خود ڊرائيونگ ڪارون ٺاهڻ جيڪي انسانن وانگر فيصلا ڪري سگهن ٿيون وايمو، جي ايم ڪروز، اوبر ۽ ٻين ڪمپنين جو هڪ ڊگهو مقصد آهي. Intel Mobileye پيش ڪري ٿو هڪ ذميواري-حساس حفاظت (RSS) رياضياتي ماڊل، جنهن کي ڪمپني بيان ڪري ٿي "عام فهم" انداز جي طور تي جيڪو آٽو پائلٽ کي پروگرام ڪرڻ سان "سٺو" طريقي سان عمل ڪرڻ جي خاصيت آهي، جهڙوڪ ٻين ڪارن کي رستي جو حق ڏيڻ. . ٻئي طرف، NVIDIA فعال طور تي ترقي ڪري رهيو آهي حفاظتي فورس فيلڊ، هڪ سسٽم تي ٻڌل فيصلو سازي ٽيڪنالاجي جيڪا حقيقي وقت ۾ گاڏين جي سينسرز کان ڊيٽا جو تجزيو ڪندي ڀرسان روڊ استعمال ڪندڙن جي غير محفوظ عملن جي نگراني ڪري ٿي. هاڻي ميساچوسٽس انسٽيٽيوٽ آف ٽيڪنالاجي (MIT) جي سائنسدانن جو هڪ گروپ هن تحقيق ۾ شامل ٿيو آهي ۽ هڪ نئون طريقو تجويز ڪيو آهي جنهن جي بنياد تي GPS جهڙو نقشا ۽ ڪار تي نصب ڪيل ڪيمرائن مان حاصل ڪيل بصري ڊيٽا جي استعمال تي ٻڌل آهي ته جيئن آٽو پائلٽ اڻڄاتل هنڌن تي نيويگيٽ ڪري سگهي. روڊ هڪ شخص سان ملندڙ جلندڙ رستو.
ماڻهو روڊن تي ڪارون هلائڻ ۾ غير معمولي طور تي سٺا آهن جيڪي اڳ ڪڏهن به نه ويا آهن. اسان صرف ان جو مقابلو ڪريون ٿا جيڪو اسان پنهنجي چوڌاري ڏسون ٿا ان سان جيڪو اسان پنهنجي GPS ڊوائيسز تي ڏسون ٿا اهو طئي ڪرڻ لاءِ ته اسان ڪٿي آهيون ۽ اسان کي ڪيڏانهن وڃڻو آهي. خود ڊرائيونگ ڪارون، ٻئي طرف، روڊ جي اڻڄاتل حصن کي نيويگيٽ ڪرڻ تمام ڏکيو آهي. هر نئين جڳهه لاءِ، آٽو پائلٽ کي نئين رستي جو احتياط سان تجزيو ڪرڻ جي ضرورت آهي، ۽ اڪثر خودڪار ڪنٽرول سسٽم پيچيده 3D نقشن تي ڀروسو ڪن ٿا جيڪي سپلائرز انهن لاءِ اڳواٽ تيار ڪن ٿا.
هن هفتي ۾ پيش ڪيل هڪ مقالي ۾ روبوٽڪس ۽ آٽوميشن تي بين الاقوامي ڪانفرنس ۾، MIT محقق هڪ خودمختيار ڊرائيونگ سسٽم جو بيان ڪيو آهي جيڪو "سکيو" ۽ انساني ڊرائيور جي فيصلي سازي جي نمونن کي ياد ڪري ٿو جيئن اهي صرف ڊيٽا استعمال ڪندي هڪ ننڍڙي شهر واري علائقي ۾ روڊن کي نيويگيٽ ڪندا آهن. ڪئميرا ۽ هڪ سادي GPS جهڙو نقشو. تربيت يافته آٽو پائلٽ وري بغير ڊرائيور ڪار کي مڪمل طور تي نئين جڳهه تي ڊرائيو ڪري سگهي ٿو، انساني ڊرائيونگ کي نقل ڪندي.
بس هڪ انسان وانگر، آٽو پائلٽ پڻ پنهنجي نقشي ۽ روڊ جي خاصيتن جي وچ ۾ ڪنهن به اختلاف کي ڳولي ٿو. هي سسٽم کي اهو طئي ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿو ته ڇا روڊ تي ان جي پوزيشن، سينسرز، يا نقشو غلط آهن، تنهنڪري اهو گاڏي جي ڪورس کي درست ڪري سگهي ٿو.
شروعاتي طور تي سسٽم کي تربيت ڏيڻ لاءِ، هڪ انساني آپريٽر هڪ خودڪار ٽويوٽا پرائيس کي هلائي ڇڏيو جيڪو ڪيترن ئي ڪئميرائن سان ليس ۽ هڪ بنيادي GPS نيويگيشن سسٽم سان گڏ مقامي مضافاتي گهٽين مان ڊيٽا گڏ ڪرڻ لاءِ، بشمول مختلف روڊن جي جوڙجڪ ۽ رڪاوٽون. ان کان پوءِ سسٽم ڪاميابيءَ سان ڪار کي اڳئين رٿيل رستي سان ٻئي ٻيلي واري علائقي ۾ هلائي ڇڏيو جنهن جو مقصد خودمختيار گاڏين جي جاچ لاءِ آهي.
"اسان جي سسٽم سان، توهان کي هر روڊ تي اڳ ۾ تربيت ڏيڻ جي ضرورت ناهي،" مطالعي جي ليکڪ اليگزينڊر اميني، هڪ MIT گريجوئيٽ شاگرد چوي ٿو. "توهان پنهنجي ڪار لاءِ هڪ نئون نقشو ڊائون لوڊ ڪري سگهو ٿا روڊن کي نيويگيٽ ڪرڻ لاءِ جيڪو اڳ ڪڏهن به نه ڏٺو ويو آهي."
"اسان جو مقصد خودمختيار نيويگيشن ٺاهڻ آهي جيڪا نئين ماحول ۾ ڊرائيونگ لاءِ لچڪدار هجي،" ڪمپيوٽر سائنس ۽ آرٽيفيشل انٽيليجنس ليبارٽري (CSAIL) جي ڊائريڪٽر ڊينيلا روس شامل ڪري ٿي. "مثال طور، جيڪڏهن اسان هڪ خودمختيار گاڏي کي شهري ماحول جهڙوڪ ڪيمبرج جي گهٽين ۾ هلائڻ لاءِ ٽريننگ ڏيون ٿا، ته سسٽم کي لازمي طور تي ٻيلي ۾ به آساني سان ڊرائيو ڪرڻ جي قابل هوندو، جيتوڻيڪ هن اهڙو ماحول اڳ ڪڏهن به نه ڏٺو هوندو."
روايتي نيويگيشن سسٽم ڪيترن ئي ماڊلز ذريعي سينسر ڊيٽا کي پروسيس ڪري ٿو جيڪي ڪمن لاءِ ترتيب ڏنل آهن جهڙوڪ لوڪلائيزيشن، ميپنگ، اعتراض جي ڳولا، موشن پلاننگ ۽ اسٽيئرنگ. سالن کان، ڊينيلا جو گروپ آخر کان آخر تائين نيويگيشن سسٽم ٺاهي رهيو آهي جيڪو ڊيٽا کي سينسر ڪري ٿو ۽ ڪار کي ڪنٽرول ڪري ٿو بغير ڪنهن خاص ماڊل جي ضرورت جي. هينئر تائين، جيتوڻيڪ، اهي ماڊل سختي سان روڊ تي محفوظ سفر لاءِ استعمال ڪيا ويا آهن، بغير ڪنهن حقيقي مقصد جي. نئين ڪم ۾، محقق اڳئين اڻڄاتل ماحول ۾ مقصد کان منزل جي تحريڪ لاء پنهنجي آخر کان آخر تائين سسٽم کي بهتر ڪيو. هن کي ڪرڻ لاء، سائنسدانن پنهنجي آٽو پائلٽ کي تربيت ڏني ته جيئن ڊرائيونگ دوران ڪنهن به وقت سڀني ممڪن ڪنٽرول حڪمن جي مڪمل امڪاني تقسيم جي اڳڪٿي ڪئي وڃي.
سسٽم هڪ مشين لرننگ ماڊل استعمال ڪري ٿو جنهن کي ڪنوولوشنل نيورل نيٽورڪ (CNN) سڏيو ويندو آهي، عام طور تي تصوير جي سڃاڻپ لاءِ استعمال ڪيو ويندو آهي. تربيت دوران، سسٽم انساني ڊرائيور جي ڊرائيونگ رويي جو مشاهدو ڪري ٿو. CNN اسٽيئرنگ ويل موڙ کي روڊ جي وکر سان لاڳاپو رکي ٿو، جنهن کي هو ڪئميرا ذريعي ۽ پنهنجي ننڍڙي نقشي تي ڏسي ٿو. نتيجي طور، سسٽم مختلف ڊرائيونگ حالتن، جهڙوڪ سڌا رستا، چار طرفي چونڪ يا ٽي-جنڪشن، ڪانٽو ۽ موڙ لاءِ سڀ کان وڌيڪ امڪاني اسٽيئرنگ ڪمانڊ سکي ٿو.
"شروعات ۾، هڪ ٽي-چوڪ تي، اتي ڪيتريون ئي مختلف هدايتون آهن هڪ ڪار ڦري سگهي ٿي،" Rus چوي ٿو. ”ماڊل انهن سڀني طرفن جي باري ۾ سوچڻ سان شروع ٿئي ٿو، ۽ جيئن CNN کي وڌيڪ ۽ وڌيڪ ڊيٽا ملي ٿي ته ماڻهو روڊ تي ڪجهه حالتن ۾ ڇا ڪري رهيا آهن، اهو ڏسندو ته ڪجهه ڊرائيور کاٻي ۽ ٻيا ساڄي مڙي، پر ڪو به سڌو نه ٿو وڃي. . سڌو اڳتي هڪ ممڪن هدايت جي طور تي رد ڪيو ويو آهي، ۽ ماڊل اهو نتيجو ڪري ٿو ته T-جنڪشن تي اهو صرف کاٻي يا ساڄي طرف منتقل ٿي سگهي ٿو.
ڊرائيونگ دوران، سي اين اين پڻ ڪئميرا مان بصري روڊ جون خاصيتون ڪڍي ٿو، ان کي اجازت ڏئي ٿو ته ممڪن رستو تبديلين جي اڳڪٿي ڪري. مثال طور، اهو هڪ ڳاڙهي اسٽاپ جي نشاني يا روڊ جي پاسي تي ٽٽل لڪير کي ايندڙ چونڪ جي نشانين جي طور تي سڃاڻي ٿو. هر لمحي تي، اهو استعمال ڪري ٿو اڳڪٿي ڪيل امڪاني تقسيم ڪنٽرول حڪمن جي سڀ کان وڌيڪ صحيح حڪم چونڊڻ لاءِ.
اهو نوٽ ڪرڻ ضروري آهي ته، محقق جي مطابق، انهن جو آٽو پائلٽ نقشن کي استعمال ڪري ٿو جيڪي محفوظ ڪرڻ ۽ پروسيس ڪرڻ بلڪل آسان آهن. خودمختيار ڪنٽرول سسٽم عام طور تي ليڊر نقشا استعمال ڪندا آهن، جيڪي تقريبا 4000 GB ڊيٽا کي صرف سان فرانسسڪو جي شهر کي ذخيرو ڪرڻ لاء وٺي ويندا آهن. هر نئين منزل لاءِ، ڪار کي استعمال ڪرڻ ۽ نوان نقشا ٺاهڻ گهرجن، جنهن لاءِ وڏي مقدار ۾ ياداشت جي ضرورت آهي. ٻئي طرف، نئين آٽو پائلٽ پاران استعمال ڪيل نقشو سڄي دنيا کي ڍڪي ٿو جڏهن ته صرف 40 گيگا بائيٽ ڊيٽا تي قبضو ڪري ٿو.
خودمختيار ڊرائيونگ دوران، سسٽم پڻ مسلسل پنهنجي بصري ڊيٽا کي نقشي جي ڊيٽا سان گڏ ڪري ٿو ۽ ڪنهن به تڪرار کي پرچم ڪري ٿو. هي خودمختيار گاڏي کي بهتر انداز ۾ طئي ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿو ته اهو روڊ تي ڪٿي آهي. ۽ اهو يقيني بڻائي ٿو ته ڪار محفوظ ترين رستي تي رهي، جيتوڻيڪ اها متضاد معلومات حاصل ڪري ٿي: جيڪڏهن، چئو، ڪار سڌي رستي تي سفر ڪري رهي آهي بغير ڪنهن موڙ جي، ۽ GPS اشارو ڪري ٿو ته ڪار کي ساڄي طرف مڙڻ گهرجي، ڪار ڄاڻو ته سڌو وڃو يا بند ڪريو.
"حقيقي دنيا ۾، سينسر ناڪام،" اميني چوي ٿو. "اسان پڪ ڪرڻ چاهيون ٿا ته اسان جو آٽو پائلٽ هڪ سسٽم ٺاهيندي مختلف سينسر جي ناڪامين لاءِ لچڪدار آهي جيڪو ڪنهن به شور سگنل وصول ڪري سگهي ٿو ۽ اڃا به صحيح طريقي سان روڊ کي نيويگيٽ ڪري سگهي ٿو."
جو ذريعو: 3dnews.ru