giriiş

Sürücüsüz arabalar, adından da anlaşılacağı gibi sürücüsüz (insan sürücüsüz demek daha doğru olur) kendi kendine giden arabalardır.

Bu konuya girmeden ve bizi onlarca yıldır büyüleyen bu harika teknolojinin yüzeyini soymadan önce, Wikipedia'dan resmi bir tanım okuyalım.

" Kendi kendine giden bir araba, aynı zamanda otonom araba , sürücüsüz araba veya robotik araba ( robo-araba ) olarak da bilinir , insan müdahalesi olmadan seyahat edebilen bir arabadır"

Otonom kelimesini kullanmak ve arabaları üç ana kategoriye ayırmak daha uygun olacaktır:

· Otonom olmayan araba

· Yarı Otonom araba

· Tam otonom/kendi kendine giden arabalar.

Araba kullanma görevi zeka gerektirir ve arabada zekaya AI (Yapay Zeka) aracılığıyla ulaşılır. Şekilde bu zeka bir robot tarafından temsil edilmektedir.

Otonom olmayan araba: Herhangi bir robottan/yapay zekadan ek yardım almadığımız geleneksel araba. İnsan tüm görevleri yerine getirir (hızlanma, frenleme, sürüş vb.) Bu, Şekil a ile temsil edilir.

Yarı otonom araba: İnsan sürücünün hala direksiyonda olması gerekiyor; ancak, AI/robotlardan biraz yardım alırsınız. Örneğin, araba çevresini anlayabilir ve çeşitli görevlerde yardımcı olabilir, ancak karar vermenin çoğu hala insan kontrolündedir. Park etme, belirli bir bölgede kendi kendine araç kullanma, kendi kendine şerit belirleme ve şerit değiştirme gibi görevlerde yardımcı olabilir. Kendi başına bir şeritte olabilir, dikkatli olmadığında sürücüyü uyarabilir vb. Resimde bu yardımı temsil ediyorum. Yardım gibi size yardımcı olan bir robot aracılığıyla. Bu, Şekil b ile temsil edilir.

Otonom araba: Burada sürücü direksiyondan iner ve araba tüm görevleri kendi başına yapar. Şekil, tekerlek üzerinde oturan robotlar tarafından temsil edilmektedir. Bu, Şekil c ile temsil edilir. Kendi kendine giden arabaların gerçek temsili Şekil d'dir.

Teknolojileri Etkinleştirme

İster sürücüsüz bir araba ister bir insan olsun, herhangi bir sistemin temel çalışma prensibi aynı kalır; bu sistem, çevreden girdi almak veya teşvik almak, girdiyi bilgi/enformasyonu yaymak için işlemek ve ardından bu bilgiye dayalı olarak hareket etmektir. ortamda bazı eylemler gerçekleştirerek.

İnsan Sistemi

Kendimizi hayal ederek başlayalım ve bu dünyada nasıl işlev gördüğümüze bakalım.

Girdi elde etme (sensörler): Çevreden girdi toplamak için, bilgileri sistemimiz içinde ileten bazı sensörlere ihtiyacımız olacaktır. Bu sensör bizim için ünlü beşimizdir: gözler, kulaklar, burun, dil ve cilt.

Girdiyi işleme (beyin): Çeşitli duyulardan gelen görme, ses, dokunma, koku alma, hissetme veya bunların bir kombinasyonu şeklindeki girdiler beynimize ulaşır ve onu daha fazla işler ve uygun bir eylem sağlar.

Eylemde bulunma (harekete geçiriciler): Beyninizin verdiği karara bağlı olarak, fiziksel, sözlü veya ifadeler yoluyla olabilecek belirli bir eylemde bulunursunuz.

Bir araba kullandığınızı hayal edin, sahneyi gözlerinizle görüyorsunuz (sensör çevreden bilgi alıyor) ve trafik sinyali kırmızıya döndüğünde bu bilgi beyniniz tarafından işleniyor ve ardından size durmanız talimatı veriliyor. Bu, bacaklarınız arasından yavaş yavaş frenlere basarak yapılır (etki çevrede gerçekleştirilir).

Bu açıklamayı ele alalım ve sürücüsüz araba ile bir benzetme yapalım.

Sürücüsüz Arabalar

Giriş (Sensörler)

Arabadaki çok sayıda sensör, çevreden fizik girdilerinin alınmasına yardımcı olur. Çeşitli sensörleri temsil eden bir diyagram aşağıda gösterilmiştir. Ancak bu sensörün konumları, türleri ve miktarı otomobil üreticisinin tasarımına göre değişebilir.

Otonom sürüşü mümkün kılan en önemli üç sensör Kamera , Lidar ve Radar'dır.

1. Kamera: Kamera sensörü, kullandığınız kameraya bağlı olarak görünür ışıkta veya hatta kızılötesi alanda resim ve video çeker. Kamera sensörü, arabanın gözü olarak işlev görür ve uygun kararların alınabilmesi için sahnede hangi nesnelerin bulunduğu ve nerede bulundukları gibi çevre hakkında birçok bilgi alınmasına yardımcı olur.
2. LiDAR: Işık Algılama ve Mesafe Belirleme, ortamın 360 derecelik tam bir 3D görüntüsünü sağladıkları için sürücüsüz arabalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu, nesnelerden yansıyan lazer ışınlarını toplayarak çalışır. Yayılan lazer ışınları güvenlidir ve insan gözü tarafından görülmez. LiDAR'ın bir kameraya göre avantajı, kendi ışık kaynağına sahip olduğu ve görünür ışığa bağlı olmadığı için her türlü hava koşulunda çalışabilmesidir.
3. RADAR: Radyo Algılama ve Menzil sensörü, nesneden sensöre geri dönen bir radyo frekansı sinyalinin darbesini yayarak çalışır. Yayılan ve alınan sinyal arasındaki zaman farkı, bir nesnenin diğer araçlara göre mesafesini ve konumunu tahmin etmeye yardımcı olur. Bu, gece sürüşü veya kötü hava koşulları gibi düşük görüş senaryolarında görüş sensörünü tamamlar. Kötü hava koşullarında bile mesafe ve hız ve menzil ölçümü için daha güvenilirdir.

Kamera ve Lidar tarafından yakalanan örnek bir sahne, bir yapay zeka algoritması tarafından algılanan nesnelerle birlikte gösterilir.

İşleme (Yapay Zeka ve Donanım):

AI (Yapay Zeka)

Veriler elde edildikten sonra, farklı güçlü donanım bileşenlerinde AI algoritmaları tarafından işlenir. Çeşitli yapay zeka algoritmaları olmasına rağmen son zamanların en popüler ve alana ivme kazandıran yapay zeka algoritması Derin Öğrenme Algoritmaları'dır.

Derin Öğrenme Algoritmaları, biyolojik nöronlardan esinlenen yapay sinir ağlarıdır ve doğrudan verilerden öğrenme yeteneğine sahiptir (bu, bir bebeğe kedi ve köpeğin ne olduğunu onlara kedileri ve köpekleri veya resimlerini göstererek öğretmenize benzer.) . Bu algoritmalar, Doğrusal Cebir, Olasılık, İstatistik ve Analiz alanlarındaki çeşitli matematiksel kavramların akıllı kullanımıyla çalışır.

Sinir ağlarının bir örneği ve öğrendikleri aşağıda gösterilmiştir.

Kullanılan popüler derin öğrenme algoritmaları şunlardır:

· Çok Katmanlı Algılayıcı (Tam Bağlantılı Sinir Ağları).

· Konvolüsyon Sinir Ağları.

· Tekrarlayan Sinir Ağları.

· Takviyeli öğrenme.

Donanım (GPU'lar)

Uygun donanıma sahip olmadan hiçbir ürünü ortaya çıkaramayız. AI için güçlü GPU'ların (Grafik İşleme Birimleri) geliştirilmesi, bu tür karmaşık algoritmaların yükselişini hızlandırdı.

GPU'lar daha önce oyunlarda görüntüleri işlemek için kullanılıyordu. CPU'nun (Merkezi İşlem Birimi) aksine, karmaşık AI algoritmalarının bilgi işlem ihtiyacını karşılamaya yardımcı olan paralel işleme yeteneğine sahiptirler.

CPU ve GPU'nun bu harika demosunu izleyin

Nvidia'nın GPU'larından biri aşağıda gösterilmiştir.

Aktüatörler

Çeşitli kontrol eylemleri gerçekleştirilmeden önce, aracın rotasını ve yörüngesini planlayan Rota Planlama adlı bir bileşen daha vardır. Bunu burada tartışmıyoruz.

Bilgi, sensör verilerinden elde edildikten sonra, AI algoritmaları çevre hakkında bilgi edinir ve doğru hızlanma, fren veya direksiyon simidi yönü olabilecek doğru eylemi tanımlar.

Kendi kendine giden arabaların faydaları

Sürücüsüz arabaların sağlayabileceği faydalardan bazıları

· İnsan hatasından kaynaklanan kazalar (dikkatsiz araç kullanma, alkollü araç kullanma vb.) azaltılacaktır.

· Yaşlılar, hastalar veya engelliler için güvenli ve güvenilir bir ulaşım sağlayabilir.

· Daha iyi trafik düzenlemesi sağlayacaktır.

· Enerji tüketimini optimize edecek ve emisyonları azaltacaktır.

· Çok fazla sürüş süresi kazandıracak.

Zorluklar

Kendi kendini süren bir arabanın bu avantajı umut verici ve heyecan verici, ancak tamamen otonom arabaları yollarda görmeden önce üstesinden gelinmesi gereken sayısız zorluk var. Bazı zorluklar aşağıda listelenmiştir

· Teknoloji, karmaşık algoritmalar tarafından yürütüleceğinden, bilgisayar korsanlarından güvenlik riski oluşturan birçok yazılıma ve milyonlarca koda sahip olacaktır.

· Bir başka büyük zorluk da etik ve felsefi olacaktır. Örneğin, bir kaza durumunda (olasılık daha az olsa da ortadan kaldırılamaz) kim suçlanacak?

· Araba sürerken insanların verdiği çeşitli davranışsal kararlar ve ifade yoluyla iletişim var, kendi kendine giden araba bu yönleri dikkate alacak mı?

· Ayrıca, bu teknolojinin maliyeti hala yüksektir.

· Çeşitli demografik bölgelerin farklı zorlukları olacaktır. Örneğin, Hindistan ve Amerika'nın sürüş senaryosu farklıdır.

· Çok sayıda sürücüsüz arabanın çalıştığı ve birbirleriyle ve çevreyle iletişim kurduğu bir ekosistem geliştirmek de zor olacaktır.

Çözüm

Bu, şaşırtıcı ve ilginç bir bilim ve mühendisliğin omzuna dayanan bu büyülü teknolojinin sadece kısa bir özetiydi. Yarı otonom ve tam otonom araçlar için, onları yollara çıkarmaya kararlı birden fazla şirket tarafından yapılan birçok gerçek hayat testi var.

Makalelerimi yararlı buluyorsanız ve desteklemek istiyorsanız — Bana bir Kahve Alın