विस्तृत रोडमैप स्मार्ट कारों के लिए आवश्यक हैं, लोगों के लिए नहीं

पिछले कुछ वर्षों में, रोबोट कारों और स्वचालित कार नियंत्रण प्रणाली विकास के एक नए स्तर पर पहुंच गई हैं। कई कंपनियों के पास पहले से ही इस प्रकार के अपने सिस्टम हैं, और जिनके पास नहीं है वे तत्काल विकास कर रहे हैं। ऑटोमोटिव उद्योग के प्रतिनिधियों के अनुसार, स्मार्ट कार पाँच वर्षों में कई देशों की सड़कों पर ताकत और मुख्य के साथ ड्राइव करेगी। यही है, यह उन परीक्षणों का सवाल नहीं है जो पहले से ही आयोजित किए जा रहे हैं, लेकिन रोबोमोबाइल्स के व्यावसायिक उपयोग के लिए।

सच है, निकट भविष्य में पहियों पर पूर्ण-विकसित रोबोटों को लॉन्च करना शायद ही संभव हो जो मानव हस्तक्षेप के बिना आगे बढ़ते हैं। यह अभी भी एक दूर का लक्ष्य है, जिसे हासिल करने के लिए आपको कड़ी मेहनत करनी होगी, जिसमें कानून बनाने का क्षेत्र भी शामिल है। लेकिन टेस्ला से ऑटोपायलट, अधिक उन्नत समकक्षों जैसी प्रणालियां काफी वास्तविक हैं। लेकिन बड़े पैमाने पर उनके कार्यान्वयन के लिए, ऐसे मॉड्यूल वाली कारों को बिल्कुल पता होना चाहिए कि वे किसी भी समय कहां हैं। इसके अलावा, स्थानीयकरण सटीकता जीपीएस की तुलना में अधिक होना चाहिए। इस मामले में, चिह्नों के साथ अल्ट्रा-सटीक रोड मैप बचाव के लिए आते हैं।

उनके निर्माण पर पहले से ही बीएमडब्ल्यू, ऑडी, मर्सिडीज-बेंज और फोर्ड के रूप में ऑटो उद्योग के दिग्गजों की सहायक कंपनियां काम कर रही हैं। हम यहां और सिविल मैप जैसी कंपनियों के बारे में बात कर रहे हैं। इन कंपनियों के कर्मचारी एक बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र करते हैं जो कि कंप्यूटर नियंत्रण प्रणाली के साथ कारों के लिए आवश्यक चिह्नों के साथ आभासी 3 डी सड़कों का निर्माण करने के लिए उपयोग किया जाता है। इस तरह के रोडमैप में बहुत उच्च स्तर का विवरण होता है, और जानकारी को जितनी बार संभव हो अद्यतन किया जाता है।



यहां कार्टोग्राफी के लिए कोई अजनबी नहीं है। इस कंपनी ने 2013 में पिछले वर्षों में बनाए गए डेटाबेस का उपयोग करते हुए, एचडी-कार्ड्स के निर्माण पर काम शुरू किया। स्मार्ट कारों के लिए वर्चुअल कार्ड बनाने के आरंभकर्ता डेमलर थे, जिन्होंने शुरुआती धन आवंटित किया था। यहाँ के अनुसार, रोडमैप के एक HD संस्करण बनाने की आवश्यकता अब मोटर वाहन उद्योग के लगभग सभी प्रतिनिधियों के लिए स्पष्ट है। "जब यह स्वचालित मशीन नियंत्रण प्रणालियों की बात आती है, तो कार्ड मुख्य कारकों में से एक है, जिसका उपयोग ऑन-बोर्ड कंप्यूटर को तय करने के लिए किया जा सकता है," यहां के सीईओ संजय सूद कहते हैं।

ऐसी प्रणालियों को बनाने का पहला चरण एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन आधार कार्ड है, जिस पर चिह्नों और आभासी तत्वों को लागू किया जाता है, जिससे कंप्यूटर अधिक कुशलता से कार्य कर सकता है। उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले वर्चुअल कार्ड Google या अन्य कंपनियों की तुलना में बहुत अधिक सटीक हैं। उनके निर्माण के लिए जानकारी एकत्र करते समय, सटीक कार्टोग्राफिक जानकारी एकत्र करने के लिए 96 एमपी कैमरे, आधुनिक लिडार और अन्य तकनीकी नवाचारों का उपयोग किया जाता है। एकत्र किए गए डेटा को संसाधित करने के बाद, डेवलपर्स को सड़कों और सड़क के किनारे सुविधाओं का एक मॉडल मिलता है। जो कुछ भी शेष है, वह चिह्नित करना और अन्य जानकारी जो कंप्यूटर नियंत्रण प्रणालियों के लिए उपयोगी हो सकती है।


स्मार्ट कारों के लिए कार्टोग्राफिक प्रणाली के डेवलपर्स का मानना ​​है कि इस प्लेटफॉर्म को 2020 तक व्यावसायिक उपयोग में लाया जा सकता है।

अन्य कंपनियां वर्चुअल रोडमैप बनाने के लिए इसी तरह काम करती हैं। उदाहरण के लिए, सिविल मैप्स ऑप्टिकल, अल्ट्रासाउंड उपकरण, लिडार और सब कुछ का उपयोग करता है जो इस समस्या को हल करने के लिए उपयोगी हो सकता है।

जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, नक्शे, चाहे कितने भी सटीक हों, समयबद्ध तरीके से अपडेट किए जाने की आवश्यकता है। स्मार्ट कारों को सड़क पर स्थिति को "समझने" में सक्षम होना चाहिए, "समझ" कि रास्ते में किन बाधाओं का सामना किया जा सकता है और उन्हें कैसे टाला जा सकता है।

जानकारी एकत्र करने के लिए उपकरण के साथ विशेष वाहनों के विस्तारित नेटवर्क के लिए धन्यवाद प्रदान किया जाएगा। बड़ी बस्तियों के अधिकारियों द्वारा सड़कों पर बदलाव के आंकड़ों की आपूर्ति भी की जाएगी। तथ्य यह है कि सड़क के किसी भी हिस्से का आधुनिकीकरण / बंद होना पहले से ही जाना जाता है। और इस डेटा का उपयोग मानचित्र में चीजों की वास्तविक स्थिति से मेल खाने वाले समय में किया जाना चाहिए।

अन्य, कम महत्वपूर्ण परिवर्तन विशेष वाहनों को "नोटिस" करने में सक्षम होंगे जो एलटीई और अन्य संचार चैनलों के माध्यम से ऐसी जानकारी प्रसारित करेंगे। वास्तविक समय में नहीं होने पर डेटा पेश किया जाएगा, फिर इसके करीब - अब स्वचालित रूप से सड़क मॉडल बनाने के लिए विभिन्न प्रणालियां बनाई जा रही हैं, लोगों को यहां लगभग जरूरत है।



एनवीडिया अत्यधिक विस्तृत रोडमैप बनाने के लिए आवश्यक जानकारी को संसाधित करने में भी मदद करता है। इसके विशेषज्ञ व्यापक रूप से मशीन लर्निंग और तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करते हैं, वांछित प्रणाली के निर्माण को स्वचालित करते हैं।

प्रारंभ में, यहां सेवा फिनिश कंपनी नोकिया की थी, जो लंबे समय से इसे विकसित कर रही थी। फिर, ऑडी, बीएमडब्ल्यू और डेमलर के गठजोड़ ने 2.6 बिलियन डॉलर में इस सेवा को खरीदा। लक्ष्य Google मानचित्र का एक विकल्प बनाना है। उसके बाद, यहां नई पीढ़ी की नेविगेशन सेवा बनाने का आधार माना जाने लगा।

यहां अब सबसे बड़ी स्थान सेवाओं में से एक है, जिसका डेटा गार्मिन, बीएमडब्ल्यू, निसान सहित कई मैपिंग प्लेटफार्मों पर उपयोग किया जाता है। पिछले साल, एक चीनी इंटरनेट समूह, Tencent, ने NavInfo और सिंगापुर के GIC के साथ Nav Here हासिल किया ।