1. Mik azok az autonóm járművek :
Az autonóm járművek (AV-k) technológiát használnak arra, hogy részben vagy teljesen helyettesítsék az emberi vezetőt a járműnek a kiindulási ponttól a célállomásig történő navigálásában, miközben elkerülik a közúti veszélyeket és reagálnak a forgalmi viszonyokra. A Society of Automotive Engineers (SAE) széles körben elfogadott osztályozási rendszert dolgozott ki, amely az emberi beavatkozás szintje alapján hat szintet tartalmaz. Az Egyesült Államok Nemzeti Közúti Közlekedésbiztonsági Hivatala (NHTSA) ezt az osztályozási rendszert használja.
Az AV-kutatás az 1980-as években kezdődött, amikor az egyetemek kétféle AV-típuson kezdtek el dolgozni: az egyikhez közúti infrastruktúra szükséges, a másikhoz pedig nem. Az Egyesült Államok fejlett védelmi kutatási projektek ügynöksége (DARPA) "nagy kihívásokat" tartott, amelyek során az AV-k teljesítményét tesztelték egy 150 mérföldes tereppályán. A 2004-es Grand Challenge-t egyetlen jármű sem fejezte be sikeresen, de 2005-ben öt jármű teljesítette a pályát. 2007-ben hat csapat teljesítette a harmadik DARPA-kihívást, amely egy 60 mérföldes, városi környezetben, a szokásos közlekedési törvényeket betartva végrehajtott pályát jelentett. 2015-ben a Michigani Egyetem megépítette a Mcity-t, az első autonóm járművek számára épített tesztlétesítményt. Ott kutatják az AV-k biztonságát, hatékonyságát, hozzáférhetőségét és kereskedelmi életképességét. A pilóta nélküli repülőgép-rendszereket (UAS) vagy drónokat olyan kereskedelmi vállalkozásokban alkalmazzák, mint az utolsó mérföldes csomagszállítás, az orvosi ellátás szállítása és a kritikus infrastruktúrák ellenőrzése.
Az AV-k technológiák és érzékelők kombinációját használják az úttest, a többi jármű, valamint az úttesten és az út mentén található tárgyak érzékelésére.
2. Az SAE AV osztályozási rendszere automatizáltsági szintek szerint van lebontva:
0. szint (nincs vezetésautomatizálás)
A legtöbb ma forgalomban lévő jármű 0. szintű: kézi vezérlésű. Az ember látja el a "dinamikus vezetési feladatot", bár lehetnek a vezetőt segítő rendszerek. Ilyen például a vészfékező rendszer - mivel technikailag nem "vezeti" a járművet, nem minősül automatizálásnak.
2. szint (részleges vezetésautomatizálás)
Ez fejlett vezetéstámogató rendszereket vagy ADAS-t jelent. A jármű képes a kormányzást és a gyorsítást/lassítást is irányítani. Itt az automatizálás nem éri el az önvezetés szintjét, mivel a vezetőülésben egy ember ül, aki bármikor átveheti az autó irányítását. A Tesla Autopilot és a Cadillac (General Motors) Super Cruise rendszere egyaránt 2. szintűnek minősül.
3. szint (feltételes vezetésautomatizálás)
A 2. szintről a 3. szintre történő ugrás technológiai szempontból jelentős, de emberi szempontból finom, ha nem elhanyagolható. A 3. szintű járművek "környezetfelismerő" képességekkel rendelkeznek, és képesek megalapozott döntéseket hozni, például egy lassan haladó jármű mellett gyorsítani. De - még mindig szükség van az emberi beavatkozásra. A járművezetőnek ébernek kell maradnia, és készen kell állnia arra, hogy átvegye az irányítást, ha a rendszer nem képes végrehajtani a feladatot.
4. szint (magas szintű vezetésautomatizálás)
A 3. és a 4. szintű automatizálás közötti legfontosabb különbség az, hogy a 4. szintű járművek képesek beavatkozni, ha a dolgok rosszul mennek vagy rendszerhiba lép fel. Ebben az értelemben ezek az autók a legtöbb esetben nem igényelnek emberi beavatkozást. Az embernek azonban továbbra is lehetősége van a manuális felülbírálásra.
5. szint (teljes vezetésautomatizálás)
Az 5. szintű járművek nem igényelnek emberi figyelmet - a "dinamikus vezetési feladat" megszűnik. Az 5. szintű autóknak még kormánykerékük és gázpedáljuk/fékpedáljuk sem lesz. Nem lesznek geofencingtől mentesek, képesek lesznek bárhová menni és bármit megtenni, amit egy tapasztalt emberi vezető is megtehet. A teljesen autonóm autók tesztelése a világ számos pontján folyik, de a nagyközönség számára még egyik sem elérhető.
3. Jelenlegi és tervezett piac
A kutatók előrejelzése szerint 2025-re körülbelül 8 millió autonóm vagy félautonóm járművet fogunk látni az utakon. Mielőtt az önvezető autók az utakra kerülnének, előbb a vezetőtámogató technológia 6 szintjén kell majd fejlődniük.
Piacvezetők
- A Waymo több mint 20 millió mérföldet tesztelt járműveivel a közutakon és több tízmilliárd mérföldet szimulációban.
- A Teslák 2014 óta több mint 3 milliárd mérföldet tettek meg Autopilot üzemmódban.
- További jelentős hozzájárulók közé tartozik az Audi, a BMW, a Daimler, a GM, a Nissan, a Volvo, a Bosch, a Continental, a Mobileye, a Valeo, a Velodyne, az Nvidia, a Ford, valamint számos más OEM és technológiai vállalat.
Szabályozások, felelősség és tervezett ütemezés
- A szabályozás közvetlen hatással lesz az AV-k elfogadására. Az AV-kra vonatkozóan nincsenek nemzeti szabványok vagy iránymutatások, így az államok maguk határozhatják meg a saját szabványaikat. 2018-ban a kongresszus az AV Start Act elfogadásán dolgozott, amely az AV-k tesztelésére, szabályozására és bevezetésére vonatkozó keretet vezetett volna be. A jogszabály nem ment át mindkét házon. 2020 februárjáig 29 állam és D.C. hozott jogszabályokat többek között az AV-k meghatározásáról, használatáról és felelősségéről.
- A termékfelelősséggel kapcsolatos jogszabályoknak megfelelően kell meghatározniuk a felelősséget, amikor AV-balesetek következnek be, amint arra a 2016 májusában halálos kimenetelű Tesla Model S baleset is rávilágított. A felelősség több tényezőtől függ, különösen attól, hogy a járművet az automatizáltsági szintjének megfelelően üzemeltették-e.
- Bár számos kutató, OEM-gyártó és iparági szakértő különböző ütemterveket készített az AV-piacra való behatolás és a teljes körű bevezetés tekintetében, a többség 2030 körülre prognosztizálja az 5. szintű AV-kat.
Mérőszámok és kapcsolódó hatások
- Torlódás: Az előrejelzések szerint a torlódások csökkennek, ami 0-4%-kal csökkenti az üzemanyag-fogyasztást. A torlódások csökkenése azonban valószínűleg a megtett járműkilométerek növekedéséhez vezet, ami korlátozza az üzemanyag-fogyasztásból származó előnyöket.
- Öko-vezetés: Az üzemanyag-fogyasztást csökkentő gyakorlatok összessége az előrejelzések szerint akár 20%-kal is csökkentheti az energiafogyasztást. Ha azonban az AV-algoritmusok nem helyezik előtérbe a hatékonyságot, az üzemanyag-hatékonyság valójában csökkenhet.
- A szakaszvezetés: A platooning, azaz a szorosan egymás mellett haladó, különálló járművekből álló vonat, várhatóan 3-25%-kal csökkenti az energiafogyasztást, a járművek számától, egymástól való elkülönítésétől és a járművek jellemzőitől függően.
- Kiemelt teljesítmény: A jármű teljesítménye, például a gyors gyorsulás, valószínűleg háttérbe szorul, amikor a kényelem és a termelékenység válik az utazás prioritásává, ami 5-23%-os üzemanyag-fogyasztáscsökkenést eredményezhet.
- Javított baleset-elkerülés: Ez lehetővé teszi a jármű tömegének és méretének csökkentését, ami 5-23%-kal csökkenti az üzemanyag-fogyasztást.
- Jármű helyes méretezése: A jármű hasznosságának az adott igényhez való igazítása. A jármű méretének megfelelő beállítása 21-45%-kal csökkentheti az energiafogyasztást, bár a teljes előnyök csak akkor érvényesülnek, ha a járműmegosztás igény szerinti modellel párosul.
- Magasabb országúti sebességek: A megnövekedett országúti sebességek valószínűleg a biztonság javulásának köszönhetőek, ami 7-30%-kal növeli az üzemanyag-fogyasztást.
- Utazási költségek csökkentése: Az előrejelzések szerint az AV-k csökkentik az utazási költségeket a biztosítási költségek és a termelékenység és a vezetési kényelem javulása miatt csökkenő időköltségek miatt. Ezek az előnyök az utazások növekedését eredményezhetik, ami az energiafogyasztás 4-60%-os növekedését eredményezheti.
- Új felhasználói csoportok: Az AV-k várhatóan 2-10%-kal növelik a járműforgalmat, különösen az idős és fogyatékkal élő felhasználók esetében, valamint az új felhasználók üzemanyag-fogyasztását.
- Megváltozott mobilitási szolgáltatások: Az igény szerinti fuvarmegosztás üzleti modelljei valószínűleg az AV-ket fogják használni a munkaerőköltségek jelentős csökkentése miatt. A ride-sharing modell bevezetése a becslések szerint 0-20%-kal csökkenti az energiafogyasztást.
- Bár jelenleg nem lehet pontosan felmérni ezeket az egymással összefüggő hatásokat, egy tanulmány négy forgatókönyv lehetséges hatásait értékelte, amelyek mindegyike ismeretlen valószínűségű. A legoptimistább forgatókönyv a közúti közlekedés teljes energiafelhasználásának 40%-os csökkenését, a legpesszimistább forgatókönyv pedig a közúti közlekedés teljes energiafelhasználásának 105%-os növekedését vetítette előre.
