Autonome og opkoblede køretøjer: mobilitetens nutid og fremtid

Informatic Digital » Recursos » Autonome og opkoblede køretøjer: mobilitetens nutid og fremtid

I dag er bilen ikke længere bare et transportmiddel : den er blevet en smart enhed på hjul, forbundet til internettet og omgivet af sensorer, der er i stand til at "se" og "høre", hvad der sker omkring den. Denne transformation giver anledning til konceptet om det autonome og forbundne køretøj , som lover fuldstændigt at ændre den måde, vi bevæger os, arbejder og forstår trafiksikkerhed på.

I denne sammenhæng er mobilitet, konnektivitet, automatisering og kunstig intelligens sammenflettet med regler, infrastruktur og sociale forandringer. Resultatet er et nyt mobilitetssystem, hvor bilen kan kommunikere med andre køretøjer, vejen, skyen og endda din egen mobiltelefon, samtidig med at den i stigende grad påtager sig køreopgaver. Lad os roligt pakke hele dette økosystem ud for at forstå, hvad et forbundet køretøj egentlig er, hvordan det udvikler sig mod fuld autonomi, og hvilke udfordringer der ligger forude.

Hvad er et opkoblet køretøj, og hvad adskiller det fra et selvkørende køretøj?

Når vi taler om et opkoblet køretøj, henviser vi til en bil udstyret med internetadgang og muligheden for at udveksle data i realtid med sine omgivelser, hvad enten det er med cloud-servere , andre køretøjer eller infrastruktur såsom trafiklys og informationstavler.

Nøglekomponenten er normalt en indbygget telematikenhed , enten fabriksintegreret eller tilføjet via en lille enhed, som indsamler køretøjsdata (position, hastighed, motorstatus, batteri, kørselshændelser osv.) og sender dem til en cloudplatform, hvor de behandles og stilles til rådighed for producenter, flådeforvaltere eller brugere.

Parallelt hermed er et autonomt køretøj et køretøj, der styrer sin egen styring, acceleration og bremsning uden menneskelig indgriben i visse scenarier, eller endda i alle scenarier, hvis vi taler om fuld automatisering. Denne udvikling er afhængig af fremskridt inden for sensorer, software og anvendt kunstig intelligens , der muliggør stadig mere kapable køresystemer.

Kort sagt: den forbundne bil fokuserer på kommunikation (V2X, IoT, cloud-data), mens den autonome bil fokuserer på automatisk kørekontrol . I fremtiden vil begge koncepter konvergere i en sådan grad, at næsten alle nyregistrerede køretøjer i større eller mindre grad vil være forbundne og udstyret med avancerede automatiseringsfunktioner.

Nøglefunktioner ved forbundne køretøjer

Funktionerne i en forbundet bil kan grupperes i forskellige kategorier, alle baseret på den kontinuerlige strøm af data mellem køretøjet, brugerne og miljøet . Lad os se på de vigtigste.

Den første funktion er integreret internetforbindelse i køretøjet , normalt via et SIM-kort eller et 4G/5G-modem. Dette giver bilen mulighed for at downloade opdaterede kort, modtage trafikinformation i realtid, tjekke vejret, sende diagnostiske data til værkstedet eller modtage softwareopdateringer uden at skulle besøge en forhandler.

Bemærkelsesværdige er også de forbundne infotainmentsystemer , som giver adgang til musik- og videostreamingtjenester, tredjepartsapps, stemmeassistenter og avancerede navigationsfunktioner. Skærmene bliver større med panoramiske berøringspaneler, der giver information til føreren og underholdning til passagererne.

En anden vigtig funktion er realtidsbaseret, datadrevet navigation . Køretøjet modtager løbende information om trafikpropper, ulykker, vejarbejde eller ugunstige vejrforhold og genberegner ruten for at optimere rejsetid, brændstofforbrug og komfort. I fremtiden vil denne navigation blive integreret med augmented reality, hvor pile og advarsler projiceres på selve vejen via forruden eller skærme.

Lige så vigtigt er integration med mobile enheder . Mange biler i dag giver dig mulighed for at låse og oplåse døre, aktivere klimaanlægget, finde køretøjet på en parkeringsplads eller tjekke brændstofniveau og batteristatus fra din smartphone. I nogle modeller fungerer selve mobiltelefonen som en digital nøgle, der erstatter den traditionelle fysiske nøgle.

Endelig åbner konnektivitet døren for fjerndiagnosticering og OTA-softwareopdateringer (over-the-air) . Køretøjet kan sende tekniske data til producenten eller værkstedet, hvilket letter forebyggende vedligeholdelse og tidlig fejlfinding, mens producenten kan forbedre ydeevne, brændstofeffektivitet og sikkerhed gennem automatisk downloadede opdateringer og cloud-tjenester .

Typer af konnektivitet: fra telematik til køretøjet til alt (V2X)

Inden for det forbundne biløkosystem er ikke al kommunikation ens; hver type forbindelse dækker et sæt meget specifikke anvendelsesscenarier for sikkerhed, administration og bekvemmelighed.

Traditionel telematikforbindelse fokuserer på at spore placering, køretøjsaktivitet og køreadfærd . Det er afgørende i transportflåder, hvor en leder kan overvåge hundredvis eller tusindvis af køretøjer fra en online platform og kontrollere brændstofforbrug, ruter, køretimer, hændelser og vedligeholdelse.

Ud over telematik kommer V2X-paradigmet (Vehicle-to-Everything) i spil, der omfatter al køretøjskommunikation med sine omgivelser : V2V (køretøj-til-køretøj), V2I (køretøj-til-infrastruktur), V2P (køretøj-til-fodgænger) og V2N (køretøj-til-netværk). Takket være denne kommunikation kan bilen vide, at et andet køretøj pludselig har bremset flere meter foran, at en fodgænger er ved at krydse skjult bag en forhindring, eller at et trafiklys er ved at skifte.

V2X-teknologi er afhængig af både mobilnetværk (4G og især 5G) og specifikke kommunikationsenheder installeret i køretøjer og på veje . Uden dette samarbejdsvillige økosystem ville automatiserede køretøjers evne til at forudse det, der ikke er direkte synligt, være stærkt begrænset.

Med hensyn til oplevelsen i bilen er en anden relevant type konnektivitet kooperativ infotainment . Passagerer kan få adgang til personligt indhold, videoopkald, videospil eller mobile kontortjenester og drage fordel af den konstante forbindelse. Denne type brug vil blive særligt vigtig, når biler når et højt niveau af autonomi, og passagererne ikke længere behøver at fokusere på at køre.

5G, IoT og telekommunikationens rolle

Hele dette økosystem ville være umuligt uden en robust telekommunikationsinfrastruktur med lav latenstid . Det er her, 5G og Tingenes Internet (IoT) kommer i spil.

5G-netværket kan køre op til 100 gange hurtigere end 4G med en latenstid på blot millisekunder. Dette gør det muligt for forbundne køretøjer at sende og modtage millioner af datapunkter om dagen i næsten realtid, hvilket er afgørende for avancerede førerassistentsystemer og samarbejdsorienterede kørselsscenarier.

Samtidig integreres bilen i IoT-økosystemet som en kraftfuld mobil sensor . Hvert køretøj leverer information om vejforhold, trafik, vejr og tilstedeværelsen af ​​forhindringer, som samles i skyen og stilles til rådighed for andre brugere og tjenester. På denne måde bliver vejen en smart serviceplatform.

Telekommunikationsoperatører og -producenter udvikler specifikke platforme til forbundet og automatiseret mobilitet samt intelligente vejprojekter (C-ITS) med vejsideenheder, der kommunikerer direkte med køretøjer. Derudover dukker der op forbindelsesalternativer som Starlink , hvilket udvider dækningsmulighederne i fjerntliggende områder. Spanien bevæger sig for eksempel fremad med initiativer som DGT 3.0-platformen, der sigter mod at udveksle data i realtid mellem køretøjer, infrastruktur og brugere.

Den massive udrulning af 5G vil være afgørende, ikke kun for udbredelsen af ​​forbundne biler, men også for at muliggøre høje niveauer af autonom kørsel på en sikker måde , hvor enhver kommunikationsforsinkelse kan betyde forskellen på at undgå en ulykke eller ej.

Fra assistance til autonomi: SAE-niveauer for automatiseret kørsel

For at rangere graden af ​​automatisering definerer Society of Automotive Engineers (SAE) en skala med seks niveauer, der spænder fra 0 til 5 , baseret på hvor meget systemerne griber ind, og hvor meget den menneskelige fører gør.

På niveau 0 er der ingen automatisering: køreopgaven falder udelukkende på personen bag rattet. Køretøjet kan indeholde advarsler eller alarmer, men det styrer ikke styring, bremsning eller acceleration.

Niveau 1 inkluderer førerassistentfunktioner som adaptiv fartpilot og vognbaneassistent. På dette niveau styrer systemet kun én akse (lateral eller langsgående), og føreren skal overvåge køretøjet hele tiden.

Niveau 2 involverer delvis automatisering: bilen kan samtidig styre styring og acceleration/bremsning under visse omstændigheder (for eksempel på motorvejen), men føreren forbliver ansvarlig, skal overvåge omgivelserne og være klar til at gribe ind når som helst.

På niveau 3 taler vi om betinget automatisering: systemet er i stand til fuldt ud at styre kørslen i specifikke scenarier (strækninger af motorvejen, trafikpropper…), og føreren kan midlertidigt frakoble sig, selvom vedkommende skal være forberedt på at genvinde kontrollen, når køretøjet kræver det, med en rimelig margin.

Niveau 4 repræsenterer høj automatisering, hvor køretøjet kan udføre alle køreopgaver i bestemte anvendelsesscenarier (f.eks. et afgrænset byområde eller en parkeringsplads) uden behov for førerindgriben under disse specifikke scenarier.

Endelig indebærer niveau 5 fuldstændig automatisering: bilen kræver ingen menneskelig fører på noget tidspunkt eller under nogen forhold ; den kan køre på enhver vej og i enhver situation uden menneskelig indgriben. Dette scenarie er stadig langt fra at blive udbredt, men adskillige prototyper og avancerede pilotprojekter peger i retning af dette mål.

Hvordan et autonomt og forbundet køretøj "opfatter" og beslutter sig

For at kunne køre selv, skal køretøjet kopiere og endda forbedre menneskelige sensoriske og kognitive evner ved at benytte avanceret elektronik, sensorer og algoritmer til kunstig intelligens.

Beslutningstagning er afhængig af komplekse algoritmer, hvoraf mange er maskinlæring og dybe neurale netværk . Disse algoritmer behandler enorme mængder data i realtid fra kameraer, radar, LiDAR, HD-kort og V2X-kommunikation, hvor de lærer normale trafikmønstre, forudser andre brugeres adfærd og registrerer unormale situationer.

Det autonome køretøjs hukommelse er baseret på HD-kort med en nøjagtighed på cirka 10 centimeter kombineret med differentiel GPS og andre positioneringssensorer. Denne kombination gør det muligt for systemet at vide præcis, hvilken vognbane bilen er i, vejens geometri, placeringen af ​​skilte og andre relevante elementer, og at opdatere disse oplysninger i realtid med detaljer om trafik og vejarbejde. Derudover letter teknologier som digitale tvillinger replikering og opdatering af bymiljøer i skyen.

Systemets "øjne" er kameraer, radar, ultralyd og LIDAR-sensorer, som giver et 360-graders overblik over omgivelserne . Datakvalitet og -fusion er afgørende: Køretøjet skal være i stand til pålideligt at identificere fodgængere, cyklister, andre biler, skilte, vejmarkeringer og forhindringer, selv under ugunstige forhold.

"Høre"-elementet materialiserer sig i kommunikationen med skyen og med andre køretøjer og infrastruktur . Takket være cloud computing og teknologier som Floating Car Data modtager bilen information om hændelser, som den ikke direkte kan registrere med sine sensorer: en ulykke forude, is på vejen, et havareret køretøj efter et blindt sving osv.

Endelig er køretøjets "reflekser" baseret på avancerede aktuatorer og prædiktive kontrolalgoritmer, såsom steer-by-wire og MPC-controllere , der påvirker styring, speeder og bremse for at udføre manøvrer hurtigt, jævnt og sikkert, idet der respekteres køretøjets fysiske begrænsninger og passagerernes komfort.

Historien og udviklingen af ​​den forbundne og automatiserede bil

Historien om det autonome og forbundne køretøj opstod ikke ud af ingenting; den er baseret på årtiers fremskridt inden for elektronik, datalogi og sikkerhed i bilindustrien.

I 80'erne begyndte Formel 1 at bruge indbyggede computere til at indhente realtidsdata om bilens ydeevne, hvilket markerede en tidlig milepæl i konceptet med det forbundne køretøj. Kort efter, i 1996, markedsførte General Motors de første biler med automatiske nødopkaldssystemer, der var i stand til at registrere en ulykke og kontakte nødtjenester.

Den civile brug af GPS fra år 2000 og fremefter gav et enormt boost til navigationssystemer i køretøjer , som gik fra at være en luksus til at blive næsten standard. I 2001 ankom de første fjerndiagnostiske og prædiktive vedligeholdelsessystemer, hvilket gjorde det muligt for producenter og flådeforvaltere at overvåge køretøjernes tilstand på afstand.

Fra 2008 begyndte internetadgangspunkter i bilen og de første dedikerede mobilapps til biler at vinde popularitet , idet de tilbød funktioner som låsning og oplåsning af døre og lokalisering af køretøjet. I 2014 integrerede mærker som Audi og GM massivt 4G LTE-forbindelse i deres modeller, og i 2016 lancerede Toyota de første køretøjer med integreret V2X-kommunikation i Japan.

Parallelt har kørselsautomatiseringen udviklet sig fra tidlige fartpilotsystemer til mere komplekse hjælpemidler såsom assisteret parkering, aktiv vognbaneassistent og autonom nødbremsning. I dag anslås det, at millioner af nye køretøjer allerede har en eller anden form for avanceret opkoblingsmulighed og ADAS-systemer, hvilket repræsenterer et mellemtrin mod fuldt autonom kørsel.

Reguleringsmæssige, teknologiske og sikkerhedsmæssige udfordringer

Den udbredte anvendelse af autonome og forbundne køretøjer er ikke kun en teknisk udfordring; det involverer dybtgående ændringer i regulering, cybersikkerhed og social accept . Alle disse faktorer påvirker tempoet i udrulningen.

Fra et lovgivningsmæssigt synspunkt er de nuværende love udformet til køretøjer, der styres af mennesker, hvor føreren er direkte ansvarlig for sine handlinger bag rattet . Med automatiserede systemer opstår debatten om strafferetligt, civilretligt og administrativt ansvar i tilfælde af en ulykke: er føreren, producenten, softwareudbyderen, infrastrukturforvalteren eller en kombination af disse ansvarlige?

Internationale organisationer og nationale myndigheder arbejder allerede på nye juridiske rammer og homologeringsprocedurer . For lave niveauer af automatisering certificeres førerassistentsystemer som ethvert andet køretøjssystem, men efterhånden som der gøres fremskridt mod niveau 4 og 5, skal der defineres strengere kriterier vedrørende funktionel sikkerhed, cybersikkerhed, databeskyttelse og brugeruddannelse.

Fra et teknologisk synspunkt er en af ​​de største udfordringer at demonstrere, at et autonomt køretøj er tilstrækkeligt sikkert . Ekstremt lave fejlrater diskuteres (for eksempel i størrelsesordenen 10^-8 fejl i timen for ASIL D-integritetsniveauer i henhold til ISO 26262). Empirisk testning af dette niveau af pålidelighed i forhold til faktiske kilometertal ville være umuligt: ​​det ville kræve milliarder af kilometer testning, noget der er uoverkommeligt dyrt og tidskrævende.

Derfor investerer branchen i nye test- og valideringsmetoder baseret på massiv simulering, Software-in-the-Loop og Hardware-in-the-Loop testbænke samt faseopdelte tilgange, der kombinerer virtuelle miljøer, laboratorier, lukkede baner og endelig åbne veje. Derudover oprettes der specifikke arbejdsgrupper for at definere internationale standarder, der muliggør ensartet certificering af disse køretøjer.

Cybersikkerhed er et andet kritisk problem: En forbundet bil er i praksis en computer med internetadgang, der bevæger sig med høj hastighed . At beskytte den mod angreb, uautoriseret adgang eller softwaremanipulation er en prioritet for producenter, operatører og regulatorer, især i et scenario med stigende cyberangreb på forbundet infrastruktur og enheder.

Indvirkning på trafikulykker og trafiksikkerhed

Trafikulykker er fortsat en af ​​de førende årsager til død og alvorlige kvæstelser på verdensplan , og en overvældende andel er relateret til menneskelige fejl: distraktioner, uhensigtsmæssig hastighed, alkohol- og stofmisbrug, træthed, risikable beslutninger osv.

Undersøgelser foretaget af trafikmyndigheder og internationale organisationer anslår, at cirka 90 % af ulykkerne skyldes menneskelige fejl , mens mekaniske fejl udgør en meget lille procentdel. Denne realitet har drevet investeringer i stadig mere sofistikerede aktive og passive sikkerhedssystemer samt automatisering af visse køreopgaver.

Avancerede førerassistentsystemer (ADAS) – såsom autonom nødbremsning, vognbaneassistent, adaptiv fartpilot og træthedsregistrering – har en direkte indvirkning på den potentielle reduktion af ulykker . Tekniske rapporter viser, at en betydelig procentdel af registrerede ulykker kunne undgås eller afbødes, hvis alle køretøjer var udstyret med disse systemer som standardudstyr.

Den Europæiske Union har foreslået obligatoriske sikkerhedspakker, der blandt andet omfatter hændelsesdataoptagere, intelligent fartassistent, døsighedsregistreringssystemer, bakkameraer og sensorer til sårbare trafikanter . Målet er at fremskynde fornyelsen af ​​køretøjsflåden hen imod sikrere køretøjer, der er bedre udstyret til opkobling og automatisering.

På mellemlang og lang sigt forventes høj eller fuld automatisering af kørsel ikke blot at bidrage til at reducere ulykker og dødsfald, men også til at reducere trafiktæthed, emissioner og energiforbrug ved at optimere kørestile og undgå unødvendig opbremsning og acceleration. Den faktiske effekt vil dog i høj grad afhænge af implementeringshastigheden, infrastrukturens kvalitet og offentlighedens accept.

Forbundet mobilitet, elektrificering og nye brugsmodeller

Det autonome og forbundne køretøj ankommer ikke alene; det er en del af en bredere forandring, hvor delt mobilitet, elektrificering og digitalisering forstærker hinanden.

På den ene side taber traditionelt bilejerskab terræn til on-demand-brugsmodeller : bildeling, abonnementer, mobilitet som en tjeneste (MaaS) og delte køretøjsflåder, som kan administreres langt mere effektivt takket være konnektivitet og realtidsdata.

På den anden side vinder elektrificering frem med udbredelsen af ​​elektriske og plug-in hybridbiler. Strengere emissionsregler, faldende batteripriser og udrulningen af ​​ladestandere driver deres udbredelse, og kombinationen af ​​elektrisk fremdrift og automatiseret kørsel fremstår som en af ​​de største tendenser i sektoren.

Konsulentfirmaer og internationale organisationer forudsiger scenarier, hvor en betydelig del af nyregistrerede køretøjer i de kommende årtier vil være elektriske, højt automatiserede, delte og forbundne . De vurderer dog også, at traditionelle menneskedrevne køretøjer vil sameksistere med automatiserede køretøjer i mange år, hvilket skaber yderligere udfordringer med hensyn til sameksistens og regulering.

Lande som Holland, Tyskland og nogle regioner i USA fører i øjeblikket an i beredskabet til selvkørende og forbundne køretøjer takket være god infrastruktur, en høj grad af digitalisering, en høj tæthed af ladestandere og regulatorisk åbenhed over for pilotprojekter . Spanien, omend i en mellemposition, gør fremskridt med C-ITS-projekter, forbedringer af mobilnetværk og dataplatforme såsom den førnævnte DGT 3.0.

Samlet set fremstår det autonome og forbundne køretøj som kernen i en ny mobilitetsmodel, hvor trafiksikkerhed, energieffektivitet og rejseoplevelsen tager et kvalitativt spring fremad , forudsat at vi er i stand til at afstemme teknologi, regler, infrastruktur og social accept. Vejen er fyldt med udfordringer – fra cybersikkerhed og teknisk validering til tildeling af ansvar og opbygning af brugertillid – men præsenterer også en historisk mulighed for drastisk at reducere ulykker, transformere byer og gøre bilen til en intelligent platform i menneskers tjeneste.