Nissan-ը ներկայացրել է իր առաջադեմ Seamless Autonomous Mobility (SAM) հարթակը, որի նպատակն է օգնել ռոբոտ տրանսպորտային միջոցներին անվտանգ և ճշգրիտ նավարկելու անկանխատեսելի իրավիճակներում:
Ինքնավար համակարգերը օգտագործում են լիդարներ, ռադարներ, տեսախցիկներ և տարբեր սենսորներ՝ ճանապարհի իրավիճակի մասին համապարփակ տեղեկատվություն ստանալու համար: Այնուամենայնիվ, այս տեղեկատվությունը կարող է բավարար չլինել անկանխատեսելի իրավիճակում խելացի որոշում կայացնելու համար, օրինակ, երբ մոտենում եք վթարի վայրին, որի մոտ կանգնած է ոստիկանը և ձեռքով ղեկավարում է երթևեկությունը: Այս դեպքում ոստիկանի ազդանշանները կարող են հակասել ճանապարհային գծանշումների և լուսացույցների հետ, իսկ մյուս վարորդների գործողությունները կարող են «շփոթեցնել ավտոպիլոտին»։ Նման պայմաններում պետք է օգնության հասնի SAM համակարգը։
SAM-ի միջոցով ինքնավար մեքենան բավականաչափ խելացի է դառնում՝ իմանալու, թե երբ այն չպետք է փորձի ինքնուրույն լուծել խնդիրը: Փոխարենը, նա ապահով կանգ է առնում և օգնություն խնդրում հրամանատարական կենտրոնից։
Որպես հարթակի մաս, ռոբոտ մեքենային օգնության է հասնում մարդը՝ շարժունակության մենեջեր, ով օգտագործում է մեքենայի տեսախցիկների պատկերները և ցուցիչներից ստացված տվյալները՝ իրավիճակը գնահատելու, ճիշտ գործողությունները որոշելու և խոչընդոտների շուրջ անվտանգ երթուղի ստեղծելու համար։ . Մասնագետը մեքենայի համար վիրտուալ գոտի է ստեղծում, որպեսզի այն կարողանա անցնել։ Երբ ոստիկանությունը ազդանշան է տալիս մեքենային անցնելու համար, շարժունակության մենեջերը վերսկսում է նրա շարժումը և ուղղում այն սահմանված շրջանցիկ երթուղիով: Այն բանից հետո, երբ մեքենան դուրս կգա դժվարանցանելի երթևեկությամբ տարածքից, այն կվերսկսի լիովին ինքնավար երթևեկությունը։
Որպես SAM հայեցակարգի մի մաս, խնդրահարույց տարածքում տեղակայված այլ ինքնակառավարվող մեքենաները կկարողանան ավտոմատ կերպով օգտագործել նախկինում ստեղծված շրջանցման սխեման: Ավելին, քանի որ վիճակագրությունը կուտակվում է և ինքնավար վարման տեխնոլոգիաները զարգանում են, մեքենաները շարժունակության մենեջերի կողմից ավելի ու ավելի քիչ օգնության կարիք կունենան:
Այսպիսով, SAM-ը, ըստ էության, համատեղում է ռոբոտային մեքենաների հնարավորությունները մարդկային ինտելեկտի հետ՝ հնարավորինս արդյունավետ դարձնելով շարժումը։ Ակնկալվում է, որ Seamless Autonomous Mobility-ի օգտագործումը կօգնի ինքնակառավարվող մեքենաներին ինտեգրվել ներկայիս տրանսպորտային ենթակառուցվածքին:
Source: 3dnews.ru