A magyar autóipar és közlekedéstechnológiai fejlesztések stabil helyet biztosítanak Magyarországnak az intelligens mobilitás nemzetközi élvonalában. Emellett jelentősen hozzájárulnak a hazai mérnökképzés magas színvonalának fenntartásához – hangzott el a Budapesti MĹąszaki és Gazdaságtudományi Egyetem (BME) GépjármĹątechnológia Tanszéke és a Magyar Közút Nonprofit Zrt. közös sajtótájékoztatóján.

Az eseményen a szakemberek bemutatták a BME fejlesztéseit, amelyek az Autonóm Rendszerek Nemzeti Laboratórium projekt keretében valósultak meg, és több esetben nemzetközi iparági és tudományos érdeklődést váltottak ki. Kiemelkedő példája ennek az M1–M7 autópálya közös szakaszán, a Magyar Közúttal együttmĹąködésben létrehozott digitális rendszer, amely egyszerre világszínvonalú fejlesztés és egyedülálló tesztkörnyezet az autóipari kutatók számára.

Nagy Bálint, az Építési és Közlekedési Minisztérium államtitkára kiemelte: „Ez a projekt jelentős előrelépést jelent a hazai közlekedéskutatásban. A BME és a Magyar Közút hosszú évek óta tartó együttmĹąködése a világ egyik legintelligensebb útszakaszát hozta létre. Az ilyen fejlesztések nemcsak a hazai gazdaságot szolgálják, hanem a mérnökképzés és utánpótlás biztosítását is elősegítik. Köszönhetően az ehhez hasonló nemzetközi színvonalú kutatásoknak, Magyarország jövőre adhat otthont a Transport Research Arena 2026 konferenciának, Európa egyik legjelentősebb K+F eseményének.”

Dr. Charaf Hassan, a BME rektora hangsúlyozta, hogy a projekt nemcsak a közlekedés jövőjét alakítja, hanem a mérnökképzést is. „Hallgatóink a legmodernebb infrastruktúrán sajátíthatják el a valós idejĹą adatelemzés, a mesterséges intelligencia és az autonóm jármĹątechnológiák gyakorlati alkalmazását. Ez biztosítja, hogy Magyarország továbbra is a mobilitási innováció élvonalában maradjon.”

Dr. Szalay Zsolt, a GépjármĹątechnológia Tanszék tanszékvezető docense ismertette a folyamatban lévő fejlesztéseket, például az új generációs szélvédő-kijelzőket, különféle forgalomszabályozási rendszereket, csúszás közben is kontrollált önvezető funkciókat, teleoperációs módszereket és a mesterséges intelligencia alkalmazását a mobilitás számos területén. Hangsúlyozta: „A jövőben a közlekedés biztonságát és hatékonyságát az intelligens jármĹąvek és intelligens infrastruktúra együttmĹąködése garantálja. A budaörsi autópályaszakasz fontos lépés ennek megvalósításában.”

Szilvai József Attila, a Magyar Közút vezérigazgatója kiemelte az okosautópálya-fejlesztés jelentőségét: „A BME és a Magyar Közút elsőként dolgozott ki gyakorlati megoldást a digitális közútkezelés alapjainak megteremtésére. A kutatások eredményeként a világ intelligens közútkezelési szakemberei most Magyarországra figyelnek. Az új rendszer az önvezető és hálózatba kapcsolt közlekedést is támogatja, az utak biztonságosabbak, az utazások kiszámíthatóbbak lesznek.”

Az M1-M7 okosautópálya-szakasz

Az Eureka Central System projekt keretében a BME és a Magyar Közút együttmĹąködésében az M1-M7 autópálya budaörsi, mintegy 800 méteres szakaszán 39 különböző szenzort helyeztek el, amelyek valós időben figyelik a jármĹąvek mozgását, és az adatokat a Magyar Közút szuperszámítógépében dolgozzák fel.

A BME munkatársai elvégezték a szenzorok (radarok, LIDAR, hőkamerák és optikai kamerák) kalibrálását, valamint kidolgozták és betanították a mesterséges intelligencia alapú modelleket, így a rendszer képes a kijelölt útszakasz teljes digitális leképezésére.

A „digitális iker” rendszer valós időben jeleníti meg az autópálya összes tereptárgyát és az ott közlekedő jármĹąveket. Ez a megoldás lehetővé teszi, hogy az autók saját szenzorai hiányában is kaphassanak részletes információkat, és ideális környezetet biztosít a vezetőtámogató és önvezető rendszerek tesztelésére.

English Summary

Hungary is establishing a leading position in intelligent mobility research through its automotive and transport technology developments. The Budapest University of Technology and Economics (BME), in collaboration with Magyar Közút, has created a digital system on the shared M1–M7 motorway section, featuring 39 sensors that monitor traffic in real time and feed data to advanced AI models. This “digital twin” enables comprehensive real-time mapping of the road and vehicles, supporting autonomous and driver-assistance systems. The project not only advances transportation innovation but also provides students with hands-on experience in AI, real-time data analysis, and autonomous vehicle technologies. As a result, Hungary is positioned as a hub for high-level research and international collaboration in mobility innovation.