Miért nincsenek önvezető járművek Magyarországon 2025-ben a forgalomban?
(2025 október)
Az MI válasza a cím szerinti kérdésre:
Technológiai kihívások: az önvezető rendszereknek nehézséget okoz a kiszámíthatatlan közlekedési helyzetek kezelése, különösen az emberi sofőrök viselkedéséhez való alkalmazkodás.
Jogszabályi és etikai kérdések: a jogi keretek még nem teljesen tisztázottak. A felelősség, adatvédelem és biztonság kérdései komoly vitákat generálnak, és ezek megoldása nélkül nem lehet bevezetni az önvezető járműveket. Tisztázatlan jogi kérdés, hogy az önvezető autó részvételével történt balesetekért ki és milyen arányban viseli a felelősséget?
Társadalmi elfogadottság: a lakosság bizalma az önvezető technológiában kicsi. A biztonságos működés bizonyítása és a pozitív felhasználói tapasztalatok lényegesek a széleskörű elfogadtatáshoz.
Infrastruktúra hiányosságai: Magyarországon van tesztpálya (ZalaZone), de a közutak nem mindenhol alkalmasak az önvezető járművek biztonságos működésére.
Gazdasági kérdések és ipari előkészületek: 2025-től már elindulhatna az önvezető autók átalakítása, de a széles körű elterjedéshez még kb. 10–20 évre lehet szükség.
Hol tart most Magyarország? A tesztelés zajlik, a ZalaZone tesztpályán. és nemzetközi autóipari cégek hazai központjaiban már folynak fejlesztések és tesztelések.
Társadalmi elfogadottság: a lakosság bizalma az önvezető technológiában kicsi. A biztonságos működés bizonyítása és a pozitív felhasználói tapasztalatok lényegesek a széleskörű elfogadtatáshoz.
Infrastruktúra hiányosságai: Magyarországon van tesztpálya (ZalaZone), de a közutak nem mindenhol alkalmasak az önvezető járművek biztonságos működésére.
Gazdasági kérdések és ipari előkészületek: 2025-től már elindulhatna az önvezető autók átalakítása, de a széles körű elterjedéshez még kb. 10–20 évre lehet szükség.
Hol tart most Magyarország? A tesztelés zajlik, a ZalaZone tesztpályán. és nemzetközi autóipari cégek hazai központjaiban már folynak fejlesztések és tesztelések.
Jó lenne tudni, hogy pl. valamelyik busz vonalán miért nincs busz vagy taxi próbajárat sárga villogóval, esetleg teherautó próbajárat országúton? A kötetlen útvonal sokkal nehezebb feladat.
Melyek az autonóm vezetés kihívásai az EU-ban? (Az EU válaszai a kérdésre az általánosság miatt semmit mondóak):
Közlekedésbiztonság: mivel a vezető nélküli járműveknek meg kell osztaniuk az utat a nem automatizált járművekkel, gyalogosokkal és kerékpárosokkal, elengedhetetlen a megfelelő biztonsági követelmények és a közlekedési szabályok uniós szintű harmonizációja.
Felelősségi kérdések: mivel az önvezető járművek a vezetési feladatokat az emberekről az autonóm technológiákra ruházzák át, a meglévő uniós felelősségi jogszabályoknak tovább kell fejlődniük, és tisztázni kell, hogy balesetek esetén ki felelős: a járművezető vagy a gyártó?
Adatkezelés: az uniós adatvédelmi szabályok az automatizált szektorra is vonatkoznak, de még nem tettek konkrét intézkedéseket a kiberbiztonság garantálására és az önvezető járművek kiber támadásokkal szembeni védelmére.
Etikai kérdések: az önvezető járműveknek tiszteletben kell tartaniuk az emberi méltóságot és a választás szabadságát.
Közlekedésbiztonság: mivel a vezető nélküli járműveknek meg kell osztaniuk az utat a nem automatizált járművekkel, gyalogosokkal és kerékpárosokkal, elengedhetetlen a megfelelő biztonsági követelmények és a közlekedési szabályok uniós szintű harmonizációja.
Felelősségi kérdések: mivel az önvezető járművek a vezetési feladatokat az emberekről az autonóm technológiákra ruházzák át, a meglévő uniós felelősségi jogszabályoknak tovább kell fejlődniük, és tisztázni kell, hogy balesetek esetén ki felelős: a járművezető vagy a gyártó?
Adatkezelés: az uniós adatvédelmi szabályok az automatizált szektorra is vonatkoznak, de még nem tettek konkrét intézkedéseket a kiberbiztonság garantálására és az önvezető járművek kiber támadásokkal szembeni védelmére.
Etikai kérdések: az önvezető járműveknek tiszteletben kell tartaniuk az emberi méltóságot és a választás szabadságát.
Fejlesztendő minden szállítási módra, beleértve a rövid távú tengeri szállítást, a belvízi hajókat, az árukat szállító drónokat és a könnyű vasúti rendszereket. Különös figyelmet kell fordítani a csökkent mozgásképességű vagy fogyatékkal élők számára hozzáférhető önvezető járművek fejlesztésére.
Az automatizált járművek* digitális technológiák segítségével segítik a vezetőt, hogy a vezetési funkciók egy része vagy mindegyike átvihető legyen egy számítógépes rendszerbe. Az önvezető autó navigációját általában számos érzékelő és modern navigációs eszköz, így például radar, lézerradar, GPS
segítségével oldják meg. (https://hu.wikipedia.org/wiki/%C3%96nvezet%C5%91_aut%C3%B3)
Az önvezető vagy vezető nélküli járművek 3., 4. vagy 5. szintű automatizált járművek: a szintek az automatizálás különböző fokozatait jelentik, ahol a jármű egyre nagyobb mértékben képes emberi beavatkozás nélkül közlekedni. Az 5. szint a teljes autonómiát jelenti.
Az önvezető vagy vezető nélküli járművek 3., 4. vagy 5. szintű automatizált járművek: a szintek az automatizálás különböző fokozatait jelentik, ahol a jármű egyre nagyobb mértékben képes emberi beavatkozás nélkül közlekedni. Az 5. szint a teljes autonómiát jelenti.
3. szint a feltételes automatizálás (Conditional Automation): a jármű képes önállóan vezetni bizonyos körülmények között, például autópályán.
A vezetőnek nem kell folyamatosan figyelnie, de készen kell állnia, hogy szükség esetén átvegye az irányítást. Példa: egyes mai prémium autók autópályán képesek önállóan haladni, de ha a rendszer kéri, a sofőrnek vissza kell vennie az irányítást.
4. szint – Magas szintű automatizálás (High Automation): a jármű teljesen önállóan képes közlekedni meghatározott környezetben (pl. városi zónák, zárt kampuszok). Nincs szükség emberi beavatkozásra ezekben a környezetekben. Ha a jármű elhagyja az ismert környezetet, akkor vagy visszaadja az irányítást a hivatásos vezetőnek, vagy biztonságosan megáll. Példa: robotaxi szolgáltatások, amelyek meghatározott városi területeken működnek. Németországban már engedélyezték a négyes szintű önvezetést, ami azt jelenti, hogy kijelölt útvonalakon emberi beavatkozás nélkül közlekedhetnek a járművek, de még szükség van egy biztonsági sofőrre (safety driver), aki a volán mögött ül. Magyarországon 2016 óta lehet biztonsági sofőrrel önvezető autókat tesztelni az országutakon, persze előzetes bejelentéssel. A nemzetközi kilátások optimisták robotaxi terén: az önvezető járműipar robbanásszerű növekedés előtt áll – bár a siker a szabályozási előrelépésektől, a közbizalomtól és a technológiai megbízhatóságtól jelentős mértékben függ. A mezőgazdaságban fontos lehet az önvezető mezőgazdasági gépek alkalmazása, vagy a drónokkal segített felmérések végzése (pl. a búzatáblák állapota-, vagy az öntözési igény vizsgálata, permetezés stb.), de ezek hatékonysága birtokmérettől és birtokszerkezettől is függhet.
5. szint – Teljes automatizálás (Full Automation) a jármű minden körülmények között, emberi beavatkozás nélkül képes közlekedni, nincs szükség kormányra, pedálokra vagy sofőrre. A jármű kezel minden forgalmi helyzetet, időjárási körülményt és útviszonyt.
A szintek nemcsak technológiai fejlettséget jelentenek, hanem jogi kérdéseket is felvetnek a felelősségvállalás vagy a közlekedési szabályozás terén. A járművek olyan eszközökkel vannak felszerelve, amelyek az interneten keresztül kommunikálnak más járművekkel vagy infrastruktúrával. Az automatizált és kapcsolt technológiák kiegészítik egymást.
Érdekes a Közlekedésrendészet véleménye az önvezető próbajáratokról (https://www.police.hu/hu/hirek-es-informaciok/legfrissebb-hireink/zsaru-magazin/az-onvezeto-autok-jovoje), ami nagyon reális képet ad a várható balesetekről, melyek igen nagy figyelmet kapnak. Amennyiben az önvezető járművek baleseti statisztikái nem haladják meg az adott város statisztikáit, akkor elfogadhatónak lehet tekinteti a balesetek számát és súlyosságát. Az önvezető járművek újfajta baleseteket is okoznak, mert a gép másként értékelhet egy közlekedési helyzetet, mint egy vezető. Jó példa egy közlekedési táblás inget viselő gyalogos esete.
A Magyarországon megoldatlan kérdés a jogi kérdés: Ki a felelős baleset esetén, amikor a kárt a kötelező biztosítás fizeti? (Amikor a biztonsági sofőr nem nyomja meg a stop gombot?) Pedig a fejlesztés balesetekkel fog járni, még villogókkal is. Példa a nehezen kezelhető helyzetekre: az úttestre szabálytalanul lelépő gyalogosok, vagy a szabálytalanul közlekedő járművek is megnehezítik a döntéshozást, a többértelmű helyzetek kezelése, ahol a szabályok nem egyértelműek, vagy ahol az emberi sofőrök gyakran a különleges helyzethez alkalmazkodva döntenek. Tipikus példák erre az építkezések, az útlezárások és a terelések, vagy a megkülönböztető jelzést használó járművek kezelése. Egy villogót használó önvezető autó és egy szabálytalan, esetleg szabályosan közlekedő jármű/gyalogos balesetét a közvélemény talán kedvezőbben fogadja.
Következtetés: El kéne indítani a próbajáratokat Budapesten!
Az MI szerepe az önvezető 4. szintű járműveknél (Az MI válasz elég érdekes, mert az önvezetés MI nélkül is megoldott!)? Az MI lehetővé teszi a jármű számára, hogy emberi beavatkozás nélkül érzékelje, értelmezze és reagáljon a környezetére. A 4. szinten a jármű teljesen önállóan működik, de csak előre meghatározott területeken (pl. kijelölt városi zónák). A biztonsági vezető nem szükséges az irányításhoz, de lehetőség van manuális beavatkozásra, ha szükséges. A jármű képes magától parkolni, újraindulni és közlekedni, vezető nélkül is.
Környezetérzékelés és értelmezés: az MI feldolgozza a kamerák, radarok, lidarok és egyéb szenzorok által gyűjtött adatokat.
Ezekből képes azonosítani más járműveket, gyalogosokat, közlekedési táblákat, útburkolati jeleket és akadályokat.
Döntéshozatal és útvonaltervezés: az MI algoritmusok valós időben döntenek a jármű mozgásáról: mikor fékezzen, gyorsítson, kanyarodjon vagy álljon meg.
Képesek előre jelezni más közlekedők viselkedését, és ennek megfelelően módosítani az útvonalat.
Adaptív viselkedés: a rendszer alkalmazkodik a változó környezeti feltételekhez, például időjáráshoz, forgalomhoz vagy útlezárásokhoz.
Biztonság és redundancia: az MI több szintű biztonsági protokollt kezel, például vészhelyzeti manővereket, rendszerhibák esetén automatikus leállást.
A redundáns rendszerek biztosítják, hogy egyetlen szenzor vagy modul meghibásodása ne okozzon balesetet.
*(https://www.penzcentrum.hu/auto/20251003/nagyot-nezhetnek-a-magyar-autosok-ekkortol-lephetik-el-tomegesen-az-utakat-az-onvezeto-autok-1186005, https://qubit.hu/2025/08/13/az-ai-befektetesek-hatasara-ujra-mozgasba-lendult-az-onvezeto-autok-piaca)
Különbséget jelent, hogy egyes fejlesztők (pl. a Waymo, a Zoox vagy a Cruise) előzetesen feltérképzett, folyamatosan frissített és földrajzilag körülhatárolt közlekedési környezetben működnek (geofencing), míg mások, köztük a Tesla, a Pony.ai, a Wayve vagy a Motional a valós idejű kameraképek és korábban összegyűjtött saját vezetési tapasztalatok, valamint virtuális forgatókönyvek segítségével közlekednek. Nemzetközi szinten a legtöbb autóipari cég, így a Nissan, a Ford, a Mercedes-Benz, a Tesla, a Volkswagen, de mellette a nagyobb technológiai cégek, mint a Bosch, az Apple, az Amazon, az Uber vagy a Lyft is a 2010-es években kezdte el fejleszteni önvezető szolgáltatásait, gyakran kisebb fejlesztő cégekkel közösen. a Waymo lett, ami Phoenixben, San Franciscóban és Los Angelesben működteti sofőr nélküli robotaxi-szolgáltatását saját applikációval, de az Uberrel és a Lyfttel együttműködve már Atlantában és Austinban is jelen van, összesen 1500 járművel. Tervek szerint 2026-ban Washingtonban és Miamiben is meg fog jelenni, miközben tíz másik amerikai nagyvárosban és Tokióban is zajlanak a piaci bevezetés előkészületei. A cég technológiája gyakorlatilag kész, a tapasztalatok megvannak
Nemzetközileg komolyabb fejlesztések zajlanak Ázsiában, leginkább Kínában, ahol az összes piaci szereplő nagyjából 2000 önvezető taxit működtet. A legfontosabb szolgáltató a Baidu Apollo Go, amely már több száz önvezető autót alkalmaz, de komoly szereplő a WeRide, a Pony.ai és U Power is, amelyek robotaxikat és buszokat fejlesztenek és üzemeltetnek már 15 nagyobb városban, miközben a Közel-Keleten (Dubai, Abu-Dzabi) terjeszkednek. A kínai akkumulátorgyártó óriás, a CATL éppen idén júniusban jelentette be, hogy a Hello mobilitási szolgáltatóval és az Ant Group nevű pénzügyi vállalattal partnerségben szintén belép az önvezető robotaxik piacára. Európában megemlítendő a brit Wayve cég fejlesztése, valamint a német Deutsche Bahn és Rajna-Majna Közlekedési Szövetség közös projektje, a KIRA, amelynek keretében idén május végétől tesztelnek néhány Nio ES8 terepjárót robotaxiként. Oslóban, Genfben és a németországi Herfordban pedig egy konzorcium keretében a kínai WeRide-hoz hasonlóan önvezető minibuszokat tesztelnek.
A drága technológia, a fejlesztési nehézségek, a szabályozási korlátok, a tesztelés közben előforduló súlyos, olykor halálos balesetek miatt például az Uber 2020-ban, az Apple 2024-ben leállította fejlesztéseit, a General Motors és a Honda közös projektje, a Cruise pedig egy 2023-as halálos balesetet követő bírósági döntés nyomán függesztette fel a szolgáltatást.
A drága technológia, a fejlesztési nehézségek, a szabályozási korlátok, a tesztelés közben előforduló súlyos, olykor halálos balesetek miatt például az Uber 2020-ban, az Apple 2024-ben leállította fejlesztéseit, a General Motors és a Honda közös projektje, a Cruise pedig egy 2023-as halálos balesetet követő bírósági döntés nyomán függesztette fel a szolgáltatást.
**
Önjáró busz itányító rendszere (MI válasz)
+-------------------------------------------------------------+
| Autonomous Bus System |
+-------------------------------------------------------------+
| |
| +----------------+ +----------------+ +----------+ |
| | Sensor Suite | --> | Perception & | --> | Decision | |
| | | | Localization | | Module | |
| | - GPS | | - SLAM | | - Route | |
| | - LIDAR | | - Map Matching | | Planning| |
| | - Cameras | +----------------+ | - Obstacle| |
| | - Radar | | Avoidance| |
| +----------------+ +----------+ |
| |
| +----------------+ +----------------+ +----------+ |
| | Control Unit | <-- | Actuator Ctrl | <-- | Actuators| |
| | - Speed Ctrl | | - Steering | | - Motor | |
| | - Brake Ctrl | | - Throttle | | - Brake | |
| +----------------+ +----------------+ +----------+ |
| |
| +----------------+ +----------------+ |
| | Communication | <-> | Fleet Mgmt & | |
| | Module | | Monitoring | |
| | - V2X | | - Remote Ctrl | |
| | - Wi-Fi/5G | | - Diagnostics | |
| +----------------+ +----------------+ |
| |
-------------------------------------------------------------+
Önjáró busz irányító rendszere
Érzékelők: Valós idejű adatokat gyűjt a környezetről, a helyszínről és a jármű állapotáról.
Észlelés, helymeghatározás: Feldolgozza az érzékelők adatait a környezet megértése és a helyszín meghatározása érdekében.
Döntéshozatali modul: Útvonalakat tervez, elkerüli az akadályokat, és vezetési döntéseket hoz.
Vezérlőegység: A döntéseket parancsokká alakítja a beavatkozó szervek számára.
Beavatkozó szervek: Fizikailag vezérlik a járművet (kormányzás, fékezés, gyorsítás).
Kommunikációs modul: Lehetővé teszi a jármű és minden más számítógépek között a kommunikációt és a távfelügyeletet.
Flottakezelés: Több jármű esetén felügyel, nyomon követi a teljesítményt, és kezeli a távoli beavatkozásokat.
Az önjáró buszjáratok és a taxik irányítása
|
Feature |
Fixed-Route Buses |
Autonomous Taxis |
|---|---|---|
|
Route Planning |
Static and scheduled |
Dynamic and real-time |
|
Passenger Interaction |
Minimal |
High (custom pickup/drop-off) |
|
Traffic Adaptability |
Limited |
High |
|
Fleet Coordination |
Centralized |
Distributed |
|
Optimization Goals |
Throughput and reliability |
Speed and convenience |
Az önvezető járművek útvonal-szabályozásában mi a különbség a fix útvonalú buszok és a taxik között (MI válasz)? A taxik navigációja különbözik, és fejlett algoritmusokat igényel a kiszámíthatatlan útvonalak kezeléséhez, az utazási idő optimalizálásához és a torlódások elkerüléséhez. Az önvezető városi busz vezérlése modulokat tartalmaz az érzékeléshez, a döntéshozatalhoz és a működtetéshez, amelyeket egy központi vezérlőegység koordinál:
Szenzorok (érzékelési réteg)
Bemenetek: Kamerák, LiDAR, radar, GPS, IMU (inerciális mérőegység)
Funkció: Útviszonyok, akadályok, közlekedési táblák, gyalogosok és sávelválasztók észlelése
Kimenet: Nyers adatok lokalizációhoz és környezetmodellezéshez
Lokalizáció és térképezés
Bemenetek: GPS, IMU, térképadatbázis
Funkció: Meghatározza a busz pontos helyzetét és tájolását
Kimenet: Valós idejű helymeghatározás és frissített térkép
Környezetmodellezés
Bemenetek: Szenzoradatok
Funkció: Dinamikus környezetmodellt épít, beleértve a mozgó és statikus objektumokat
Kimenet: Objektumok pályái és térbeli elrendezése
Útvonaltervezés és döntéshozatal
Bemenetek: Környezeti modell, útvonalterv, közlekedési szabályok
Funkció: Meghatározza az optimális útvonalat és manővereket (pl. sávváltások, megáll)
Kimenet: Vezetési parancsok és pálya
Vezérlőmodul (működtető réteg)
Bemenetek: Pálya és vezetési parancsok
Funkció: Döntéseket alakít át fizikai cselekvésekké
Kimenet: Kormányzási, gáz-, fékjelek
Járműinterfész
Funkció: Vezérlőjeleket hajt végre beavatkozó szerveken keresztül keresztül
Magában foglalja: Elektronikus vezérlőegységeket (ECU-kat), drive-by-wire rendszereket
Kommunikáció és monitorozás
Funkció: Csatlakozások a flottakezeléshez, az utasokhoz és a vészhelyzeti rendszerekhez
Magában foglalja: a jármű-központ, jármű-jármű felhőkapcsolatokat, diagnosztika
Visszacsatolási hurkok
A zárt hurkú vezérlés valós idejű beállításokat biztosít az érzékelők visszajelzései alapján.
A zárt hurkú vezérlés valós idejű beállításokat biztosít az érzékelők visszajelzései alapján.
A biztonsági monitorok folyamatosan ellenőrzik az anomáliákat, és szükség esetén elindítják a vészhelyzeti protokollokat.
***
A vezérléshez a szenzor bemenetek alapján lehetne szimulálni az önvezetést, van már ilyen (https://www.muszaki-magazin.hu/2019/10/26/onvezeto-autok-lg-electronics/) Az LG Electronics (LG) szilícium-völgyi laboratóriumának mesterséges intelligenciával foglalkozó mérnökei a Unity Technologies MI szakértőivel együtt olyan szimulációs szoftver kifejlesztésén dolgoznak, amellyel az önvezető autók fejlesztői biztonságosan és gyorsan tesztelhetik a járműveket. Az LG szimulátora (LGSVL Simulator) háromdimenziós környezetben az automatizálás tesztelését és hitelesítését teszi lehetővé kamerák által rögzített képek alapján. A forgalmi szituációk szimulálásával képesek felgyorsítani a rendszereik tanulását. Az LG szimulátora pontos szenzormodellekkel alkotja meg a valós forgalmi helyzetek digitális replikáit, így az önvezető járműveket számos helyzetre fel tudja készíteni.