Nem sokkal ezelőtt az autóipar innovációja a motorteljesítmény növelése, majd a hatékonyság növelése körül forgott, miközben ezzel párhuzamosan javult az aerodinamika, nő a kényelem és újratervezték a járművek megjelenését. Az autóipar jövőbeli mozgásának fő mozgatórugói jelenleg a hiperkapcsolódás és az automatizálás. Ha a jövő autóiról van szó, először a vezető nélküli autók jutnak eszünkbe, de az autóipar jövőjét jóval több jellemzi, mint a vezető nélküli technológia.
Az autók átalakulásának egyik kulcsfontosságú tényezője az összekapcsolhatóságuk – más szóval az összekapcsolhatóságuk, amely megnyitja az utat a távoli frissítések, az előrejelző karbantartás, a jobb vezetési biztonság és a kiberfenyegetésekkel szembeni adatvédelem előtt. A kapcsolódás sarokköve pedig az adatok gyűjtése és tárolása.
Természetesen az autó megnövekedett csatlakoztathatósága élvezetesebbé tette a vezetést, de ennek középpontjában az áll, hogy a csatlakoztatott autó hatalmas mennyiségű adatot gyűjt, feldolgoz és generál. A tavalyi bejelentések szerint , a következő tíz évben az önvezető autók megtanulnak annyi információt generálni, hogy azok tárolása több mint 2 terabájtot, vagyis sokkal több helyet igényel, mint most. És ez nem a határ - a technológia további fejlesztésével ez a szám csak növekedni fog. Ennek alapján a berendezésgyártóknak fel kell tenniük maguknak a kérdést, hogy ebben a környezetben hogyan tudnak hatékonyan reagálni az adatmennyiség jelentős növekedésével járó igényekre.
Hogyan fog fejlődni az önvezető autók architektúrája?
Az olyan képességek további fejlesztései, mint az önvezető járművek adatkezelése, az objektumészlelés, a térképes navigáció és a döntéshozatal, nagymértékben függenek a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia modellek fejlődésétől. Az autógyártók előtt álló kihívás egyértelmű: minél fejlettebbek a gépi tanulási modellek, annál jobb a vezetési élmény a felhasználók számára.
Ezzel párhuzamosan az optimalizálás zászlaja alatt zajlanak változások a pilóta nélküli járművek architektúrájában. A gyártók egyre ritkábban választják az egyes alkalmazások igényeihez telepített mikrokontrollerek kiterjedt hálózatát, és inkább egy nagy, komoly számítási teljesítménnyel rendelkező processzor telepítését részesítik előnyben. Ez az átállás a több autóipari mikrovezérlőről (MCU) egy központi MCU-ra, ami valószínűleg a legjelentősebb változás lesz a jövő járművei architektúrájában.
Adattárolási funkció átvitele az autóból a felhőbe
Az önvezető autók adatai akár közvetlenül a fedélzeten tárolhatók, ha azonnali feldolgozásra van szükség, vagy a felhőben, amely alkalmasabb a mélyreható elemzésre. Az adatok továbbítása funkciójától függ: vannak olyan adatok, amelyekre a vezetőnek azonnal szüksége van, például mozgásérzékelők információira vagy GPS-rendszer helyadataira, ráadásul ezek alapján az autógyártó fontos következtetéseket vonhat le, ill. rajtuk, folytassa a munkát az ADAS vezetőtámogató rendszer fejlesztésén.
Wi-Fi lefedettségi területen az adatok felhőbe küldése gazdaságilag indokolt és műszakilag egyszerű, de ha az autó mozgásban van, akkor az egyetlen elérhető lehetőség a 4G kapcsolat (és végül az 5G) lehet. Ha pedig a mobilhálózaton keresztüli adatátvitel technikai oldala nem vet fel komoly problémákat, annak költsége hihetetlenül magas lehet. Ez az oka annak, hogy sok önvezető autót egy ideig a ház közelében kell hagyni, vagy más olyan helyen, ahol Wi-Fi-re csatlakozhatnak. Ez egy sokkal olcsóbb lehetőség az adatok felhőbe való feltöltésére későbbi elemzés és tárolás céljából.
Az 5G szerepe a csatlakoztatott autók sorsában
A meglévő 4G hálózatok továbbra is a legtöbb alkalmazás fő kommunikációs csatornája maradnak, azonban az 5G technológia az összekapcsolt és autonóm autók további fejlesztésének fő katalizátorává válhat, lehetővé téve számukra, hogy szinte azonnal kommunikáljanak egymással, épületekkel és infrastruktúrával. (V2V, V2I, V2X ).
Az autonóm autók nem működhetnek hálózati kapcsolat nélkül, és az 5G a kulcsa a gyorsabb kapcsolatoknak és a csökkentett késleltetésnek a jövő vezetőinek érdekében. A gyorsabb kapcsolati sebesség csökkenti a jármű adatgyűjtési idejét, így a jármű szinte azonnal reagálhat a forgalmi vagy időjárási körülmények hirtelen változásaira. Az 5G érkezése előrelépést jelent a digitális szolgáltatások fejlesztésében is a járművezető és az utasok számára, akik még élvezetesebb utazásban részesülhetnek, és ennek megfelelően növeli a szolgáltatók potenciális profitját.
Adatbiztonság: kinek a kezében a kulcs?
Nyilvánvaló, hogy az autonóm járműveket a legújabb kiberbiztonsági intézkedésekkel kell védeni. Ahogy az egyikben is szerepel , az autómérnöki és informatikai válaszadók 84%-a aggodalmának adott hangot amiatt, hogy az autógyártók lemaradnak az egyre növekvő kiberfenyegetésekre való reagálásban.
Az ügyfelek és személyes adataik védelmének biztosítása érdekében a csatlakoztatott autók minden összetevőjének – az autó belsejében lévő hardvertől és szoftvertől a hálózathoz és a felhőhöz való csatlakozásig – a legmagasabb szintű biztonságot kell garantálnia. Az alábbiakban bemutatunk néhány intézkedést, amelyek segítenek az autógyártóknak biztosítani az önvezető autók által használt adatok biztonságát és integritását.
- A kriptográfiai védelem a titkosított adatokhoz való hozzáférést egy bizonyos körre korlátozza, akik ismerik az érvényes „kulcsot”.
- A végpontok közötti biztonság magában foglalja egy sor intézkedés bevezetését a feltörési kísérletek észlelésére az adatátviteli vonal minden belépési pontján – a mikroérzékelőktől az 5G kommunikációs oszlopokig.
- Az összegyűjtött adatok sértetlensége fontos tényező, és azt jelenti, hogy a járművektől kapott információkat változatlan formában tárolják mindaddig, amíg fel nem dolgozzák és értelmes kimeneti adatokká alakítják. Ha a konvertált adatok megsérülnek, ez lehetővé teszi a nyers adatok elérését és újrafeldolgozását.
A B terv fontossága
Az összes kritikus feladat elvégzéséhez a jármű központi tárolórendszerének megbízhatóan kell működnie. De hogyan biztosíthatják az autógyártók e célok elérését, ha a rendszer meghibásodik? Az incidensek megelőzésének egyik módja a fő rendszer meghibásodása esetén az, hogy biztonsági másolatot készítenek az adatokról egy redundáns adatfeldolgozó rendszerben, azonban ennek a lehetőségnek a megvalósítása hihetetlenül költséges.
Ezért egyes mérnökök más utat választottak: tartalékrendszerek létrehozásán dolgoznak az egyes gépelemek számára, amelyek a pilóta nélküli vezetési módot biztosítják, különös tekintettel a fékekre, a kormányzásra, az érzékelőkre és a számítógépes chipekre. Így megjelenik az autóban egy második rendszer, amely az autóban tárolt összes adat kötelező biztonsági mentése nélkül, kritikus berendezés meghibásodás esetén biztonságosan meg tudja állítani az autót az út szélén. Mivel nem minden funkció igazán létfontosságú (vészhelyzetben nélkülözheti például a légkondicionálót vagy a rádiót), ez a megközelítés egyrészt nem igényli a nem kritikus adatok biztonsági mentését, ami azt jelenti, hogy csökkentett költségek, másrészt mindez továbbra is biztosít biztosítást rendszerhiba esetére.
Az autonóm járművek projekt előrehaladtával a közlekedés teljes evolúciója az adatok köré fog épülni. Azáltal, hogy gépi tanulási algoritmusokat adaptálnak annak a hatalmas mennyiségű adatnak a feldolgozására, amelytől az autonóm járművek függenek, és robusztus és működőképes stratégiákat alkalmaznak, hogy biztonságban és külső fenyegetésekkel szemben védve legyenek, a gyártók egy bizonyos ponton képesek lesznek olyan autót kifejleszteni, amely elég biztonságos ahhoz, hogy vezetni a jövő digitális útjain.
Forrás: will.com