Audi‘nin 2017 yılından itibaren ürettiği modeller, kullanılan CAR-to-X iletişim teknolojisi sayesinde, yolda arıza yapmış araçlar, kazalar, trafik sıkışıklığı, yol zemininde buzlanma veya sınırlı görüş mesafesi gibi konularda birbirini uyarıyor. Bu gibi çeşitli verileri analiz eden sistem, ESC‘nin etkinleştirilmesi, yağmur ve ışık sensörleri, ön cam silecekleri, farlar, acil durum çağrıları ve hava yastığı tetikleyicileri gibi birçok önlemi kapsayan 'LHA-Yerel Tehlike Uyarıları’nı hazır hale getiriyor.
Bu uyarıyı daha hızlı ve daha hassas hale getirmek için, hizmeti yüksek doğruluğa sahip sürü verileriyle geliştirerek, bir sonraki adımı atmaya hazırlanan Audi, İsveçli NIRA Dynamics AB firmasıyla işbirliğine gitti. İki firma, bu uygulamayı, Car.Software Org. ve HERE Technologies tarafından geliştirilen tehlike uyarılarını iyileştirmek amacıyla uyarladı.
Sistem, tekerlek hızı ve hızlanma değerleri gibi şasi sinyallerini kullanarak, patinaj yapan lastiğin yol yüzeyi ile arasındaki sürtünme katsayısını hesaplıyor. Sadece şasi kontrol sistemlerinin müdahale ettiği aşırı durumlarda değil, normal sürüş koşullarında etkin olan sistem, elde edilen sensör verilerini, hem otomobilin kendisinde tutup hem de NIRA Dynamics AB’deki buluta iletilerek açık veri haline getirilmesini sağlıyor.
Birçok otomobilden toplanan bu veriler daha sonra mevcut ve geçmiş hava durumu bilgileri gibi verilerle birleştiriliyor ve ardından NIRA bulutu tarafından hizmet sağlayıcı HERE Technologies'e iletiliyor. HERE konum platformuyla entegre edildiğinde, birleşik veri zekası, yol ağını kesin bir üç boyutlu model olarak oluşturuyor. HERE sunucuları, uyarı bilgilerini kötü koşullara sahip alanlara giren veya bu bölgelere doğru ilerleyen otomobillere gönderiyor. Böylece Audi sanal kokpitinde veya isteğe bağlı alınan head up display ekranında bir uyarı gören sürücünün buna göre sürüşünü yapması sağlanıyor.
Başarıda otomobil sayısı etken
Sistemin başarısındaki önemli etkenlerin başında araç sayısı geliyor. Verileri ileten otomobil sayısı ne kadar fazla olursa, sistem o kadar iyi öğrenebiliyor, analiz edebiliyor, haritalar oluşturabiliyor, duruma bağlı olarak sürücüleri bilgilendirebiliyor veya uyarabiliyor. Bu, Audi'nin son yıllarda odaklandığı ve önemli bilgi edindiği bir alan olan sürü verilerinin (swarm data – SD) ve sürü zekasının (swarm intelligence – SI) temel prensibini de oluşturuyor.
2021 yılında Avrupa'da Volkswagen Group'tan 1,7 milyondan fazla otomobilin, bu iyileştirilmiş tehlike uyarı hizmeti için verilere katkıda bulunması ve bu rakamın 2022 yılında 3 milyonun üzerine çıkarak önemli bir avantaj oluşturması öngörülüyor. Hizmet, halen Audi, Volkswagen, SEAT, Škoda, Porsche, Bentley ve Lamborghini'nin yeni modellerinde mevcut.
Otomobil verilerinin analize uygulandığı ilk müşteri uygulaması
Geliştirmenin ana sorumluluğunu Volkswagen Group'un şirketi olan Car.Software organizasyonunun üstlendiği proje, grup markası ayırt etmeksizin bu güvenlik avantajlarından mümkün olan en fazla sayıda sürücünün yararlanabileceği şekilde tasarlandı.
Otomobil verilerinin bu tür son teknoloji veri analizine uygulandığı ilk müşteri uygulaması olan sistemle ilgili olarak bilgi veren Car.Software firmasının Advanced Driving Assistance Systems ADAS & Automated Driving AD Başkanı Thomas Müller “Bu proje, markalar arası yazılım geliştirmenin büyük potansiyelinin iyi bir örneği. Diğer Grup markaları ve stratejik ortaklarımızla birlikte, kendi yazılım becerilerimizi ve ölçek ekonomilerimizi kullanırken birkaç ay içinde dijital bir hizmet geliştirmeyi başardık." dedi.
Birçok fayda sunacak
Sistem, beraberinde birçok faydayı da getirebilir. Örneğin belediyeler, veri havuzuna dayalı mevcut sürtünme katsayısı haritalarını kullanarak, kar temizleme hizmetlerini gerçek zamanlı olarak optimize edebilir ve daha az yol tuzu kullanarak çevresel etkiyi azaltabilir. Diğer yandan sürücü destek sistemleri kendilerini önceden koşullandırabilir ve yolun durumuna daha da fazla hassasiyetle uyum sağlayabilir. Navigasyon sistemi, beklenen varış zamanının daha doğru bir hesaplamasını sunmak için yol koşullarını hesaba katabilir. Patinaj kontrolü, aşınma seviyesi ve lastiğin performans seviyesi tespit edilerek, lastik bakım hizmetlerinin geliştirilmesi sağlanabilir.
