetesen nincs biztonsági előnye.

A követelmények azonban kimondják, hogy az autógyártóknak összesített, névtelen adatokat kell jelenteniük az ISA-rendszerek használatáról, és arról, hogy a járművezetők kikapcsolják-e azokat. Két évvel a jogszabály hatályba lépése után a valós adatok alapján látni lehet majd, hogy mely rendszerek a leghatékonyabbak. Ez jó lehetőség lesz a tanulásra, és reagálni a visszajelzésekre a technológia jövőbeni fejlesztése érdekében.

Forrás: European Transport Safety Council

https://etsc.eu/intelligent-speed-assistance-specifications-officially-published/