अच्छी सड़कें और सावधान पैदल चलने वाले लोग पूरी तरह से स्वायत्त कारों के लिए एक रोडब्लॉक हैं

सबसे अच्छी स्वायत्त कार बनाने के लिए, हमें उनके ए.आई. सबसे खराब स्थिति में कैसे नेविगेट करें। यही कारण है कि क्षेत्र में सबसे साहसी नवाचार कैलिफ़ोर्निया की धूप से लथपथ सड़कों से दूर होने के बजाय कम क्षमाशील वातावरण में हो सकता है।

“कोई भी इसे कैलिफोर्निया में सवारी करने के लिए एक स्व-ड्राइविंग कार खरीदेगा। यह अगले स्तर की औद्योगिक प्रणालियों का एक प्रश्न है, “ओल्गा उस्कोवा, रूस की संज्ञानात्मक प्रौद्योगिकियों के अध्यक्ष और सी-पायलट स्वायत्त ड्राइविंग सिस्टम के संस्थापक, बताते हैं श्लोक में । "हमारे सिस्टम में उदाहरण के लिए, हम ऐसी तकनीक का उपयोग करते हैं जिसे 'वर्चुअल सुरंग' कहा जाता है। वाहन न केवल सड़क के निशान से चलता है, बल्कि यह सड़क के दृश्य को उसी तरह परिभाषित करता है जैसे कि मानव मस्तिष्क करता है, पार्श्व स्थितियों का विश्लेषण करके - पेड़ों, इमारतों, क्षितिज रेखा आदि का स्थान।

Uskova का कहना है कि दुनिया की 70 प्रतिशत सड़कें कैलिफोर्निया में पाए जाने वाले समान नहीं हैं। लेकिन खाली परीक्षण पटरियों से अधिक वास्तविक दुनिया की स्थितियों के लिए अपने तरीके से काम करने के बजाय, उस्कोवा की टीम ने इन कठोर परिस्थितियों को शुरुआती बिंदु के रूप में उपयोग करने का फैसला किया। खराब मौसम में ड्राइविंग, वे निर्धारित करते हैं, वैसे भी अनुमानित 35 से 40 प्रतिशत परीक्षण समय का उपयोग कर रहे थे।

"रूस के अधिकांश हिस्सों में जलवायु प्रति वर्ष बड़ी संख्या में प्रस्तुत की जाती है, जब ड्राइवरों को खराब मौसम की स्थिति में यात्रा करनी चाहिए - बर्फ, कीचड़ वाली सड़कों पर, सड़क के निशान की कमी और खराब दृश्यता," उस्कोवा कहते हैं।

यह एक गहन अंत-पहला दृष्टिकोण है जो अंतर्राष्ट्रीय मंच पर स्वायत्त कार विकास की एक बड़ी विशेषता है। उदाहरण के लिए, यूनाइटेड किंगडम में, जायवलिंग के खिलाफ कोई कानून नहीं हैं। कुछ स्टार्टअप्स ने तर्क दिया है कि यह कार-ड्राइविंग एआई सिखाने के लिए एक आदर्श स्थान है। pesky पैदल चलने वालों से कैसे निपटें। एक, इंपीरियल कॉलेज लंदन में स्थित, पहले से ही एक प्रणाली विकसित की है जो 150 से अधिक व्यवहारों को समझने में सक्षम है कि क्या एक पैदल यात्री सड़क पर कदम रखने के बारे में है।

"हम बहुत आश्वस्त हैं कि हम भविष्यवाणी करने में सक्षम हैं कि कोई व्यक्ति पार करने जा रहा है या नहीं," ह्यूमनाइजिंग ऑटोनॉमी के सह-संस्थापक लेस्ली नोटबूम ने बताया इवनिंग स्टैंडर्ड । “कारों को मानव व्यवहार की पूरी चौड़ाई को समझने से पहले उन्हें शहरी वातावरण में लागू करने की आवश्यकता है। वर्तमान तकनीक यह समझने में सक्षम है कि क्या कुछ पैदल यात्री है और दीपक पोस्ट नहीं है, और जहां पैदल चलने वाला व्यक्ति एक बॉक्स के रूप में तैयार हो रहा है। हम उस बॉक्स के अंदर देख रहे हैं कि व्यक्ति क्या कर रहा है, जहां वे देख रहे हैं, क्या वे कार के बारे में जानते हैं, क्या वे फोन पर हैं या चल रहे हैं - इसका मतलब है कि वे विचलित हैं, या जोखिम भरा है?"

लंदन को 2021 में ऑक्सफोर्ड स्थित डेवलपर ऑक्सबोटिका के सौजन्य से और टैक्सी फर्म ली के सौजन्य से अपनी पहली स्वायत्त टैक्सी की मेजबानी करने की उम्मीद है। ऑक्सबॉटिका ने 2019 की दूसरी छमाही में लंदन-टू-ऑक्सफोर्ड स्वायत्त ड्राइव की तैयारी करते हुए, अपने परीक्षणों के हिस्से के रूप में सीमित किराने की डिलीवरी की एक श्रृंखला पूरी कर ली है। 60 मील की यात्रा में पैची सेलुलर सेवा है, जो कार को मुश्किल बना देगी। कुल मिलाकर देश में लगभग 75 प्रतिशत भौगोलिक 3 जी और 4 जी कवरेज है। टीम को यह पता लगाना होगा कि इंटरनेट कनेक्टिविटी खोने पर कार को कैसे प्रतिक्रिया देनी चाहिए।

संज्ञानात्मक पायलट के मामले में, सड़क को संभालने में सक्षम नए सेंसर विकसित करना था जो हो सकता है। इसने एक रडार विकसित किया है जो 300 मीटर दूर से वस्तुओं का 3 डी प्रक्षेपण बनाने में सक्षम है। जबकि सिलिकॉन वैली काफी हद तक लिडार समाधानों पर केंद्रित है जो कठोर मौसम के साथ संघर्ष करते हैं, रडार सभी मौसमों के लिए बेहतर है। खराब मौसम की स्थिति में, टीम के रडार की सीमा 200 से 250 मीटर के बीच पहुंचने के लिए सिर्फ 50 से 100 मीटर तक गिरती है। लिडार, जो वस्तुओं को उछालने और उनकी दूरी को पढ़ने के लिए एक कताई लेजर का उपयोग करता है, बर्फ में विफल हो सकता है जब उनके लेज़र गिरने वाले गुच्छे के बजाय उछाल देते हैं।

सिलिकॉन वैली इन मुद्दों से अंधी नहीं है। Waymo ने मार्च 2017 में दक्षिण लेक ताहोए में बर्फ के माध्यम से अपनी स्वायत्त ड्राइविंग प्रणाली का परीक्षण किया। और टेस्ला, जो लिडार को बहुत अधिक दोषों के रूप में मानता है, ने पहले ही अपने "हार्डवेयर 2" सूट के लिए कैमरों और रडार के संयोजन का विकल्प चुना है। बाद की तारीख में स्वायत्तता। हालाँकि, सीईओ एलोन मस्क ने ध्यान दिया है कि यह एक सर्व-उद्देश्यपूर्ण स्वायत्त ड्राइविंग समाधान विकसित करने के लिए "बेहद कठिन" है।

प्रौद्योगिकी फर्मों को हाल ही में अपनी उम्मीदों को पीछे छोड़ना पड़ा है, क्योंकि जटिल चौराहों के साथ एरिजोना में वायोमो का परीक्षण किया गया था। Drive.AI ने इन नई कारों का समर्थन करने के लिए सड़कों को नया स्वरूप देने का भी सुझाव दिया है। हालांकि मस्क को अब भी भरोसा है कि टेस्ला अगले साल कुछ समय के लिए पॉइंट-टू-पॉइंट सॉल्यूशन हासिल कर सकती है, अंतर्राष्ट्रीय डेवलपर्स के सामने आने वाली चुनौतियाँ यह स्पष्ट नहीं करती हैं कि ये सिस्टम अन्यत्र कैसे काम करेंगे।