Sähköauton akun SoH: Mitä se tarkoittaa ja miten se tarkastetaan?
Mitä sähköauton akun SoH tarkoittaa? Lue, mikä on hyvä SoH-arvo, miten SoH mitataan ja mitä SoH-testi kertoo akun kunnosta.
Autonominen ajaminen herättää monissa huolta, mikä on ymmärrettävää, koska kyseessä on teknologia, joka käytännössä luovuttaa auton hallinnan tietokoneelle.
Forbesin kyselyn mukaan 60 % ihmisistä on huolissaan teknologian turvallisuudesta, 58 % ei luota auton autonomiseen toimintaan hätätilanteissa ja 51 % ihmisistä pelkää auton toiminnan heikkenevän huonoissa sääolosuhteissa. Kyselyssä esille nousseet huolenaiheet mukailevat pitkälti suurimpia autonomiseen ajamiseen liittyviä haasteita, joita insinöörit yrittävät ratkaista edelleen.
Siksi tässä artikkelissa kerromme, miten aiheellisia esille nousseet pelot ovat, ja miten autonomisen ajamisen ongelmia pyritään ratkaisemaan. Teemme myös katsauksen siihen, mitkä autot pystyvät ajamaan itsenäisesti jo nyt.
Tärkeimmät faktat tiivistettynä:
Itseajavat autot liikennöivät joissakin kaupungeissa jo nyt, mutta vain tarkasti kartoitetuilla alueilla.
Kehittyneimmätkään ajoneuvot eivät pysty selviytymään kaikista tilanteista. Rankkasade, paksu lumipeite ja sekavat tietyöalueet voivat aiheuttaa niille ongelmia.
Itseajavat autot hyödyntävät huipputeknologiaa, kuten kameroita, tutkia ja lasereita. Ne havainnoivat jatkuvasti ympäristöään reaaliajassa.
Inhimilliset virheet aiheuttavat noin 95 % liikenneonnettomuuksista. Tämä on yksi syy siihen, miksi autonomisen ajamisen uskotaan voivan parantaa liikenneturvallisuutta.
Siirry sinua eniten kiinnostaviin aiheisiin
Autonominen ajaminen tarkoittaa käytännössä ajoneuvon kykyä ajaa ja navigoida automaattisesti sekä tehdä itsenäisiä päätöksiä erilaisissa liikennetilanteissa. Itseajavien autojen teknologia luokitellaan viidelle tasolle aina kevyistä kuljettajaa avustavista järjestelmistä ajoneuvoihin, jotka eivät tarvitse ihmiskuljettajaa lainkaan.
Kaikki ajamista avustava teknologia, kuten vakionopeudensäätimet ja täysin itseajavat autot luokitellaan kuuluvan autonomisen ajamisen kategoriaan. Esimerkiksi edistykselliset kuljettajaa avustavat järjestelmät (ADAS) ovat nykyautoissa yleisiä ja useimmat kuljettajat käyttävät niitä rutiininomaisesti sen suuremmin ajattelematta. Täysin itsestään ajavien autojen osalta teknologia ei kuitenkaan ole vielä valmista ja monia ongelmia täytyy vielä ratkaista, ennen kuin itsenäisesti liikkuvat autot valtaavat liikenteen.
Mitä eroa on automaattisella ja autonomisella ajamisella?
Automaattinen ajaminen viittaa järjestelmiin, jotka pystyvät suorittamaan itsenäisesti yksittäisiä ajamiseen liittyviä tehtäviä, kuten ohjaamaan, kiihdyttämään tai jarruttamaan itsenäisesti. Nämä ominaisuudet toimivat kuitenkin ainoastaan tietyissä tilanteissa ja ihmiskuljettajan täytyy valvoa ajoa ja olla valmiina ajamaan itse, jos tilanne sitä vaatii.
Autonominen ajoneuvo pystyy hahmottamaan ympäristönsä, tekemään päätöksiä ja suorittamaan ajamiseen liittyviä toimintoja ilman ihmistä. Käytännössä automaation korkeimmalla tasolla ihmiskuljettajaa ei tarvita lainkaan.
Itseajavien autojen ideana on vähentää päivittäiseen liikenteeseen liittyvää stressiä ja tehdä tieliikenteestä turvallisempaa ja sujuvampaa. Lisäksi teknologian kehittämisellä on monia muitakin tavoitteita, kuten:
Vähemmän inhimillisistä virheistä johtuvia onnettomuuksia
Turvallisempi ajaminen ruuhkassa
Vähemmän liikenneruuhkia
Enemmän itsenäisyyttä ikääntyneille ja liikuntarajoitteisille
Vähemmän kuljettajan stressiä ja väsymystä
Parempi polttoainetehokkuus
Pienemmät päästöt energiatehokkaan ajamisen ansiosta
Matka-ajan tehokkaampi hyödyntäminen
Logistiikan ja kuljetusten ympärivuorokautinen toiminta
Kaikista hyödyistä huolimatta täysin autonomisen liikenteen saavuttaminen on osoittautunut haastavaksi. Tietokoneiden opettaminen selviytymään ennalta arvaamattomista liikennetilanteista on erittäin vaikeaa, mikä tuo mukanaan seuraavia ongelmia:
Korkeat kehitys- ja ajoneuvokustannukset
Ohjelmistovirheiden tai järjestelmähäiriöiden riski
Epäselvä vastuunjako joissain onnettomuustilanteissa
Autojen vaikeudet toimia huonoissa sääolosuhteissa
Mahdolliset ammattikuljettajien työpaikkojen menetykset
Riippuvuus yksityiskohtaisista kartoista ja kehittyneestä liikenneinfrastruktuurista
Jatkuvan tiedonkeruun tuomat yksityisyyteen liittyvät ongelmat
Yleinen luottamus on heikkoa ja turvallisuuteen liittyvät huolet ovat edelleen suuria
Autonomisessa ajamisessa kamerat havaitsevat visuaalisia yksityiskohtia ja tutka puolestaan seuraa nopeutta. Samaan aikaan LiDAR, eli valotutka, kartoittaa lasereiden avulla tarkkoja 3D-ympäristöjä. Ajoneuvon sisäinen tekoäly käsittelee näitä kerättyjä tietoja ja Car-to-X-viestintä välittää ajoneuvolle tietoa ympäristöstä.
Voidakseen ajaa itsenäisesti auton on ymmärrettävä, mitä sen ympärillä tapahtuu ja se tekee tämän käyttämällä erilaisia tietoa kerääviä antureita. Eli käytännössä itseajava auto pyrkii tekemään samaa kuin autoa kuljettava ihminen, mutta toivottavasti ilman rattiraivoa.
Kamerat tunnistavat nopeusrajoitukset, liikennevalot ja kaistamerkinnät. Ne voivat kuitenkin joutua vaikeuksiin esimerkiksi kirkkaassa auringonpaisteessa, rankkasateessa tai sumussa. Eli käytännössä kamerat toimivat autonomisessa ajossa täydellisesti, mutta vain siihen asti, kunnes niitä aidosti tarvitaan. Nimittäin jos vastaantulijan kaukovalojen häikäisemä ihmiskuljettaja on liikenteessä vaarallinen, on samassa tilanteessa valojen sokaisema kamera yhtä lailla hyödytön.
Tutka laskee muun liikenteen nopeuden ja etäisyyden. Koska tutkan toiminta ei perustu valoon vaan radioaaltoihin, se toimii erinomaisesti myös pilkkopimeässä, kaatosateessa ja sakeassa sumussa. Eli tilanteissa, joissa kamerat ovat hyödyttömiä, tutka varmistaa, ettei auto tärähdä edessä jarruttavan kuorma-auton takapuskuriin.
LiDAR, eli valotutka, luo ympäristöstä yksityiskohtaisen 3D-kartan. Tämä auttaa ajoneuvoa tunnistamaan lähellä olevat kohteet, kuten pysäköidyt autot, pyöräilijät ja tietyöalueet. Käytännössä LiDAR on sen verran edistynyttä teknologiaa, että se maksoi aiemmin enemmän kuin koko auto yhteensä. Kaiken lisäksi Elon Musk tunnetusti vihaa LiDAR-teknologiaa, eli useimmat insinöörit puolestaan pitävät kyseistä teknologiaa loistavana.
Hyvä tietää
LiDAR on lyhenne sanoista light detection and ranging. Kyseessä on teknologia, joka käyttää valoa kartoittamaan fyysisiä rakenteita toimien ikään kuin itseajavien autojen, droonien ja robottien huipputeknisenä “silmänä”.
Itseajavan auton edistynyt ohjelmisto käsittelee tietoa ihmisaivoja nopeammin ja hoitaa varsinaisen ajamisen.
Auton sisäiset tehokkaat tietokoneet käyttävät kehittyneitä neuroverkkoja käsittelemään antureilta tulevat tietovirrat välittömästi.
Ohjelmisto pystyy ennakoimaan ihmisten käyttäytymistä.
Jos tekoäly havaitsee jalankulkijan kävelevän kohti tien reunaa puhelintaan tuijottaen, se käytännössä päättelee, että ”parempi jarruttaa, ennen kuin taas yksi älypuhelinzombi harhailee ajokaistalle.”
Auto kommunikoi langattomasti älykkään liikenneinfrastruktuurin kanssa.
Esimerkiksi edessä odottava liikennevalo voi lähettää ajoneuvolle hyvissä ajoin viestin: ”Vaihdun punaiseksi täsmälleen kolmen sekunnin kuluttua.”
Teoriassa tämä on erinomainen älykäs järjestelmä. Sen toteutuminen kuitenkin vaatisi sen, että katujemme routavaurioiden korjaamisen sijaan kaupungin budjetti käytettäisi liikenneinfrastruktuurin päivittämiseen.
Yhdysvaltalaisen autoalan standardisointijärjestö SAE (Society of Automotive Engineers) määrittelee viisi ajamisen automatisoinnin tasoa. Tasot perustuvat siihen, miten paljon ajamiseen vaaditaan ihmisen ohjausta.
Automaatiotaso | Ominaisuudet | Kuljettaja tarvitaan | Saatavilla Euroopassa? |
Taso 1: Vähäinen ajamisen avustaminen | Järjestelmä voi avustaa joko ohjaamisessa tai nopeuden säätelyssä (esim. mukautuva vakionopeudensäädin). | Kyllä | Laajasti saatavilla. Monet tason 1 ominaisuudet kuuluvat modernien autojen perusominaisuuksiin myös Suomessa. |
Taso 2: Osittainen automaatio | Järjestelmä voi hallita samanaikaisesti sekä ohjaamista että nopeutta, mutta kuljettajan on valvottava toimintaa jatkuvasti. | Kyllä | Saatavilla osin Euroopassa. Suomessa tason 2 teknologiaa on käytössä voimassa olevan lainsäädännön puitteissa, mm. Teslan FSD (Supervised) -järjestelmän hyväksyntä on Traficomin arvioitavana. |
Taso 3: Ehdollinen automaatio | Ajoneuvo voi ajaa itsenäisesti tietyissä tilanteissa, mutta kuljettajan on tarvittaessa oltava valmis ottamaan ajoneuvon hallinta takaisin. | Kyllä, tarvittaessa | Rajoitetusti saatavilla. Esim. tietyt Mercedes-Benzin järjestelmät Saksassa. Lainsäädäntö ei mahdollista vielä laajaa käyttöä Suomessa. |
Taso 4: Korkea automaatio | Ajoneuvo voi toimia ilman ihmisen puuttumista ennalta määritellyillä alueilla tai tietyissä olosuhteissa (Operational Design Domain, ODD). | Ei, mutta vain ODD-alueella/-olosuhteissa | Pilottihankkeita ja testejä eri puolilla maailmaa. Esim. valvottuja robottibussikokeiluja Suomessa. |
Taso 5: Täysi automaatio | Ajoneuvo pystyy ajamaan itsenäisesti kaikissa tie- ja sääolosuhteissa ilman kuljettajaa. | Ei | Ei vielä saatavilla. |
Useimmat tämän tason järjestelmät ovat jo vakiovarusteita tavallisissa henkilöautoissa. Ensimmäisen tason järjestelmien osalta tärkein sääntö on yksinkertainen: kuljettajana olet juridisesti 100-prosenttisesti vastuussa autosta.
Taso 1 (esim. mukautuva vakionopeudensäädin): Ajoneuvo hoitaa yhden tehtävän kerrallaan, kuten säätää ajonopeutta edellä ajavan auton mukaan, mutta sinun täytyy silti ohjata autoa. Jos taas toinen järjestelmä auttaa pitämään auton keskellä kaistaa, sinun on puolestaan hallittava vähintään kaasupoljinta.
Taso 2 (esim. Tesla Autopilot / valvottu FSD, Ford BlueCruise): Ajoneuvo hallitsee ohjaamista ja nopeudensäätöä samanaikaisesti. Auto siis pystyy selviytymään mm. moottoritien kaarteista, pysäköimään ja mukautumaan liikenteen rytmiin sujuvasti. Kamerat tai ohjauspyörän anturit kuitenkin seuraavat aktiivisesti kuljettajan silmiä varmistaakseen, että tämä kiinnittää liikenteeseen huomiota. Eli jos katsot muualle tai jotain yllättävää tapahtuu, järjestelmä vaatii sinua puuttumaan ajamiseen välittömästi.
Suurimmat haasteet tasoilla 1 ja 2
Vaikka tällaiset ajoavustimet vaikuttavat erittäin hyödyllisiltä, kaikki eivät pidä niistä, koska tason 2 järjestelmät hoitavat ohjaamisen ja jarruttamisen niin sujuvasti, että kuljettajien valppaus kärsii. Moni kuljettaja saattaa myös yliarvioida auton kyvyt, mikä voi johtaa normaalia hitaampaan reagointiin, kun avustava järjestelmä kytkeytyy pois päältä tai vaikkapa tulkitsee esteen väärin (esimerkiksi pysähtyneen hälytysajoneuvon).
Taso 3 muuttaa ajamisen juridisen määritelmän: lain näkökulmasta autoa ajaa kone, ei kuljettaja. Käytännössä tämä tarkoittaa sitä, että:
Hyväksytyillä moottoritieosuuksilla ja hitaassa liikenteessä voisit irrottaa kädet ohjauspyörästä ja katseen tiestä.
Voisit ajon aikana laillisesti katsoa elokuvaa tai vastata sähköposteihin.
Et voisi siirtyä matkan ajaksi takaistuimelle tai ottaa päiväunia, koska ajoneuvo odottaa edelleen, että olet tarvittaessa valmis ottamaan vastuun ajamisesta.
Jos sää muuttuu liian huonoksi tai ajo-olosuhteet muuttuvat muilta osin vaikeammiksi, järjestelmä antaa äänimerkin ja käynnistää (yleensä 10 sekunnin) lähtölaskennan, jonka jälkeen sinun täytyy ottaa auto takaisin hallintaasi.
Suurimmat haasteet: Taso 3
Ongelmaksi muodostuu se, että on erittäin riskialtista olettaa elokuvia katselleen tai viestejä kirjoittaneen kuljettajan saavan 10 sekunnissa takaisin äkillisen tilanteen vaatiman valppaustilan. Lisäksi ominaisuus on hintaansa nähden aivan liian rajallinen. Esimerkiksi BMW tarjosi sitä kuluttajille Saksassa 5 110 eurolla. Järjestelmä ei kuitenkaan toiminut tietyöalueilla tai tulliasemilla eikä sateisissa tai talvisissa olosuhteissa lämpötilan laskettua alle 3 °C:n. Kuluttajien vähäisen kiinnostuksen vuoksi BMW on tällä hetkellä siirtymässä takaisin tason 2 järjestelmien kehittämiseen.
Näillä tasoilla ihmistä ei enää tarvita turvalliseen ajamiseen.
Taso 4 (Korkea automaatio): Tälle tasolle kuuluvat kaupalliset robottitaksit ja kuskittomat linja-autot, joita on jo käytössä. Esimerkiksi Singaporessa autonomiset bussit kuljettavat matkustajia ilman ihmiskuljettajaa. Uberin mukaan Zagreb on puolestaan nousemassa Euroopan ensimmäiseksi kaupallisten robottitaksipalvelujen markkina-alueeksi. Ja vastikään Uber, kroatialainen Verne ja kiinalainen Pony.ai käynnistivät yhden Euroopan ensimmäisistä robottitaksikokeiluista Kroatian pääkaupungissa.
Näissä ajoneuvoissa ei tarvita lainkaan ohjauspyörää, ja ne pystyvät hoitamaan kaikki ajamiseen liittyvät yllättävät tilanteet itsenäisesti. Niiden ainoa merkittävä rajoitus on maantiede, koska ne voivat ajaa vain tarkasti kartoitetulla ja rajatulla, eli niin sanotulla geoaidatulla, alueella.
Suurimmat haasteet: Taso 4
Jos geoaidattu alue muuttuu esimerkiksi rakennustöiden tai onnettomuuden vuoksi, itseajava auto voi jäädä jumiin ja häiritä muuta liikennettä. Tämä on yksi syistä, joiden vuoksi tason 4 automaatio herättää huolta viranomaisissa. Lisäksi autojen varustaminen kehittyneillä LiDAR-, tutka- ja kamerajärjestelmillä on erittäin kallista. Tämän vuoksi tason 4 ajoneuvoista ei todennäköisesti tule lähitulevaisuudessa suosittuja yksityisautoja.
Taso 5 (Täysi automaatio): Tämä on autonomisen ajamisen teoreettinen tavoite. Tason 5 ajoneuvo pystyy navigoimaan jopa sekavalla ja kartoittamattomalla hiekkatiellä kaatosateessa yhtä turvallisesti kuin ihminen. Tason 5 autolla ei siis olisi maantieteellisiä tai toiminnallisia rajoituksia.
Suurimmat haasteet: Taso 5
Vaikka automatisoidussa ajamisessa on tehty merkittävää edistystä, aidosti ihmisen tasoisen vaiston ja tilannetajun saavuttaminen on edelleen yksi maailman vaikeimmista ratkaisemattomista tietojenkäsittelyn ongelmista.
Tason 1 ajoavustimia lukuunottamatta autonominen ajaminen on Suomessa vielä varsin rajallista, mutta silti myynnissä on jo henkilöautoja ja rekkoja, joissa on tason 2 teknologiaa. Suomessa autonomisen ajamisen käyttöönotossa on kuitenkin edetty muun Euroopan tapaan maltilla ja turvallisuus edellä.
Suomessa tarkka harkinta autonomisen ajamisen edistämisessä on myös siltä osin tärkeää, että talvella maamme ajo-olosuhteet voivat olla poikkeuksellisen huonot: runsas lumi voi peittää tiemerkintöjä ja liikennemerkkejä sekä auton kameroita ja muita antureita. Näiden tekijöiden on pelätty vaikeuttavan itseajavien autojen toimintaan huonolla säällä.
Tilanne on kuitenkin haasteista huolimatta vahvassa murrosvaiheessa ja esimerkiksi Teslan FSD (Supervised) -järjestelmän hyväksyntä on Traficomin arvioitavana. Järjestelmän hyväksyminen ei silti tarkoittaisi Suomen liikenteen vauhdikasta autonomisoitumista, sillä kyseessä on vain ajoa avustava, joskin kehittynyt, tasolle 2 sijoittuva järjestelmä.
Huomionarvoista on myös se, että kyseisellä FSD-valmiudella varustettuja Tesloja on Suomessa toistaiseksi vain noin 6 500. Määrä on noin 0,24 % koko suomen 2,7 miljoonan henkilöauton autokannasta.
Asiat kuitenkin etenevät jatkuvasti ja Suomi liittyi vastikään EU:n jäsenvaltioiden yhteiseen tieliikenteen automaatiota edistävään julkilausumaan. Taustalla on hanke, jonka tavoitteena on luoda EU:n alueelle yhdenmukaistettuja lupa- ja hyväksyntämenettelyjä automaattisten ajoneuvojen ajojärjestelmien testaamiseksi.
Tällä hetkellä ajamista avustavien järjestelmien ja itsenäisesti ajavien ajoneuvojen tilanne on tällä hetkellä Suomessa seuraavanlainen:
Taso 1 (kuten mukautuva vakionopeudensäädin ja kaistavahti) ovat laajasti saatavilla ja yleisesti vakiovarusteita moderneissa tuotantoautoissa.
Tason 2 teknologiaa (kuten Teslan Autopilot) on käytössä, mutta vielä hyvin rajallisesti.
Tason 3 järjestelmiä (ehdollinen automaatio) ei toistaiseksi ole Suomen liikenteessä ja lainsäädäntö asian tiimoilta on vielä keskeneräistä.
Taso 4 (korkea automaatio) on rajoitettu tiukasti erilaisiin testeihin, kuten pieniin robottibusseihin. Esimerkiksi Tampereella on jo muutaman vuoden liikkunut robottibussi turvakuljettajan valvonnassa, mutta nyt kokeilussa on siirrytty etävälvontaan.
Taso 5 (täysi kuljettajaton automaatio) ei ole lainkaan saatavilla kaupalliseen käyttöön tai yleisille teille.
Autonomisesta ajamisesta on tullut yksi tämän vuosikymmenen merkittävimmistä teknologisista kilpailuista ja maat lähestyvät sitä eri tavoin. Yhdysvallat painottaa innovaatioita ja käytännön testejä, Kiina keskittyy nopeaan laajentamiseen ja edullisuuteen.
Euroopassa puolestaan korostetaan turvallisuutta ja sääntelyä, vaikka Saksa olikin maailman ensimmäinen maa, joka loi perustan autonomisten järjestelmien kaupalliselle käyttöönotolle (tyyppihyväksyntä) ja käytölle ennalta määritellyillä toiminta-alueilla.
Jokainen lähestymistapa kuvastaa erilaista priorisointia nopeuden, riskien ja yleisön luottamuksen välillä. Tällä hetkellä yksikään maa ei kuitenkaan ole vielä luonut kattavaa lainsäädäntöä täysin automatisoidulle ajamiselle.
Kehitys on silti nopeaa ja muun muassa maailmanlaajuisten robottitaksimarkkinoiden ennustetaan kasvavan noin 415 miljardiin dollariin vuoteen 2035 mennessä. Kaupallisten autonomisten kyytipalvelujen ajoneuvokannan odotetaan puolestaan kasvavan nykyhetken noin 7 000 ajoneuvosta arviolta kuuteen miljoonaan seuraavan vuosikymmenen aikana.
Yhdysvallat lähestyy autonomista ajamista vahvasti markkinalähtöisesti ja osavaltiot voivat itse päättää kehityksen tahdista. Esimerkiksi San Franciscossa, Phoenixissa ja Austinissa on jo käytössä autonomisia kyytipalveluja. Vuoteen 2030 mennessä Yhdysvaltojen robottitaksimarkkinoiden arvon odotetaan olevan noin 19 miljardia dollaria.
Täysin kuljettajattomia ajoneuvoja liikennöi siis jo kaupallisesti joillakin Yhdysvaltain geoaidatuilla alueilla. Esimerkiksi Teslan robottitaksit aloittivat vastikään liikennöinnin Teksasissa. Autoissa ei ole kuljettajaa eikä ohjauspyörää.
Samaan aikaan viranomaiset seuraavat alan kehitystä entistä tarkemmin. Useiden huomiota saaneiden tapausten, kuten Teslan ongelmien, takia Yhdysvaltain liikenneturvallisuusviranomainen (NHTSA) on ottanut käyttöön uusia raportointivaatimuksia automatisoiduille ajojärjestelmille.
Kiina etenee tyypilliseen tapaansa vauhdilla ja kiinalaiset ajoneuvovalmistajat kuuluvat maailman aktiivisimpiin teknologian kehittäjiin.
Aasian ja Tyynenmeren alueen autonomisten ajoneuvojen markkinoiden odotetaan kasvavan vuosina 2026–2035 keskimäärin 36,9 % vuodessa. Kiinalaiset palveluntarjoajat pyrkivät myös aktiivisesti alentamaan hintoja autonomisen teknologian käyttöönoton nopeuttamiseksi.
Kehityksen mittakaava on vaikuttava. Wuhanin ja Pekingin kaltaiset kaupungit ovat jo määrittäneet valtavia toiminta-alueita, joilla tuhannet autonomiset ajoneuvot tarjoavat kyytejä päivittäin.
Eurooppa puolestaan tekee sitä, missä se on parhaimmillaan: etenee varovaisesti ja järjestelmällisesti.
Toisin sanoen, viranomaiset eivät kannusta autonomisten ajoneuvojen laajamittaiseen käyttöönottoon, koska se ei ole Euroopan tapa toimia. Euroopassa keskitytään ensin kattavan sääntelyn suunnitteluun, sillä päätavoitteena on varmistaa autonomisten ajoneuvojen täydellinen turvallisuus ennen niiden laajamittaista käyttöönottoa.
Monia uusia säädöksiä on vielä käsiteltävä ja hyväksyttävä. Tästä vastaa muiden viranomaisten lisäksi YK:n Euroopan talouskomission (UNECE) ajoneuvosääntöjen yhdenmukaistamista käsittelevä maailmanfoorumi (WP.29), joka kehittää maailmanlaajuisesti autoteollisuutta koskevia määräyksiä.
Euroopassa EU:n asetus 2019/2144 edellyttää autoihin esimerkiksi tapahtumatietotallentimia, eli niin sanottuja ”mustia laatikoita”.
Lisäksi EU:n tekoälyasetukseen (EU AI Act) on lisättävä uusia säännöksiä, jotta tason 5 autonomisen ajamisen käyttöönotto olisi mahdollista.
Koska tällaisten sääntelyasioiden käsittely vie aikaa, Euroopassa suurin osa kaupallisista tason 4 autonomisista palveluista on edelleen rajattu tarkasti valvottuihin joukkoliikenteen pilottihankkeisiin.
Autonomiset ajoneuvot tarvitsevat selkeän sääntelyn, tarkasti määritellyt vastuunjakoperiaatteet sekä yleisön luottamuksen teknologiaa kohtaan. Turvallisen toiminnan kannalta on myös tärkeää, että autojen käytettävissä on tarkat HD-kartat, luotettava 5G- tai 6G-yhteys, tehokas reaaliaikainen tiedonkäsittely sekä varmistetut turvajärjestelmät.
Google Mapsin käyttämä tavallinen GPS ei ole autonomisille ajoneuvoille riittävän tarkka, vaan itseajavat autot tarvitsevat senttimetrien tarkkuudella rakennettuja HD-karttoja. Lisäksi liikenneinfrastruktuurin on oltava moitteetonta. Esimerkiksi selkeät kaistamerkinnät ja hyvin näkyvät liikennemerkit vaikuttavat merkittävästi.
Tämän lisäksi autot tarvitsevat erittäin luotettavan ja viiveettömän 5G- tai 6G-mobiiliyhteyden, jotta Car-to-X-viestintä toimii jatkuvasti ja häiriöttömästi.
Itseajavien autojen toiminnan mahdollistama tiedonkäsittelyn määrä on valtava. Käytännössä monta teratavua tunnissa ja auton sisäisen tietokoneen täytyy käsitellä kaikki tieto välittömästi. Pienikin viive voi olla ratkaiseva tekijä turvallisen pysähtymisen ja kolarin välillä.
Turvallisuuden näkökulmasta tärkein sääntö on redundanssi eli turvajärjestelmien päällekkäisyys. Jos esimerkiksi ohjausmoottori tai jarruanturi rikkoutuu lukiessasi kirjaa takaistuimella, täytyy auton täysin itsenäisen varajärjestelmän käynnistyä välittömästi ja pysäyttää auto turvallisesti.
Vastuunjako on suhteellisen selkeä tason 2 järjestelmissä, joissa kuljettaja on aina vastuussa omasta ajoneuvostaan, sekä jossain määrin tason 3 järjestelmissä, joissa auton valmistaja ottaa usein vastuun silloin, kun järjestelmä on aktiivinen. Kehittyneempien automaatiotasojen kohdalla yhtenäisten vastuusääntöjen luominen eri maiden välille on kuitenkin edelleen suuri haaste.
Vuonna 2026 maailmassa ei ole vielä myynnissä autoja, jotka pystyisivät ajamaan täysin itsenäisesti (tasot 4–5). Useimmissa yleisesti myytävissä ajoneuvoissa käytetään kuitenkin jo kuljettajaa laajasti avustavia toimintoja. Ne vaihtelevat tason 2 järjestelmistä, joissa kuljettajan on seurattava ajamista jatkuvasti, tason 3 autonomiseen ajamiseen, jossa auto pystyy hoitamaan joitakin ajotehtäviä itsenäisesti tietyissä olosuhteissa.
Mercedes-Benz, jonka DRIVE PILOT on sertifioitu tason 3 järjestelmäksi.
Honda, jonka SENSING Elite -teknologia oli yksi ensimmäisistä tason 3 järjestelmistä.
Tesla, joka käyttää valvottua tason 2 Full Self-Driving (FSD) -teknologiaa.
Waymo, joka tarjoaa kuskitonta kaupallista robottitaksipalvelua.
BMW sen sijaan on lopettanut tason 3 järjestelmän kehittämisen ja keskittyy tällä hetkellä tason 2 teknologiaan.
Patrick Kothmeier, Tesla Model 3 -autoilijaItseajava järjestelmä auttaa minua ajamaan huomattavasti rauhallisemmin ja mukavammin
Ensimmäisten viikkojen aikana kokeilin autonomista järjestelmää tarkoituksella, jotta oppisin sekä sen vahvuuksista että heikkouksista. Nykyään minulla on hyvin suuri luotto Autopilot-ominaisuuteen moottoritiellä, koska itseajava järjestelmä suoriutuu sellaisesta ajosta erittäin hyvin. Siitä huolimatta pysyn aina valppaana ja valmiina ottamaan tarvittaessa kontrollin itselleni. Tähän mennessä minun ei kuitenkaan ole juuri tarvinnut tehdä niin.
Merkki | Automaation taso | Missä käytössä? | Miten se toimii? |
Mercedes-Benz DRIVE PILOT (Voidaan lisätä lisävarusteena uusiin MB:n S- ja EQS-malleihin) | Taso 3 | Saksa | Lain mukaan hyväksytyillä Saksan moottoritieosuuksilla on mahdollista päästää irti ohjauspyörästä ja irrottaa katse liikenteestä jopa 95 km/h nopeudessa. Onnettomuustilanteissa Mercedes-Benz kantaa laillisen vastuun. |
Honda (SENSING Elite) | Taso 3 | Japani | Suunniteltu hitaisiin ruuhkatilanteisiin (toimii alle 50 km/h nopeuksissa), sallii kuljettajan kiinnittää huomionsa esimerkiksi puhelimen viesteihin, kunnes auto ilmoittaa, että kuljettajan täytyy ottaa ohjat. |
Tesla (Full Self-Driving / FSD) | Taso 2++ * | Huolimatta "Full Self-Driving" -nimestä kyseessä on lain mukaan tason 2 järjestelmä. Auto selviää itsenäisesti erittäin monimutkaisista ajotilanteista, mutta kuljettajana sinun täytyy jatkuvasti kiinnittää liikenteeseen huomiota, koska olet autosta laillisesti vastuussa. | |
Waymo (Alphabet) | Taso 4 | Täysin kuskiton auto, mutta kyseessä on robottitaksipalvelu, ei auto, jonka voit ostaa. Lisäksi palvelu on rajoitettu vain tiettyihin geoaidattuihin kaupunkeihin kuten San Franciscoon ja Phoenixiin. | |
BMW (Symbiotic Drive) | Taso 2 | Maailmanlaajuinen | BMW on lopettanut tason 3 Personal Pilot -järjestelmänsä kehittämisen ja keskittyy nyt tason 2 teknologiaan. BMW:n mukaan tason 3 ominaisuudet tulevat takaisin, jos sille löytyy riittävästi kysyntää ja se on kaupallisesti kannattavaa. |
* “Taso 2+” ja “Taso 2++” eivät ole virallisia SAE-standardin automaatiotasoja. Kyseessä on joidenkin autovalmistajien, kuten Teslan ja Mercedes-Benzin, käyttämä markkinointitermi, jonka tarkoituksena on kuvastaa kehittyneitä kuljettajaa avustavia järjestelmiä. Lain ja standardoinnin mukaan nämä ovat silti tason 2 järjestelmiä, vaikka ne ylittävät kyseisen tason perusominaisuudet selvästi. Eli sen sijaan, että järjestelmät pitäisivät sinut vain kaistalla, ne voivat navigoida itsenäisesti myös haastavissa ajotilanteissa, kuten liikenneympyröissä, liikennevaloissa ja kaistanvaihdoissa.
Suomessa autonomisen ajamisen teknologioiden osalta lakimuutoshanke on vielä kesken eivätkä autonomisen ajamisen vastuukysymykset siten ole vielä ajan tasalla. Vastuiden tulkinta on siis vielä jokseenkin epäselvää.
Vakuutusten osalta itseajavat kulkuneuvot eivät kuitenkaan ole poikkeus eikä liikennevakuutuslakiin olla lähtökohtaisesti tekemässä muutoksia. Pakollinen liikennevakuutus koskee siis jatkossakin kaikkia Suomen teillä liikkuvia moottoriajoneuvoja, ajoi niitä ihminen tai ei.
Suomen lainsäädännön valmistuessa esimerkiksi seuraavan kaltainen vastuunjako voisi olla teoriassa mahdollinen:
Lain näkökulmasta nämä ajoneuvot ovat tavallisia autoja, joissa on kehittynyt mukautuva vakionopeudensäädin ja muita kuljettajaa avustavia toimintoja. Kuljettajan paikalla istuva henkilö on kuitenkin koko ajan ajoneuvon ainoa laillinen kuljettaja.
Kuka autossa on: Ihmiskuljettaja, jonka on pidettävä kädet ohjauspyörällä tai sen läheisyydessä.
Kenelle vastuu kuuluu: Laillinen vastuu pysyy koko ajan kuljettajalla. Jos ohjelmisto tekee virheen etkä kuljettajana puutu tilanteeseen, vastuu on sinulla.
Kun tason 3 järjestelmä on aktiivinen, ihmistä ei enää oikeudellisesti katsottaisi kuljettajaksi, vaan valmistajan rakentama järjestelmä ottaa kuljettajan roolin. Ajoneuvon hallinta luovutetaan tilapäisesti koneelle tarkasti määritellyissä olosuhteissa.
Kuka autossa on: Ihminen toimii varakuljettajana istuen kuljettajan paikalla, mutta hänellä on lain mukaan oikeus esimerkiksi lähettää tekstiviestejä ja sähköposteja tai katsoa elokuvaa.
Kenelle vastuu kuuluu: Valmistajalle, mutta vain silloin, kun itseajava järjestelmä on käytössä. Jos auto kuitenkin antaa kuljettajalle hälytyksen ottaa ajoneuvon hallinta takaisin ja kuljettaja jättää varoituksen huomiotta, vastuu siirtyy takaisin kuljettajalle.
Tason 4 ajoneuvoissa ei ole ihmiskuljettajan roolia lainkaan ja auto toimii vain sille etukäteen rajatulla alueella.
Kuka autossa on: Vain matkustajia. Autossa ei ole kuljettajan paikkaa, ja ajoneuvot rakennetaan usein ilman ohjauspyörää tai polkimia.
Kenelle vastuu kuuluu: Autonomista ajopalvelua operoivalle yritykselle ja/tai toiminnan taustalla olevalle teknologiayritykselle. Koska matkustajalla ei ole fyysistä mahdollisuutta puuttua ajamiseen tai kumota järjestelmän tekemää virhettä, häntä ei voida pitää vastuullisena.
Taso 5 edustaa täydellistä automaatiota kaikissa olosuhteissa ja kaikkialla maapallolla. Ihmisen rooli ajamisessa on poistettu pysyvästi.
Kuka autossa on: Vain matkustajia. Auto on käytännössä kuin yksityinen, kuljettajaton vaunu, jossa ei ole minkäänlaisia ihmiselle tarkoitettuja hallintalaitteita.
Kenelle vastuu kuuluu: Kokonaan ajoneuvon tekoälyn kehittäjälle ja valmistajalle. Koska tason 5 järjestelmään ei liity maantieteellisiä tai sääolosuhteisiin perustuvia rajoituksia, auton valmistaja ei voisi enää vedota esimerkiksi ”kartoittamattomaan tiehen” tai ”huonoon säähän”.
HUOM!
Esimerkit ovat vain suuntaa-antavia, eikä Suomessa ole vielä selkeälinjaista voimassa olevaa lainsäädäntöä autonomisille autoille. Kehitteillä oleva ja ennen pitkää valmistuva lainsäädäntö voi siis poiketa edellä esitetyistä teoreettisista vastuunjakoperiaatteista
Vaikuttavista esittelyistä huolimatta viimeaikaiset riippumattomat testit osoittavat, että autonomisissa ajo- ja avustinjärjestelmissä on edelleen selviä heikkouksia.
Kun eurooppalaiset autotekniikan testauksen asiantuntijat ADAC ja ÖAMTC vertasivat BMW:n Highway Assistantia (taso 2+) ja Mercedes-Benzin Drive Pilotia (taso 3), he toivat esiin mielenkiintoisen eron siinä, miten autonvalmistajat näkevät ajamisen tulevaisuuden.
BMW:n autonominen ajaminen (taso 2+): Tässä järjestelmässä keskiössä on mukavuus. Sen avulla voit moottoritiellä irrottaa kädet ohjauspyörästä jopa 130 km/h:n nopeudessa ja järjestelmä pystyy hoitamaan myös kaistanvaihtoja. BMW:n Highway Assistant toimii luotettavasti myös sateessa ja tunneleissa. Katseen on kuitenkin pysyttävä tiessä, koska jos ohjelmisto tekee virheen, kuljettaja on juridisesti vastuussa.
Mercedes-Benzin autonominen ajaminen (taso 3): Auton valmistaja kantaa juridisen vastuun ruuhkaliikenteessä aina 95 km/h:n nopeuteen asti. Voit siis lain mukaan kirjoittaa ruuuhkan aikana viestejä, katsoa videota tai olla kiinnittämättä huomiota tiehen lainkaan. Järjestelmän toiminta-alue on kuitenkin hyvin rajallinen: heti kun sade yltyy, ruuhka helpottaa tai saavut monimutkaiselle tietyöalueelle, järjestelmä keskeyttää toimintansa ja vaatii kuljettajaa ottamaan ohjauspyörän takaisin hallintaansa.
Kiinalainen media Dongchedi toteutti yhden tähän mennessä suurimmista ADAS-järjestelmien stressitestiä selvittääkseen, mitä tapahtuu, kun ajo-ohjelmisto joutuu todelliseen kaaokseen. Testissä 36 ajoneuvoa kohtasi 15 äärimmäistä vaaratilannetta, kuten äkillisiä tilanteita moottoritiellä, kartoittamattomia tietyöalueita ja simuloidun villisian syöksymisen tielle.
Testissä kirjattiin yhteensä 216 törmäystä. Teslan Model 3 ja Model X selviytyivät turvallisesti suurimmasta osasta suurilla nopeuksilla tehdyistä moottoritietesteistä. Huolestuttavan moni ajoneuvo kuitenkin epäonnistui tilanteessa, jossa edellä ajava auto väisti äkillisesti paljastaen pysähtyneen esteen.
Erikoisena käänteenä yhden Mercedes-Benzin testiauton etututka vaurioitui täysin simuloidun villisian törmäyksessä.
Testin johtopäätös on selvä: nykyiset ajoavustinjärjestelmät ovat loistavia selkeällä moottoritiellä, mutta ne voivat olla vaarallisen avuttomia, kun eteen tulee äkillistä ja sekavaa todellisen maailman liikennettä.
Teslan pelkästään kameroihin ja neuroverkkoihin perustuva järjestelmä joutui laajaan viralliseen testiin, kun Korea Expressway Corporation vei Full Self-Driving (FSD) -järjestelmän koko päivän kestäneelle koeajolle eri puolille maata. Testissä ajettiin muun muassa tiheästi liikennöidyissä kaupunkikeskuksissa, kuten Daejeonissa, sekä suurinopeuksisilla maksullisilla moottoriteillä.
Viranomaisten testaajat totesivat, että monimutkaisessa kaupunkiliikenteessä FSD:n tilannetaju ja kyky löytää sujuvia ajolinjoja ”ylittävät jo tavallisen ihmiskuljettajan tason”. Järjestelmä selviytyi ahtaista tieverkostoista ja risteyksistä sujuvasti.
Tesla antaa kuljettajien valita erilaisia ajoprofiileja aina Sloth- eli Laiskiainen-tilasta Mad Max -tilaan. Testaajat havaitsivat, että rajummilla asetuksilla tekoäly rikkoi liikennesääntöjä melko usein: se ylitti nopeusrajoituksia ja ajautui vain linja-autoille tarkoitetuille kaistoille.
Testi osoitti, että vaikka tekoäly pystyy ajamaan sujuvasti, se ei aina välitä paikallisista liikennesäännöistä tai ylinopeussakoista.
Suomessa autonomisen ajamisen testit ovat keskittyneet joukkoliikenteeseen. Esimerkiksi Tampereen Hervannassa on vuodesta 2021 lähtien tehty robottibussikokeiluja, joiden kyydissä on ollut turvakuljettaja.
Kokeilut ovat tuottaneet arvokasta tietoa etenkin itseajavien autojen toiminnasta talvisissa olosuhteissa. Testien alkuvaiheessa kaduille kertyneet lumikinokset ja ahtaat tilat aiheuttivat itsenäisesti liikkuvalle autolle pieniä ongelmia, mutta nykyään bussit ovat jo pieni osa Tampereen joukkoliikennettä.
2026 kesällä bussit alkoivat jo liikennöidä ilman turvakuljettajaa ja sen sijaan autoja valvotaan etänä. Kyseessä on ensimmäinen kerta Suomessa, kun kaupallisen liikenteen robottibussit liikennöivät joukkoliikenteessä etävalvotusti ilman kuljettajaa.
Autonomiset ajoneuvot voivat muuttaa liikennettä tekemällä matkustamisesta turvallisempaa, älykkäämpää, ympäristöystävällisempää ja helpommin saavutettavaa. Ne voivat auttaa ehkäisemään inhimillisistä virheistä johtuvia onnettomuuksia sekä tehdä matkustamisesta helpompaa, sujuvampaa ja vähemmän stressaavaa.
Inhimillinen virhe on syynä noin 94–95 prosenttiin kaikista moottoriajoneuvojen onnettomuuksista. Jo sekunnin vilkaisu tekstiviestiin, väsyneenä ajaminen pitkän päivän jälkeen tai yksinkertaisesti liian hidas reagointi yllättävään tilanteeseen voi johtaa vakaviin seurauksiin.
Itseajavat järjestelmät eivät puolestaan väsy, häiriinny tai reagoi tunteiden vallassa. Siksi monet asiantuntijat uskovat, että autonomisten ajoneuvojen laajempi käyttöönotto voisi vähentää liikenneonnettomuuksia merkittävästi.
Olet jumissa ruuhkassa, ja kun lopulta saavut vihdoin ruuhkan etupäähän, siellä ei ole mitään. Ei onnettomuutta, ei tietyötä. Vain selittämätön pullonkaula.
Tämä tapahtuu niin sanotun aaltoefektin takia. Jos yksi kuljettaja jarruttaa liian voimakkaasti, hänen takanaan oleva kuljettaja säikähtää ja painaa jarrua vielä voimakkaammin, ja muutamassa minuutissa liikenne alkaa puuroutua.
Autonomiset autot puolestaan kommunikoivat keskenään ja havainnoivat tietä kehittyneiden ennakoivien algoritmien avulla. Näin ne voivat tasoittaa tätä aaltoefektiä ja pitää liikenteen sujuvampana.
Kun raskaat kuorma-autot ajavat moottoritiellä lähellä toisiaan ajoneuvojen välisen viestinnän avulla, sitä kutsutaan letka-ajoksi (platooning). Synkronoidun letka-ajon imuvaikutuksen hyödyntäminen vähentää merkittävästi ilmanvastusta, mikä puolestaan laskee polttoaineen kulutusta.
Oulun yliopiston tutkimuksen mukaan letka-ajo voi vähentää logistiikassa käytettävien kuorma-autojen polttoaineenkulutusta. Jos tähän yhdistetään tekoäly, joka suunnittelee reitit ilman turhaa pysähtelyä ja kiihdyttelyä, voi kuskittomilla kuorma-autoilla olla matkan aikana huomattavasti pienempi hiilijalanjälki.
Ihmisille, jotka eivät voi ajaa lainkaan joko iän, näkövamman tai fyysisen toimintarajoitteen vuoksi, nykyinen maailma voi tuntua eristävältä. Täysin automatisoitu ajoneuvo voisi kuitenkin tarjota heille huomattavasti enemmän itsenäisyyttä.
Työmatkalaisille autonominen ajaminen puolestaan vapauttaisi niin sanotun ”hukkaan menevän ajan”. Sen sijaan, että pitäisit ruuhkassa käsiäsi ohjauspyörällä, voisit itseajavan auton ansiosta muuttaa auton liikkuvaksi toimistoksi ja hoitaa matkan aikana sähköposteja. Tai voisit kallistaa istuimen taaksepäin ja ottaa pikaiset nokoset ennen työpäivän alkua.
Käyttökohde | Käyttötarkoitus | Vaikutus |
Kaupunkiliikenne | Robottitaksit ja -bussit | Vähentää yksitysautojen tarvetta tiheillä kaupunkialueilla |
Rahti ja logistiikka | Kaukokuljetus | Ratkaisee maailmanlaajuisen kuljettajapulan ja mahdollistaa kuljetusten liikkumisen vuorokauden ympäri ilman lakisääteisiä kuljettajien lepotaukoja. |
Teollisuus | Kaivosteollisuus, satamat ja maatalous | Parantaa turvallisuutta vaarallisissa työolosuhteissa (esim. automatisoitu avolouhostoiminta) |
Kuluttajakäyttö | Automaattinen pysäköinti (auto etsii itse pysäköintipaikan ja pysäköi itse) | Lisää käytännöllisyyttä ja säästää aikaa |
Itseajavat autot ovat kehittyneet pitkälle, mutta tuskin kukaan haluaisi vielä antaa niille liikenteessä kovin paljon kaistatilaa.
Todellisessa liikenteessä ihmiset ylittävät tietä vääristä kohdista, sääolosuhteet voivat muuttua nopeasti, eivätkä kaikki tiet ole selkeästi merkittyjä ja myös lumi voi peittää tärkeitä tiemerkintöjä. Siksi täysin autonominen ajamisen yleistymisen tiellä on vielä paljon esteitä ja haasteita.
Tason 2 automaation järjestelmät alkavat pian olla arkipäivää, mutta jopa tasolle 3 on vielä jonkin verran matkaa. Euroopassa Saksan kaltaiset maat ovat edelläkävijöitä siirryttäessä kohti todellista tason 3 autonomista ajamista, mutta jopa Saksassa kyseiselle tasolle siirtyminen on vielä alkutekijöissä.
Täysin kuljettajattomat tason 4 ja 5 järjestelmät pysyvät puolestaan vielä pitkään vain rajatuilla, alueilla. Esimerkkejä ovat lentokenttäkuljetukset, yliopistokampukset tai tarkasti kartoitetut pilottialueet suurten kaupunkien keskustoissa.
Autonomisen ajamisen teknologia on vaikuttavaa, mutta optimaalisissa olosuhteissa hyvin toimivan järjestelmän rakentaminen on täysin eri asia kuin järjestelmän saaminen toimimaan luotettavasti aidossa liikenteessä.
”Ennalta arvaamattoman ihmisen” ongelma: Autonominen tekoäly perustuu siihen, että liikenteessä noudatetaan sääntöjä, mutta ihmiset eivät aina noudata niitä. Jalankulkijat, jotka ylittävät tien ilman suojatietä, äkilliset kaistanvaihdot tai käsimerkein viittilöivä liikenteenohjaaja voivat saada itseajavan järjestelmän täysin ymmälleen.
Auton “aistien” sokeutuminen: Huono sää on edelleen yksi suurimmista ongelmista. Paksu lumisade, rankkasade tai mutaiset tiet voivat peittää kaistamerkinnät tai liikennemerkit. Tämä vaikeuttaa kameroiden, tutkien ja LiDAR-antureiden toimintaa, joiden avulla ajoneuvo ”näkee” ympäristönsä.
Vastuu ja kyberturvallisuus: Jos täysin kuljettajaton tason 4 robottitaksi törmää pyöräilijään, kuka on syyllinen? Ohjelmiston kehittäjä? Auton valmistaja? Näiden oikeudellisten vastuiden määrittäminen sekä toimintaa ohjaavien järjestelmien suojaaminen haitallisilta kyberhyökkäyksiltä ovat valtavia haasteita.
Autonominen ajoteknologia kehittyy nopeasti, vaikka sen laaja käyttöönotto tulee etenemään hitaasti. Tällä hetkellä konkreettisimmat hyödyt näkyvät yhä älykkäämmissä ajoavustimissa, kuten moottoritien kaistanpitojärjestelmissä, jotka estävät autoa ajautumasta kaistalta tai automaattisessa hätäjarrutuksessa, joka voi pelastaa auton peltikolarilta.
Täysin autonomiset autot saattavat toki vielä jonain päivänä hallita teitä, mutta sitä ennen ratkaistavana on valtavia teknisiä ja yhteiskunnallisia haasteita, kuten opetettava tekoäly selviytymään sokaisevasta suomalaisesta lumimyrskystä. Tai päätettävä, kenelle poliisi antaa sakon, kun kuljettajaton auto ajaa vahingossa punaisia päin.
Vaihda kieli
How would you like to share the content ""?
Tarjotaksemme parhaan käyttäjäkokemuksen, on meidän käytettävä joitakin kolmansien osapuolten tarjoamia tekniikoita. Voit asettaa mieltymyksesi seuraavalla lomakkeella. Jos haluat muuttaa asetuksia myöhemmin, voit aina tehdä sen yksityisyysasetussivullamme. Täältä löydät tietosuojaselosteemme ja yhteystietomme.
Tarvittavat evästeet ja toiminnot ovat välttämättömiä, jotta verkkosivustoa voidaan käyttää sen perusmuodossa.
Pakollinen eväste, joka tallentaa kirjautumistiedot backendiin, tämä koskee vain sisällönhallintaa.
Pakollinen eväste, joka tallentaa yksityisyysasetuksesi.
Verkkosivuston perusominaisuuksia laajentavat toiminnot sisältävät kolmansien osapuolten tekniikoita, jotka voivat myös kerätä tietoja itse.
Mahdollistaa openstreetmapin kartta-aineiston (kuvien) näyttämisen interaktiivisten kartta ominaisuuksien tarjoamiseksi. Mahdollistaaksesi tämän toiminnon, hyväksy Openstreetmap tietosuojasopimus.
Mahdollistaa vimeo.com-sivustolla olevien videoiden toiston. Sallimalla tämän ominaisuuden hyväksyVimeon tietosuojasopimus.
Mahdollistaa youtube.com-sivustolla olevien videoiden toiston. Sallimalla tämän ominaisuuden hyväksytGooglen tietosuojasopimus.
Mahdollistaa Google Maps -toiminnon integroinnin. Sallimalla tämän ominaisuuden hyväksyt Googlen tietosuojakäytännön.
Mahdollistaa tekoälyn luoman sisällön integroinnin. Sisältöä tarkistetaan aktiivisesti, mutta se voi sisältää kaikenlaisia kolmansien osapuolten palveluita.
Tämä chat käyttää evästettä vuorovaikutukseen kanssasi ja keskusteluhistorian säilyttämiseen laadunvarmistusta varten (katso tietosuojakäytäntömme).
Mahdollistaa ReCaptchan sisällyttämisen, jotta voimme tunnistaa sinut ihmiseksi. Hyväksymällä tämän ominaisuuden hyväksytGooglen tietosuojasopimuksen
Nämä evästeet voivat olla yhteistyökumppaniemme verkkosivustollemme asettamia evästeitä, jotta he voisivat profiloida kiinnostuksen kohteesi ja näyttää sinulle asianmukaisia mainoksia muilla verkkosivustoilla. Evästeet eivät tallenna suoria henkilötietoja, mutta ne voivat tunnistaa selaimesi ja laitteesi yksiselitteisesti. Jos et salli tätä evästettä, näet useammin ei-henkilökohtaista mainontaa. Näitä evästeitä käytetään vain suostumuksellasi ja vain niin kauan kun et ole poistanut kyseistä evästettä käytöstä.
Käytämme muun muassa Google Analyticsia, Facebook Pixeliä ja Hotjaria. Emme voi sulkea pois sitä mahdollisuutta, että Google Ireland tai Meta Irland voivat luovuttaa henkilötietoja emoyhtiölleen Yhdysvalloissa ja että Yhdysvaltojen turvallisuusviranomaiset voivat päästä käsiksi tietoihin nykyisen lainsäädännön perusteella. Jos sallit markkinointievästeet, annat nimenomaisen suostumuksesi tähän tietojen siirtoon Art. 49 (1) DSGVO:N mukaisesti.
Näiden evästeiden avulla voimme määrittää vierailut, kävijöiden lähteet ja kävijöiden käyttäytymistä koskevat tiedot, jotta voimme parantaa verkkosivustomme laatua. Näin voimme muun muassa määrittää, mitkä sivut ovat suosituimpia ja miten kävijät liikkuvat verkkosivustolla. Kerätyt tiedot ovat aggregoituja, eikä niitä voida suoraan yhdistää yksittäiseen henkilöön. Jos sallit nämä evästeet, voimme jatkuvasti kehittää verkkosivujamme toiveidesi mukaisesti.