Келесі буын автоматты жүргізу көліктерін қалай жасау керек: технологиядан қолдануға толық нұсқаулық

Автоматты жүргізу технологиясының жылдам дамуы барысында, көптеген кәсіпорындар мен ұйымдар осы салаға үлкен ресурстар жұмсай бастады. Tesla мен Waymo-дан бастап әртүрлі стартаптарға дейін, бұл технологияның болашағы қызықты, бірақ шынайы автоматты жүргізуді жүзеге асыру үшін, біз оның технологиялық детальдарын, қолдану сценарийлерін және болашақтағы қиындықтарды түсінуіміз керек. Бұл мақала келесі буын автоматты жүргізу көліктерін қалай жасау керектігін егжей-тегжейлі талқылайды және осы күрделі әрі қызықты технологиялық салада түсінік алу үшін пайдалы қадамдар мен ұсыныстар береді.

I. Автоматты жүргізу көліктерінің технологиялық негіздері

Автоматты жүргізу көліктерінің өзегі - оның күрделі технологиялық архитектурасы. Автоматты жүргізу көліктерін қалай жасау керектігін түсіну үшін, біз төмендегі бірнеше технологиялық аспектілерден бастауымыз керек:

1. Сенсорлық технология

Автоматты жүргізу көліктері қоршаған ортаны сезіну үшін әртүрлі сенсорларды пайдаланады, бұл сенсорларға мыналар жатады:

• Лазерлік радар (LiDAR): лазерлік қашықтықты өлшеу арқылы үш өлшемді орта картасын жасау.
• Камера: объектілерді тану және жол белгілерін анықтау үшін.
• Радар: нашар ауа-райы жағдайында алдағы кедергілерді тиімді анықтау.
• Ультрадыбыстық сенсорлар: жақын қашықтықты анықтау үшін, мысалы, автотұрақ кезінде кедергілерді анықтау.

2. Машиналық оқыту және жасанды интеллект

Автоматты жүргізу көліктері сенсорлар жинаған деректерді өңдеу және жүргізу шешімдерін қабылдау үшін қуатты AI жүйесін қажет етеді. Міне, кейбір негізгі компоненттер:

• Терең оқыту: нейрондық желілер арқылы жол белгілерін, жаяу жүргіншілерді және басқа көліктерді тану.
• Күшейту оқыту: күрделі ортада оңтайлы шешімдер қабылдауды үйрену.
• Болжамдық модельдер: басқа жол пайдаланушыларының мінез-құлқын болжау.

3. Орналасу және карта технологиясы

Жоғары дәлдіктегі орналасу және карта автоматты жүргізудің кілті болып табылады. Қазіргі уақытта қолданылатын технологиялар:

• Глобалдық орналасу жүйесі (GPS): негізгі географиялық орналасу қызметтерін ұсынады.
• Жоғары дәлдіктегі карталар: егжей-тегжейлі жер бедерін және нақты уақыттағы деректерді қамтиды, шешім қабылдауды қолдау үшін.

II. Автоматты жүргізу көліктерін құрудың қадамдары

Автоматты жүргізу көліктерін құрудың негізгі қадамдары:

Қадам 1: Қажеттілікті талдау және жоспарлау

1. Нысаналы нарықты анықтау: сіздің нысаналы нарығыңызды анықтаңыз, мысалы, такси, жеке көліктер немесе логистика.
2. Заңнаманы зерттеу: әр елдің заңнамасын түсіну, әзірленген көліктің қауіпсіздік стандарттарына сәйкес келуін қамтамасыз ету.

Қадам 2: Технологияны таңдау

1. Сенсорларды таңдау: қажеттіліктеріңізді қанағаттандыратын сенсорлар комбинациясын таңдаңыз.
2. Алгоритмдерді таңдау: қандай AI және машиналық оқыту алгоритмдерін қолданатыныңызды шешіңіз, мүмкін, нақты қолдану қажеттіліктерін қанағаттандыру үшін тапсырыс модельдерін құру қажет.

Қадам 3: Прототипті жобалау және әзірлеу

1. Көлік платформасын таңдау: негіз платформасын таңдаңыз, бұл бар көліктерді қайта құру немесе жаңа дизайн болуы мүмкін.
2. Бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу: деректерді өңдеу, шешім қабылдау және жүргізу басқару қабаттарын әзірлеуді қамтиды.

Қадам 4: Тестілеу және тексеру

1. Симуляциялық тестілеу: виртуалды ортада алгоритмдер мен шешім жүйесін тестілеу.
2. Жол тесті: нақты жол жағдайларында тестілеу жүргізу, деректерді жинау және талдау арқылы жүйені оңтайландыру.

Қадам 5: Сертификаттау және қауіпсіздік тексерісі

1. Қауіпсіздік тесті: көліктің әртүрлі жағдайларда қауіпсіздігін қамтамасыз ету.
2. Заңнамаға сәйкестік: тиісті органдармен ынтымақтастық, көліктің барлық заңнама талаптарына сәйкес келуін қамтамасыз ету.

III. Қолдану сценарийлері мен мысалдар

Автоматты жүргізу технологиясының қолдану сценарийлері әртүрлі, міне, бірнеше типтік мысалдар:

1. Робот такси (Robotaxi)

Мысалы, Waymo және Apollo Go сияқты компаниялар АҚШ пен Қытайда робот такси қызметтерін іске қосты. Күшті сенсорлар мен AI технологияларын пайдалана отырып, бұл көліктер қалалық ортада қауіпсіз жүре алады.

2. Жүк тасымалдау

Gatik AI сияқты кейбір компаниялар АҚШ-тың өнеркәсіптік парктерінде автоматты жүк көліктерін орналастырды, бұл өзгермелі ортада тиімді логистика жеткізуді қалай жүзеге асыруға болатынын көрсетеді.

3. Көмекші жүргізу және жолаушылар қызметі

Мысалы, ALBA Robot ауруханалар мен мұражайлар сияқты арнайы орындарда мобильді қызметтер ұсынады, қозғалысы шектеулі адамдарға тасымалдауға көмектеседі.

IV. Болашақтағы қиындықтар мен шешімдер

Автоматты жүргізу технологиясы айтарлықтай прогреске жеткенімен, әлі де бірнеше қиындықтарға тап болады:

1. Заңнама мен саясаттың шектеулері: әр елде автоматты жүргізуге қатысты реттеу стандарттары әртүрлі, үкімет органдарымен белсенді байланыс орнату қажет.

2. Технологияның сенімділігі: технологияның сенімділігін қалай арттыру, әсіресе күрделі және динамикалық қалалық ортада, әлі де үлкен мәселе.

3. Қоғамдық қабылдау: көптеген адамдар автоматты жүргізуге күмәнмен қарайды, сондықтан ғылыми білім беру жүргізу, қоғамның технологияны түсінуі мен қабылдауын арттыру қажет.

Шешімдер

• Ынтымақтастықты нығайту: әртүрлі саладағы кәсіпорындар мен ұйымдармен ынтымақтастық, деректер мен технологияларды бөлісу, жалпы прогресті алға жылжыту.
• Ашық байланыс: қоғаммен байланыс орнату, табысты мысалдар мен қауіпсіздік бағалауларын бөлісу, сенімділікті арттыру.
• Үздіксіз зерттеу және дамыту: сала дамуының қарқынына ілесу үшін ресурстарды технологиялық зерттеулерге жұмсау.

Қорытынды

Технологияның дамуы барысында автоматты жүргізу көліктерінің болашағы инновация мен мүмкіндіктердің тоғысуы болады. Бір жағынан, біз үнемі үйреніп, бейімделіп, жаңа қиындықтарға жауап беруіміз керек; екінші жағынан, ынтымақтастықты белсенді іздеу және ресурстарды бөлісу - бұл технологияны дамытудағы кілт. Осы мақала автоматты жүргізу саласында дамуды көздейтін мамандарға пайдалы нұсқаулық пен шабыт береді деп үміттенеміз.