Így tanulnak az autonóm járművek a ZalaZONE-on

Május végén tartotta éves kutatás-fejlesztési bemutatónapját a ZalaZONE tesztpályán az Autonóm Rendszerek Nemzeti Laboratóriuma (ARNL). Az Innováció mozgásban című rendezvényen az ARNL konzorciumot alkotó HUN-REN Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet, a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem, valamint a Széchenyi István Egyetem demonstrálta az aktuálisan futó fejlesztések eredményeit. A fókuszban természetesen az önvezető autók álltak, de a mesterséges intelligencia kifejezés is kellően sokszor elhangzott ahhoz, hogy igazán frissnek tűnjön a rendezvény.

Az EU RRF alapjából 1,5 milliárd forinttal támogatott, egyébként 6,23 milliárd forintos összköltségű kutatás-fejlesztés projekt az autonóm közúti járművekre, az autonóm légi járművekre illetve az autonóm robotikára és gyártórendszerekre összpontosít. A kutatási témakörök ezeken a területeken belül is rendkívül szerteágazóak, így túlságosan mélyen nem lehetett megismerkedni egyik területtel sem, de egy felületes áttekintést azért kaptunk a programról a Zalaegerszeg melletti technológiai ipari parkban.

A beltéri bemutatókon ki lehetett próbálni a kiterjesztett valóság segítségével távirányítható ipari robotokat illetve egy szimulátorban a HUD képén a gyalogosokat megjelölő rendszert, és meg lehetett nézni az épített pályán önállóan köröző modellautókat. De szegény kiállítóknak nem volt sok idejük elmagyarázni, hogy min is dolgoznak, mert hamar jött is a nap csúcspontja, a Smart City-ben rendezett gyakorlati bemutató.

A Smart City a ZalaZONE-nak egy olyan területe, ahol városi környezetre jellemző utcákat alakítottak ki az autonóm járművek tanítására és tesztelésére. A többsávos utakkal, körforgalmakkal, a megszokottól eltérő szögben találkozó utak kereszteződéseivel és egyéb akadályokkal felvértezett pályán sokféle szituációt elő tudnak idézni, de azért a lehetőségek korlátozottak. Jelzőlámpák például nincsenek a területen, így azokat virtuális vagy kiterjesztett valóság alkalmazásával mutatják a pályán lévő járműveknek. Arra viszont nem csak itt, hanem a ZalaZONE többi részén is szükség szokott lenni, hogy különböző útvonalakat bójákkal rakjanak ki. Kézi munkával ez elég időigényes tud lenni, ezért készítettek egy önjáró robotot, ami a meghatározott minta alapján körbemegy és lerakja a csíkos kúpokat.

A második bemutatón egy kamerával felszerelt robot végzett autonóm járőr feladatot, de persze nem a ZalaZONE felett, hanem egy felhőkarcolókkal teli, elképzelt nagyvárosban. A drón a generált világban látottak alapján önállóan mozgott, ügyelve, hogy se az épületeknek, se a váratlanul a vele egy magasságban megjelenő repülőgépnek ne ütközzön neki.

De nemcsak a levegőben, hanem talajszinten is ment a járőrözés. A bójázó robot társa a fűben elhagyott, gazdátlan hátizsákot pécézte ki magának, amit alaposan körbe is járt, majd egy 3D-s objektum formájában továbbította a munkája eredményét az operátornak.

A V2X, vagyis a járművek és a telepített infrastruktúra közötti kommunikációra való felkészülés is a projektek között szerepel. Ennek a lényege, hogy az autók az extra kommunikációnak hála még azelőtt információt kaphatnak veszélyforrásokról, hogy azokat a saját érzékelőikkel láthatnák. A demonstráció során a virtuális autósor mellett elhaladó Range Rovert egy fixen telepített kamera képe alapján értesítette a rendszer, hogy néhány pillanat múlva a következő kereszteződéshez vele egy időben fog odaérni egy másik autó, ami valószínűleg nem fog elsőbbséget adni. A Range Rover így egy közepesen erős fékezéssel el tudta kerülni a balesetet. Az úton ugyan csak annyi látszott, hogy az autó megállt, de a LED falon az autóba telepített kamera kiterjesztett valósággal megspékelt képén láthattuk, hogy mire is reagált az autó.

De az eseményen nyilván nem ezek a részletmegoldások, hanem az önvezető autók kapták a legtöbb figyelmet. A LiDAR-okkal, kamerákkal, radarokkal és ultrahangos szenzorokkal felszerelt Lexusok a mm pontossággal feltérképezett Smart Cityben mutatták be, hogy mire is képesek. Bár egy zárt tesztpályán voltunk, a kormány mögött végig ült tesztmérnök.

A rendszer a térkép alapján a Smart City bármely autóval elérhető pontjára képes megtervezni az autó útvonalát, majd a megtervezett útvonalon végigvezetni az autót. A bemutató a háromsávos úton egy előzéssel kezdődött, amit csak akkor kezdhetett meg a hátul haladó Lexus, amikor a középső sávban gyorsabban közlekedő Toyota már elhaladt mellette. A rendszer a körülötte lévő járművek helyzetét az autóra szerelt két LiDAR pontfelhői alapján érzékeli. A rendszer jelenlegi formájában 30-35 km/h-s sebességgel tud közlekedni a tesztvárosban.

A fejlesztés egyik lényegi pontja, hogy összefésülje a különböző szenzorokból kapott adatokat egy környezetté. Így érzékeli például a fekvőrendőröket, amiket ugyan a kamera képe alapján ismer fel, de a távolságuk meghatározásához a lézeres távmérő (LiDAR) méréseit használja. Így tudja pontosan meghatározni, hogy mikor és milyen módon kell lassítani ahhoz, hogy ne legyen veszélyes vagy kényelmetlen az áthajtás. A számítási műveleteket az autó csomagtartóját szinte teljesen kitöltő számítógépek és kiegészítői hajtják végre, az áramellátásról pedig a hibrid rendszerek akkumulátorai gondoskodnak.

A nap megkoronázásaként mi is beülhettünk utasként az autóba, ami kétszer sávot váltva bekanyarodott balra (nem volt szembejövő forgalom), áthajtott egy körforgalmon (kihajtva a harmadik kijáraton), megállt egy az úttesten megálló gyalogos figura előtt, majd lassítva áthajtott két fekvőrendőrön.

Mi maradtunk le, vagy a világ húzott el?

A Tesla és a többi autógyártó lassan haladó vagy teljesen becsődölt projektjeiből tisztán látható, hogy az önvezetés egy rendkívül összetett, nagyon nehezen megoldható probléma. Azokról a módszerekről, amikkel 10-15 éve kezdték a fejlesztéseket, mára kiderült, hogy nem nyújtanak kellően jó megoldást. Hiába volt már a 2010-es évek elején látványos, szinte késznek tűnő rendszert bemutató demonstrációja több autógyártónak is önvezető autóról, teljesen önállóan közlekedő (L5), bárki által megvehető autót a mai napig nem sikerült még egyiknek sem készítenie. Pedig az erőforrásokat nem sajnálva dollár- és eurómilliárdokat öntöttek a fejlesztésekbe. Nagyon vártam ezt a bemutatót, mert reméltem, hogy az elmúlt évtizedek zsákutcáiból tanulva a modern mesterséges intelligencia rendszerekkel felvértezve egy zárt pályán szinte teljesen önállóan közlekedő autókat fogok látni.

Azonban csalódnom kellett. Amit óriási eredményként bemutattak, az minimum tíz de inkább tizenöt évvel lehet lemaradva attól, ahol ma ez a terület tart. A bójákat lerakó robottól például elvártam volna, hogy amíg mi hallgatjuk és nézzük a többi bemutatót, addig kiépít valami látványos pályát az önvezető autóknak. Ehelyett mindössze egyetlen bóját tett le, amit néhány perc múlva egy segítő szedett össze – kézzel. A fűben hátizsákot találó robot olyan lassan rakta össze a 3D képet, hogy a szervezők is inkább egy előre felvett videót játszottak be (nem csináltak belőle titkot, ami pozitívum). Az elkészült 3D modell pedig semmivel sem volt jobb, mint amit egy közepesen jó mobiltelefonnal ma bárki néhány perc alatt meg tud csinálni. Arról nem is beszélve, hogy a tavaly vásárolt robotfűnyíróm is képes már arra, hogy külső segítség nélkül, csak a kamera képe alapján tejesen önállóan feltérképezze a kertet, felismerje a kertünkben, hogy hol van a gyep, mit kell lenyírni és mik az akadályok, amiket érdemes inkább elkerülni. Ráadásul mindezt akár Sanghajból is nézhetem a mobiltelefonomon keresztül. Mivel megtehettem, meg is tettem.

„Na de az önvezető autó az már valami, nem? Hiszen tényleg emberi beavatkozás nélkül ment. Sávot váltott, kanyarodott, körforgalomban ment körbe és az előzésnél még a másik sávban közlekedőt is figyelembe vette.” Ha nem próbáltam volna már tavaly ősszel a Tesla FSD-t Amerikában egy hétig, kb. 2000 km-t utazva teljesen önvezető módban, vagy nem tapasztaltam volna a Chery és a Nio önvezető rendszereit valós városi forgalomban Kínában, akkor lehet, hogy csettintenék, hogy ez igen. De ennek a rendszernek ez a tudása legalább 15 évvel van lemaradva attól, ahol ma az iparág áll.

De az igazi sokk az, hogy ezekben a rendszerekben a saját hardveres fejlesztés kimerül egy egyszerű gombsorban (minden más készen vásárolt célhardver), és természetesen a szoftveres megoldások egy része is nyílt forráskódra épül (ez persze nem elítélendő, hiszen ha van valami, ami jó és elérhető, akkor kár újra megírni). Mi ebben a hozzáadott érték? Ha ezek egyetemisták évközi projektjeinek lennének az eredményei, amin keresztül megismerkednek ezzel a problémakörrel és megtanulják ezeknek az eszközöknek a használatát, az kiváló lenne. De ha jól értettem, akkor itt nem erről van szó, hanem méregdrága „kutatásról és fejlesztésről”.

Ma már nem az a kérdés, hogy egy önvezető autó végigmegy-e egy előre nagyon alaposan feltérképezett útszakaszon, hanem hogy eljut-e A-ból B-be baleset nélkül egy olyan helyen, ahol soha nem járt. Vagy hogy van-e olyan biztonságos, hogy ki lehessen engedni a forgalomba sofőr és távfelügyelet nélkül. Megértem a projektben résztvevők lelkesedését, hiszen ezek piszok érdekes problémák, amiken élvezet lehet dolgozni. De ezen a fázison a világ már 10-15 éve túllépett. Erre nagyon kár volt elégetni azt a 6 milliárd forintot.

Antalóczy Tibor

A Villanyautósok.hu alapítója és főszerkesztője, e-mobilitás szakértő. 2014 óta elektromos autó használó, és külső tanácsadóként számtalan hazai elektromobilitási projekt aktív segítője.