Mitte kaua aega tagasi keerles innovatsioon autotööstuses mootori võimsuse suurendamise, seejärel efektiivsuse suurendamise ümber, parandades samal ajal aerodünaamikat, suurendades mugavustaset ja muutes sõidukite välimust. Nüüd on autotööstuse tulevikku liikumise peamised tõukejõud hüperühenduvus ja automatiseerimine. Kui rääkida tulevikuautodest, siis meenuvad kõigepealt juhita autod, kuid autotööstuse tulevikku tähistab palju enamat kui lihtsalt juhita tehnoloogia.
Üks autode ümberkujundamise võtmetegureid on nende ühenduvus – teisisõnu nende ühenduvus, mis sillutab teed kaugvärskendustele, ennustavale hooldusele, paremale sõiduohutusele ja andmekaitsele küberohtude eest. Ühenduvuse nurgakivi on omakorda andmete kogumine ja salvestamine.
Muidugi on auto suurenenud ühenduvus muutnud sõitmise nauditavamaks, kuid selle keskmes on ühendatud auto tohutu hulga andmete kogumine, töötlemine ja genereerimine. Eelmisel aastal välja kuulutatu kohaselt , järgmise kümne aasta jooksul õpivad isejuhtivad autod genereerima nii palju teavet, et selle salvestamine nõuab rohkem kui 2 terabaiti ehk palju rohkem ruumi kui praegu. Ja see pole piir – tehnoloogia edasise arenguga see näitaja ainult kasvab. Sellest lähtuvalt peavad seadmete tootjad endalt küsima, kuidas nad saavad selles keskkonnas tõhusalt vastata nõudmistele, mis on seotud andmemahu olulise suurenemisega.
Kuidas areneb isejuhtivate autode arhitektuur?
Täiendused sellistes võimalustes nagu isejuhtivate sõidukite andmete haldamine, objektide tuvastamine, kaardil navigeerimine ja otsuste tegemine sõltuvad suuresti masinõppe ja tehisintellekti mudelite edusammudest. Autotootjate väljakutse on selge: mida arenenumaks masinõppemudelid muutuvad, seda parem on kasutajate sõidukogemus.
Samal ajal toimuvad optimeerimise sildi all muudatused mehitamata sõidukite arhitektuuris. Tootjad valivad üha harvemini iga konkreetse rakenduse vajaduste jaoks installitud laiaulatusliku mikrokontrollerite võrgustiku, eelistades selle asemel paigaldada ühe suure ja tõsise arvutusvõimsusega protsessori. Just see üleminek mitmelt autotööstuse mikrokontrollerilt (MCU) ühele kesksele MCU-le on tõenäoliselt kõige olulisem muutus tulevaste sõidukite arhitektuuris.
Andmete salvestamise funktsiooni ülekandmine autost pilve
Isejuhtivate autode andmeid saab salvestada kas otse pardale, kui on vaja kiiret töötlemist, või pilves, mis on süvaanalüüsiks sobivam. Andmete marsruutimine oleneb selle funktsioonist: on andmeid, mida juht vajab koheselt, näiteks info liikumisanduritelt või asukohaandmed GPS-süsteemist, lisaks saab selle põhjal autotootja teha olulisi järeldusi ja lähtuvalt jätkake tööd ADAS-i juhiabisüsteemi täiustamisel.
Wi-Fi levialas on andmete pilve saatmine majanduslikult põhjendatud ja tehniliselt lihtne, kuid kui auto liigub, võib ainsaks saadaolevaks võimaluseks olla 4G ühendus (ja lõpuks 5G). Ja kui mobiilsidevõrgu kaudu andmeedastuse tehniline pool ei tekita tõsiseid probleeme, võib selle maksumus olla uskumatult kõrge. Just sel põhjusel tuleb paljud isejuhtivad autod jätta mõneks ajaks maja lähedusse või mõnesse muusse kohta, kus neid WiFi-ga ühendada. See on palju odavam võimalus andmete pilve üleslaadimiseks hilisemaks analüüsiks ja salvestamiseks.
5G roll ühendatud autode saatuses
Olemasolevad 4G-võrgud jäävad enamiku rakenduste jaoks ka edaspidi peamiseks sidekanaliks, kuid 5G-tehnoloogia võib saada suureks katalüsaatoriks ühendatud ja autonoomsete autode edasiarendamisel, andes neile võimaluse suhelda peaaegu kohe üksteisega, hoonete ja infrastruktuuriga. (V2V, V2I, V2X).
Autonoomsed autod ei saa töötada ilma võrguühenduseta ning 5G on kiiremate ühenduste ja väiksema latentsusaja võti tulevaste juhtide huvides. Kiirem ühenduskiirus vähendab sõidukil andmete kogumiseks kuluvat aega, võimaldades sõidukil peaaegu koheselt reageerida äkilistele liiklus- või ilmastikutingimuste muutustele. 5G tulek tähistab ka edasiminekut digiteenuste arendamisel juhile ja reisijatele, kes saavad nautida veelgi nauditavamat reisi, ning suurendab vastavalt nende teenuste pakkujate potentsiaalset kasumit.
Andmete turvalisus: kelle käes on võti?
On selge, et autonoomseid sõidukeid tuleb kaitsta uusimate küberjulgeolekumeetmetega. Nagu ühes öeldud 84% autotööstuse ja IT-valdkonna vastajatest väljendasid muret, et autotootjad jäävad üha suurenevatele küberohtudele reageerimisel maha.
Kliendi ja tema isikuandmete privaatsuse tagamiseks peavad kõik ühendatud autode komponendid – alates auto enda sees olevast riist- ja tarkvarast kuni võrgu ja pilvega ühenduseni – tagama kõrgeima turvalisuse taseme. Allpool on toodud mõned meetmed, mis aitavad autotootjatel tagada isejuhtivate autode kasutatavate andmete turvalisuse ja terviklikkuse.
- Krüptograafiline kaitse piirab juurdepääsu krüpteeritud andmetele teatud isikute ringile, kes teavad kehtivat “võtit”.
- Täielik turvalisus hõlmab meetmete komplekti rakendamist häkkimiskatse tuvastamiseks igas andmeedastusliini sisenemispunktis – alates mikroanduritest kuni 5G sidemastideni.
- Kogutud andmete terviklikkus on oluline tegur ja eeldab, et sõidukitelt saadud teavet säilitatakse muutumatul kujul, kuni see töödeldakse ja muudetakse tähenduslikeks väljundandmeteks. Kui teisendatud andmed rikutakse, on see võimalik algandmetele juurde pääseda ja neid uuesti töödelda.
Plaani B tähtsus
Kõigi missioonikriitiliste ülesannete täitmiseks peab sõiduki keskne salvestussüsteem töökindlalt töötama. Kuid kuidas saavad autotootjad tagada nende eesmärkide saavutamise, kui süsteem ebaõnnestub? Üks võimalus intsidentide vältimiseks põhisüsteemi rikke korral on teha andmetest varukoopia üleliigses andmetöötlussüsteemis, kuid selle võimaluse rakendamine on uskumatult kallis.
Seetõttu on mõned insenerid valinud teistsuguse tee: nad tegelevad mehitamata sõidurežiimi pakkumisega seotud üksikute masinakomponentide, eelkõige pidurite, roolisüsteemi, andurite ja arvutikiipide tagavarasüsteemide loomisega. Seega ilmub autosse teine süsteem, mis ilma kõigi autosse salvestatud andmete kohustusliku varukoopiata saab kriitilise varustuse rikke korral auto teeserval ohutult peatada. Kuna kõik funktsioonid ei ole tõeliselt elutähtsad (hädaolukorras saate hakkama näiteks kliimaseadme või raadiota), ei nõua see lähenemine ühest küljest mittekriitiliste andmete varukoopia loomist, mis tähendab väiksemad kulud ja teisest küljest annab see kõik siiski kindlustuse süsteemi rikke korral.
Autonoomsete sõidukite projekti edenedes rajatakse kogu transpordi areng andmetele. Kohandades masinõppe algoritme, et töödelda tohutul hulgal andmehulka, millest autonoomsed sõidukid sõltuvad, ning rakendades tugevaid ja toimivaid strateegiaid nende kaitsmiseks ja välisohtude eest kaitsmiseks, saavad tootjad ühel hetkel välja töötada auto, mis on piisavalt turvaline teedel sõitmine.tuleviku digitaalsed teed.
Allikas: www.habr.com