शुरुआती के लिए मानव रहित वाहन

मानव रहित कारों के बारे में लगातार समाचार फ्लैश होते हैं, लेकिन वास्तव में इस क्षेत्र में क्या होता है? ड्रोन कैसे चलाते हैं? उन्हें कौन पैदा करता है? क्यों वे अभी भी सड़कों के माध्यम से ड्राइव नहीं करते हैं? आइए सब कुछ अलमारियों पर रखने की कोशिश करें।


Lyft ड्रोन का प्रारंभिक संस्करण

मानव रहित वाहन क्या है

यह एक स्वचालित नियंत्रण प्रणाली से लैस कार है जो मानव हस्तक्षेप के बिना बिंदु ए से बिंदु बी तक जा सकती है।

मानव रहित वाहन कैसे काम करते हैं

गंतव्य पर पहुंचने के लिए, एक मानव रहित वाहन को मार्ग का पता होना चाहिए, पर्यावरण को समझना चाहिए, यातायात नियमों का पालन करना चाहिए और पैदल चलने वालों और अन्य सड़क उपयोगकर्ताओं के साथ सही ढंग से बातचीत करनी चाहिए। इन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए, ड्रोन निम्नलिखित तकनीकों का उपयोग करता है:

• कैमरा : वस्तुओं का दृश्य पता लगाना, जैसे कि सड़क के निशान और संकेत
• रडार : सामने और पीछे की बाधाओं और वस्तुओं की पहचान करना, साथ ही उनसे दूरी का निर्धारण करना
• लिडार : रडार के समान, लेकिन बहुत अधिक स्पष्ट और आपको कार के चारों ओर वस्तुओं का पता लगाने की अनुमति देता है (पूर्ण 360 डिग्री दृश्य)
• एआई (कृत्रिम बुद्धि) : एक मशीन का दिमाग। यह कैमरे और सेंसर से डेटा प्रोसेस करता है, कार चलाता है और निर्णय लेता है।

स्वायत्तता का स्तर

SAE इंटरनेशनल नामक एक संगठन ने एक अच्छा काम किया है और स्वायत्तता के 5 स्तरों को मानकीकृत किया है जो बाजार में सभी खिलाड़ियों का पालन करते हैं:

• लेवल 0 - नो ऑटोमेशन : ड्राइवर को सब कुछ नियंत्रित करना चाहिए - स्टीयरिंग व्हील, ब्रेक और गैस। साधारण कार।
• स्तर 1 - चालक सहायता : कार को धीमा या तेज करने में मदद करता है। क्रूज़ कंट्रोल वाली कारें - यह सिर्फ लेवल 1 के बारे में है।
• स्तर 2 - आंशिक स्वचालन : एक कार एक साथ त्वरण और ब्रेकिंग को नियंत्रित कर सकती है, लेकिन एक व्यक्ति को स्थिति की निगरानी करनी चाहिए और नियंत्रण लेने के लिए तैयार होना चाहिए। स्तर 2 का सबसे हड़ताली उदाहरण टेस्ला है।
• स्तर 3 - सशर्त स्वचालन : कार पूरी तरह से आंदोलन को नियंत्रित कर सकती है, लेकिन कुछ बिंदु पर यह नियंत्रण लेने के लिए कह सकती है। अफवाह यह है कि 2018 ऑडी ए 8 यह सब करने में सक्षम है, लेकिन अभी तक कोई समीक्षा नहीं हुई है।
• स्तर 4 - उच्च स्वचालन : वह सब कुछ जानता है जो स्तर 3 कर सकता है, लेकिन अधिक कठिन यातायात स्थितियों का सामना भी कर सकता है। सामान्य तौर पर, आप स्टीयरिंग व्हील पर जा सकते हैं और कुछ भी नहीं कर सकते हैं, लेकिन अगर कार कोई निर्णय नहीं ले सकती है, तो यह आपको इसके बारे में सूचित करेगा और सड़क के किनारे आसानी से पार्क कर सकता है। Waymo या Aptiv जैसी कंपनियां चौथे स्तर की घोषणा करती हैं।
• स्तर 5 - पूर्ण स्वचालन : पूर्ण स्वायत्तता, मानव भागीदारी की आवश्यकता नहीं है। मशीन स्वयं किसी भी स्थिति में निर्णय लेती है, स्टीयरिंग व्हील अनुपस्थित हो सकता है।

स्वायत्तता स्तर 0 से 5

प्रमुख बाजार के खिलाड़ी

अधिकांश कार निर्माताओं ने महसूस किया कि भविष्य मानव रहित वाहनों में निहित है और नए विभागों को खोलने और स्टार्टअप खरीदने के लिए पहुंचे। कार निर्माताओं के अलावा, न केवल कई स्टार्टअप दौड़ में भाग ले रहे हैं, बल्कि Google, यैंडेक्स और ऐप्पल जैसे आईटी दिग्गज भी हैं। यहाँ सबसे बुनियादी हैं।

सामान्य मोटर

प्रमुख वाहन निर्माताओं में से एक के रूप में, जीएम ने मानव रहित कारों की अगुवाई में रहने के लिए एक टन पैसा खर्च किया। 2016 में, उन्होंने स्टार्टअप क्रूज़ ऑटोमेशन का अधिग्रहण किया, जो एक ड्रोन विकसित कर रहा था, $ 1 बिलियन से अधिक के लिए। क्रूज़ ने सॉफ्टबैंक से निवेश में कुल 2.25 बिलियन डॉलर और जीएम ने 2018 में 1.1 बिलियन डॉलर का निवेश किया। स्वायत्तता बाजार में आगे बढ़ने के लिए, जीएम ने लिडार निर्माता का भी अधिग्रहण किया। जीएम सैन फ्रांसिस्को में अपने ड्रोन का परीक्षण करने के लिए न्यूयॉर्क के विस्तार की योजना बना रहा है। ड्रोन की पहली वाणिज्यिक यात्रा 2019 के लिए निर्धारित है।

Waymo (प्रौद्योगिकी नेता)

सबसे पुराना स्टार्टअप, 2009 में वापस स्थापित किया गया था। फिलहाल, इसे सबसे उन्नत मानव रहित वाहन माना जाता है। 175 बिलियन डॉलर (!) की कीमत पर, वेस्मो पहले ही क्रिसलर, होंडा और जगुआर कारों के साथ कुल 10 मिलियन मील दूर चला गया। हाल ही में, वायमो ने भविष्य में मानव रहित टैक्सी के लिए एक और 62,000 फिएट क्रिसलर खरीदने की घोषणा की।

उबेर

वायमो से एक बहुत गंभीर मुकदमे के बाद, उबेर थोड़ा अस्थिर हो गया। फिर वे एक दुर्घटना के बाद लड़खड़ा गए जिसके परिणामस्वरूप एक व्यक्ति की मृत्यु हो गई। हालांकि, उबेर ने हार नहीं मानी और वोल्वो और डेमलर जैसे भागीदारों के साथ मिलकर टोयोटा से निवेश में $ 500 मिलियन जुटाए। अस्थायी रूप से, उबेर ड्रोन स्वतंत्र रूप से ड्राइव नहीं करते हैं, लेकिन ड्राइवरों द्वारा संचालित होते हैं, साथ ही साथ एचडी मानचित्रों में शहरों का डिजिटलीकरण भी करते हैं। संभवत: भविष्य में, उबर मानव रहित वाहनों को अपनी टैक्सी सेवा में एकीकृत करेगा।

Lyft (टैक्सी सेवा, प्रतियोगी उबेर)

उबेर के आक्रामक विस्तार और विपणन की तुलना में, Lyft का दृष्टिकोण अधिक केंद्रित है। लिफ़्ट ने एप्टिव के साथ भागीदारी की, जो एक समय दिवालिया होने की कगार पर था। साथ में उन्होंने लास वेगास में ड्रोन (कुल 20 कारों के साथ) पर 5,000 से अधिक भुगतान यात्राएं कीं। Lyft टैक्सी का ऑर्डर करते समय, यात्री एक मानवरहित टैक्सी चुन सकता है।

टेस्ला

टेस्ला का मानव रहित भविष्य पर एक पूरी तरह से अलग दृष्टिकोण है। एलोन मस्क का मानना ​​है कि ड्रोन केवल एक कैमरे पर काम कर सकता है (आखिरकार, एक व्यक्ति कार को सिर्फ एक जोड़ी आंखों से नियंत्रित करता है), बिना लिडार के। इस तथ्य के बावजूद कि टेस्ला कारों में ऑटोपायलट फ़ंक्शन हैं, वे अभी भी स्वायत्तता के 3 स्तर पर पानी फैला रहे हैं, और ऑटोपायलट के कारण पर्याप्त दुर्घटनाएं भी हैं।

Baidu

Baidu 2014 से स्थानीय चीनी ड्रोन नाव को हिला रहा है। 2017 में, इसने अपोलो, मानव रहित वाहनों के लिए एक ओपन-सोर्स (खुला) मंच की घोषणा की। Baidu ने 2019 से 2020 तक मानव रहित वाहनों के बड़े पैमाने पर उत्पादन का लक्ष्य रखा था, लेकिन एआई विशेषज्ञों द्वारा कंपनी (लू क्यूई सहित) को छोड़ने के बाद इसकी संभावना बढ़ गई थी।

इतनी देर क्यों?

वायमो की स्थापना 2009 में हुई थी और केवल अब वे कमोबेश व्यावसायिक यात्रा के लिए तैयार हैं (और यहां तक ​​कि धूप कैलिफोर्निया के भीतर भी)। यानी लगभग 10 साल बाद। इतनी देर क्यों? हालांकि मानव रहित प्रौद्योगिकी की दौड़ में पिछले 5 वर्षों में तेजी आई है, सभी कंपनियां आम समस्याओं का सामना कर रही हैं:

राडार

लिडार अनिवार्य रूप से एक लेज़र प्रणाली है जो लगातार घूमती है और 360 डिग्री के लेज़र को "शूट" करती है, जिससे हम उस बिंदु तक दूरी तय करते हैं जिसे हम मापने में कामयाब रहे। यहाँ स्पष्टता के लिए एक वीडियो है:


दुर्भाग्य से, लिडार को बहुत पैसा खर्च होता है (1 टुकड़े के लिए 500 000 रगड़ से), और उन्हें एक मानव रहित कार (2-5 टुकड़े) में बहुत कुछ चाहिए। इससे छुटकारा पाने का कोई तरीका नहीं है, क्योंकि केवल रडार और कैमरे इलाके को स्पष्ट रूप से नेविगेट करने के लिए पर्याप्त नहीं हैं।

विभिन्न कंपनियां लिडार की लागत को कम करने और एक नए, सस्ते ठोस-राज्य लिडार (बिना तत्वों को घुमाए) का उत्पादन करने के लिए काम कर रही हैं, लेकिन ऐसे उत्पाद अभी भी विकास में हैं।

AI (कृत्रिम बुद्धिमत्ता)

जैसा कि ऊपर कहा गया है, एआई कार का दिल है। एआई कैमरों से वस्तुओं को निर्धारित करता है, यह अनुमान लगाने की कोशिश करता है कि यह कौन है (कुत्ता, व्यक्ति, कार, सड़क पर हस्ताक्षर, आदि), पैदल यात्री और अन्य कार कैसे व्यवहार करेंगे। काम करने के लिए इस तरह की कृत्रिम बुद्धि के लिए, इंजीनियरों ने उसे बड़ी मात्रा में डेटा "फ़ीड" किया, ताकि इस डेटा पर विशेष एल्गोरिदम को प्रशिक्षित किया जा सके। अधिक गुणवत्ता वाले इनपुट डेटा, बेहतर एल्गोरिदम काम करेंगे।

हालाँकि एल्गोरिदम बहुत आगे बढ़ चुके हैं, फिर भी वे 2 साल के बच्चे की तरह बेवकूफ हैं। एक हड़ताली उदाहरण उबेर ड्रोन के साथ घटना है (जिसके कारण एक व्यक्ति की मृत्यु हो गई), एल्गोरिथ्म सड़क पर व्यक्ति को पहचान नहीं सका (अन्य चीजों में, क्योंकि चालक के पास उसे नोटिस करने का समय नहीं था)। लेकिन एक व्यक्ति के अलावा, एक व्यक्ति को कई अन्य वस्तुओं को भी "देखना" चाहिए - हर कार, रोड साइन, ट्रैफिक लाइट, लेन और कई अन्य चीजों को निर्धारित करने में सक्षम होना चाहिए।

मौसम की स्थिति

ईमानदार होने के लिए, लगभग कोई भी मानव रहित वाहन बर्फबारी या भारी बारिश की स्थिति में सामान्य रूप से नहीं चल सकता है। अपवाद MIT विश्वविद्यालय है। लोगों ने सीखा कि कार के नीचे सड़क के रास्ते के माध्यम से कैसे नेविगेट किया जाए।

नक्शानवीसी

सरल नक्शे और सरल जीपीएस सटीकता (3-10 मीटर की त्रुटि) ड्रोन के लिए उपयुक्त नहीं हैं, कार को यह समझने की आवश्यकता है कि यह परिधि सटीकता के साथ कहां है। इस तथ्य के बावजूद कि ड्रोन में सेंसर का एक गुच्छा है, आसपास के क्षेत्र (सड़क के निशान की ज्यामिति, सड़क की सीमाओं, निकटतम सड़क के संकेत, आदि) के बारे में सटीक जानकारी होना आवश्यक है। यह सारी जानकारी तथाकथित एचडी-कार्ड्स में है।


कारों में से एक Google सड़क दृश्य

कार्टोग्राफी को अद्यतित रखने के लिए, विशेष कार्टोग्राफिक कार (कैमरे और लिडार के साथ विशेष कार) को सड़कों पर चलना चाहिए और उन्हें "डिजिट" करना चाहिए। इस प्रकार, ड्रोन रेस के आगमन के साथ, कार्टोग्राफी रेस यहाँ, टॉमटम, डीपपेज़, lvl5, कार्मेरा, गूगल और अन्य जैसी कंपनियों के बीच शुरू हुई। 21 वीं सदी में, डेटा नया सोना है।

आधारभूत संरचना

मानव रहित वाहनों के लिए नई सड़क अवसंरचना की आवश्यकता होती है। और न केवल अवसंरचना, बल्कि स्मार्ट अवसंरचना जिसमें कारें न केवल बुनियादी ढांचे (संकेत, यातायात रोशनी, आदि) के साथ संवाद कर सकती थीं, बल्कि अन्य कारों के साथ भी। यहाँ कुछ बुनियादी शब्द दिए गए हैं:

• V2V (वाहन-से-वाहन) - कारें एक दूसरे के साथ सीधे सूचना का आदान - प्रदान करती हैं
• V2I (वाहन-से-बुनियादी ढांचा) - कारें सड़क बुनियादी ढांचे के साथ सूचनाओं का आदान - प्रदान करती हैं
• V2P (वाहन से पैदल यात्री) - कार पैदल यात्रियों के साथ सूचनाओं का आदान - प्रदान करती है (उदाहरण के लिए, एक कार पैदल यात्री के स्मार्टफोन को देखती है और समझती है कि कोई व्यक्ति है)

उदाहरण के लिए, एक कार राजमार्ग के साथ चल रही है, और सामने 300 मीटर की एक सड़क संकेत कहती है, "मैं ऐसा हूं और ऐसा संकेत है, मैं वहां हूं।" एक मानव रहित वाहन अग्रिम में समझने में सक्षम होगा कि आगे क्या है और इस जानकारी के अनुसार अपने कार्यों की योजना बनाएं।

मानव का भरोसा

लोग अभी भी मानव रहित वाहनों पर भरोसा नहीं करते हैं। एक रायटर और इप्सोस के अध्ययन के अनुसार , केवल 38% पुरुषों और 17% महिलाओं ने कहा कि वे एक मानव रहित वाहन में सहज महसूस करेंगे। वास्तव में, यह आश्चर्य की बात नहीं है, मानव रहित वाहनों की तकनीक काफी युवा है, लोगों को इसकी आदत डालने का समय नहीं था। ऑटोमेकर्स और स्टार्टअप्स को अभी तक लोगों का भरोसा जीतना बाकी है।

आगे क्या है?

हम देख रहे हैं कि कैसे मानव रहित वाहन धीरे-धीरे हमारी सड़कों पर दिखाई देते हैं। यह संभावना नहीं है कि अगले 5 वर्षों में हम उन्हें एक बड़े पैमाने पर घटना के रूप में देखेंगे: न तो एल्गोरिदम और न ही बुनियादी ढांचा अभी तक बढ़े हैं। हालांकि, V2V / V2I के आगमन के साथ, मानव रहित वाहनों के विशेष क्षेत्र दिखाई दे सकते हैं, जहां सामान्य उबेर / यैंडेक्स को कॉल करना और काम करने के लिए आधे घंटे तक ड्राइव करना संभव होगा।