A balesetek fő oka, hogy valami elvonja a járművezetők figyelmét és emiatt hibás döntéseket hoznak. Gyakran túl lassan reagálnak a hirtelen fellépő veszélyekre. Mindez pedig a gázolásokon, karambolokon túl torlódásokat, üzemanyag-pazarlást és késéseket is okoz.
Egy olyan autonóm rendszer, amely nem csak a közlekedési szabályokat követi, hanem képes “meglátni” a busz mögül hirtelen kilépő gyalogost, aszerint állíthatja be a manővert, hogy elkerülje a balesetet.
Az autonóm, vagyis önvezető rendszerekben a valós közlekedési szituációkhoz és a kiszámíthatatlan emberi sofőrökhöz való alkalmazkodás sokkal nagyobb kihívás, mint azt a legtöbben gondolják.
Intelligensebb közlekedés, biztonságosabb utak
Ezen akadályok leküzdése innovatív kutatást, fejlett algoritmusokat és a való világ sokféleségét megfelelően kezelő vezérlőrendszereket igényel. Ezzel foglalkozik immár több mint 35 éve a HUN-REN SZTAKI Rendszer- és Irányításelméleti Kutatólaboratóriuma (SCL).
A HUN-REN SZTAKI SCL a matematikai rendszerelmélet és irányítástechnika egyik vezető hazai kutatóhelye. A laboratórium többek között a közlekedés valós kihívásainak megoldására összpontosít. Az SCL olyan MI-alapú vezérlő algoritmusokat is fejleszt, amelyek lehetővé teszik az autonóm járművek számára, hogy komplex környezetekben is jobb előrejelezést adjanak. Emellett persze reagáljanak és tanuljanak is.
Kiszámolni a kiszámíthatatlant
“Az autonóm járműveknek képesnek kell lenniük egy olyan világban navigálni, amely még mindig tele van emberi sofőrökkel és kiszámíthatatlan helyzetekkel. Kutatásaink célja olyan modellek létrehozása, amelyek lehetővé teszik, hogy az önvezető autók biztonságosabb döntéseket hozzanak az utakon” – magyarázza Gáspár Péter professzor, az SCL vezetője.
A laboratóriumban olyan helyzeteket szimulálnak és modelleznek, amelyek túl veszélyesek vagy egyenesen kivitelezhetetlenek a való életben történő teszteléshez.
Hogyan lehet az önvezető autót megtanítani arra, hogy megfelelően reagáljon a hirtelen úttestre lépő gyalogosra – például egy parkoló busz mögül előugró gyerekre.
Egyszerre modellez, tesztel és tanul
Ekkor jön képbe az SCL különleges tesztpályája, az “AI MotionLab”. Itt az – elméletben és számítógépes szimulációkban – már bizonyított modelleket a virtuális, illetve kiterjesztett valóság (VR, AR) és a kevert valóság (MR) alkalmazásával teszik próbára. Mindez lehetővé teszi, hogy a szakemberek virtuális gyalogosokat, kerékpárosokat vagy akár kiszámíthatatlan időjárási viszonyokat hozzanak létre, amelyek valós járművekkel – az eredeti autók kicsinyített változatával – lépnek interakcióba.
A digitális elemek éppúgy viselkednek, mint a való világ veszélyforrásai, lehetővé téve a mérnökök számára, hogy egy autonóm rendszer reakcióit biztonságos, megismételhető és költséghatékony módon vizsgálják.
Ez a módszer különösen fontos a ritka, de kritikus helyzetek kezelésének tanításában. Az SCL kutatói nem csupán a valós adatokra támaszkodnak, hanem virtuálisan generálják és szimulálják ezeket az extrém helyzeteket. Ez lehetővé teszi az önvezető rendszerek számára, hogy gyorsabban tanuljanak, vagyis megbízhatóbbak legyenek, mielőtt a nyilvános utakon bevetik őket.
A fejlett modellezés és a valós tesztelés kombinálásával az SCL nemcsak biztonságosabbá teszi az autonóm járműveket, hanem fel is gyorsítja fejlesztésüket, miközben minimalizálja a kockázatokat. Ez az innovatív megközelítés az oka annak, hogy időnként a hazai és külföldi technológiai és mérnöki vállalatok is a magyar kutatólaborhoz fordulnak fejlesztési javaslatokért. Így lehetséges az, hogy az SCL a piaci szereplőkkel közösen tevőlegesen is formálja az intelligens mobilitás jövőjét.
A mobilitáson túl
Az SCL munkája túlmutat az autonóm autókon. A kutatólabor a szélesebb körű közlekedési hatékonysággal, a járművek összekapcsolhatóságával, valamint a repülésben, a vasúti hálózatokban és az ipari energetikai megoldásokban használt biztonságkritikus vezérlőrendszerekkel is foglalkozik.
“Olyan alapkutatásokon dolgozunk, amelyek közvetlenül befolyásolják a mobilitás jövőjét. Algoritmusaink nem csupán az egyes autók jobb vezetését segítik, de hozzájárulnak akár teljes közlekedési rendszerek újratervezéséhez, hogy biztonságosabbá, hatékonyabbá és fenntarthatóbbá tegyék azokat” – tette hozzá Gáspár professzor.
(kép: HUN-REN SZTAKI SCL)
