Miközben az autonóm járművek önállóan eljutnak A-ból B pontba, egy adattérben is közlekednek. Eközben folyamatosan adatokat cserélnek az adattér más elemeivel: közlekedési lámpákkal, közúti jelzésekkel, más autonóm járművekkel és így tovább. Ezekből a kapott és saját szenzoraikkal gyűjtött adatokból tudják, ha piros a lámpához, stop táblás kereszteződéshez vagy gyalogátkelőhelyhez közelednek, érzékelik a körülöttük közlekedő járműveket: tehát értelmezik az adatokat, és annak megfelelően "cselekszenek".

A közlekedési rendszerekben azonban túl sok a változó: gyalogosok lépnek le váratlan pillanatokban a járdásról az autóútra, alkalmi tárgyak (letört ág, teherautó platójáról lesett tárgyak) nehezítik az adattérben mozgó jármű dolgát. Ezeket változókat is érzékelni és értelmezni kell tudni, hogy az önvezető rendszer időben és megfelelően tudjon reagálni (kikerülés, vészfékezés), illetve továbbítani is kell az adatot más járműveknek.

Ez így leírva egyszerű. Ám hiába állt össze az elmúlt néhány évben többé-kevésbé minden, ami egy ilyen rendszer gyakorlati megvalósításához szükséges, még az optimista fogatókönyvek szerint (mínusz Elon Musk) is éveket kell várni a legmagasabb szintű autonómiával működő autókra.

Az IDC két éve publikált egy tanulmányt, ami a fordulópont 2024-re várja, onnan azonban még hosszú őt vezet a Society of Automotive Engineers (SAE) besorolása szerinti 4-es vagy 5-ös szintű önvezető képességekkel bíró járművekig. Nem csak az autó- és technológiai iparnak, hanem a társadalom is fel kell nőnie az önvezetés kezeléséhez. Többek között nemzetközi szinten is új jogi kereteket kell kidolgozni: például az 1968 elfogadott közúti forgalomról szóló bécsi egyezmény, amelyhez több mint száz ország csatlakozott, előírja, hogy a járműnek mindig emberi irányítás alatt kell állnia, és irányítója teljes felelősséget visel a járműért.

Hiányoznak a letisztult szabványok, sőt még a koncepciók is küzdenek egymással: egyesek az autók, mások inkább a környezet okosítására (valamiféle részleges smart city) esküsznek. De talán a legtöbben azzal számolnak, hogy a két koncepció összenő egy ökoszisztémává. Ennek az ökoszisztémának a kommunikációs keretét az 5G teremti meg, mert a lefedett területeken minden pillanatban és mindenhol képes fenntartani a hálózati kapcsolatot a zavartalan adatátvitelhez, ami nélkül nem létezik biztonságos önvezetés.

Az 5G általánosan hangoztatott előnyein (nagy sávszélesség, stabil átviteli sebesség, alacsony latencia) túl egyre jobban kikristályosodnak azok a pozitívumok, melyek üzletileg is értelmezhetők. Végre megoldhatóvá vált, hogy a hálózathoz kapcsolódó statikus – épületszenzorok, úttestbe, közlekedési jelzőtáblákba épített érzékelők stb. – és dinamikus eszközök,  pl. az autók, "dedikált térerőt" kapjanak a beamforming technológia révén. A beamforming ráadásul egy nagyon fontos jelenkori követelményt is kielégít: energiatakarékosabbá teszi a mobilhálózatok működtetését.

5G-n sokkal egyszerűbb létrehozni a különböző felhasználási esetekhez igazodó virtuális "hálózatszeleteket". Könnyedén kiszolgálható párhuzamosan mondjuk egy olyan szolgáltatás hálózati igénye, amelynek a nagy áteresztőképesség fontos, és egy olyané, amelynek az alacsony latencia.

Építőkockák az önvezetéshez

Az önvezetés építőkockái több irányból érkeztek. Egy részüket – mint arra egy 2020-ban megjelent tanulmány felhívja a figyelmet – a 4G már támogatta, de erős korlátokkal, melyeket csak az 5G bontott le. Bár teljességre nem törekedhetünk, a fontosabbakat érdemes számba venni.

IoT. Az Internet of Things új digitális kommunikációs paradigmát hozott azzal, hogy a kommunikáció fogalmát kiterjesztette a mindennapi élet tárgyaira – okostelefonokra, háztartási gépekre, térfigyelő kamerákra, közlekedési lámpákra, járművekre... –, melyek nem csak az eszközöket működtető és használó emberrel, hanem egymással is interakcióba léphetnek. Ennek során adatok tömegét generálják és gyűjtik, ami életre hívott olyan új adatelemzési technológiákat, mint a big data. Az autonóm járművek intelligens fedélzeti szenzorokat használnak (kamerák, radarok, LiDAR-ok), melyek adatokat gyűjtenek, és azokat kifelé (pl. felhős adatközpont, más mozgó és statikus tárgyak) és a fedélzeti központi feldolgozó egységnek is továbbítják.

Smart city. Maga is összetett "létforma", amely alkotóelemei önálló, jellemzően IoT-s kommunikációjára, szenzoros adatgyűjtésre, valamint az adatok elemzésén alapuló intelligens, autonóm döntéshozatalra, vezérlésre épül. A smart city teremti meg a keretet az automatizált közműveken – pl. a forgalomirányításon, az intelligens útjelző táblák, torlódások szabályozásán, a tömegközlekedési hálózaton – keresztül az autonóm közlekedésnek is.

Folyamatosan frissülő digitális térképek. Az önvezető autók egyelőre térképekre (és GPS rendszerekre) támaszkodva navigálnak. De maguk is aktívan és folyamatosan feltérképezik és értelmezik közvetlen környezetüket kameráikkal és LiDAR-jaik segítségével, hogy a lehető legkisebb válaszidővel reagálhassanak a térképeken nem rögzített, átmeneti változásokra (időleges útfelbontás, úttestre dőlő fa stb.). A legnehezebb feladat, hogy ehhez prediktív analitikával, mesterségesintelligencia-alapú rendszerekkel valamennyire előre is kell jelezni a közlekedési folyamat ágenseinek viselkedését (gyalogos a zebránál, a kereszteződéshez közeledve sem lassító autó stb.).

Edge computing. Az autó tehát kommunikál a közlekedési infrastruktúrával (smart city), így könnyedén tud akár egy zöldhullámhoz is igazodni, és kommunikál (adatot/információt cserél) az infrastruktúra egyes elemeivel, helyi szenzorokkal, kamerákkal stb., ami jelentős adatforgalommal jár. Ez értelemszerűen lassítja a döntéshozatalt, növeli a reakcióidőt. A probléma áthidalásában segít az edge computing, amely segít a beérkező adatok "rangsorolásában": az azonnali döntéshez szükséges adatokat helyben feldolgozza, és csak az adatok egy részét továbbítja az adatközpontnak.

Az autonóm jármű-technológia, azaz az önvezetés egy területen szinte tökéletesen összeállt: a precíziós mezőgazdaságban. Összeállításunk záró epizódjában megnézzük, ott milyen változásokat indukált az 5G.

Ez a cikk független szerkesztőségi tartalom, mely a Yettel támogatásával készült. Részletek »