सेल्फ-ड्राइविंग कारें क्या हैं और वे कैसे काम करती हैं?

चाबी छीनना

• सेल्फ-ड्राइविंग कारें अपने आस-पास की दुनिया की 3डी छवि बनाने के लिए सेंसर और कैमरों के संयोजन का उपयोग करती हैं, जिससे वे ड्राइवर के ज्यादा हस्तक्षेप के बिना सुरक्षित रूप से गाड़ी चलाने में सक्षम हो जाती हैं।
• सेल्फ-ड्राइविंग कारें विभिन्न स्वचालन स्तरों के अंतर्गत आती हैं, जिनमें ऐसी कारें शामिल हैं जिनके लिए प्रत्येक ड्राइविंग कार्य को करने के लिए एक मानव की आवश्यकता होती है और ऐसी कारें जो शून्य मानव हस्तक्षेप के साथ सार्वजनिक सड़कों पर चल सकती हैं।
• सेल्फ-ड्राइविंग कार सॉफ़्टवेयर पर्यावरण में परिवर्तन के आधार पर निर्णय लेने के लिए एआई और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पर बहुत अधिक निर्भर करता है, और ये एल्गोरिदम सड़क पर अधिक समय बिताने के साथ बेहतर होते हैं।

परफेक्ट सेल्फ-ड्राइविंग कार बनाने का आदर्श ऑटोमोबाइल के शुरुआती दिनों से ही लोकप्रिय रहा है। एक सदी से अधिक के नवाचार और तकनीकी सफलताओं के बाद, आप एक ऐसी कार पाने के पहले से कहीं अधिक करीब हैं जो खुद चल सकती है, कई कंपनियां पहले से ही सार्वजनिक सड़कों पर परियोजनाओं पर काम कर रही हैं।

लेकिन सेल्फ-ड्राइविंग कारें कैसे काम करती हैं? और आप अपने रोबो-चालक के सपने को साकार करने के कितने करीब हैं?

सेल्फ-ड्राइविंग कारें क्या हैं?

जैसा कि नाम से पता चलता है, स्व-चालित वाहन (जिन्हें स्वायत्त भी कहा जाता है) वे कारें हैं जो स्वयं चलती हैं। अधिकांश आधुनिक स्व-चालित कारें आपात्कालीन स्थिति में कार्यभार संभालने के लिए एक ड्राइवर की उपस्थिति की आवश्यकता होती है। आपात्कालीन स्थितियों या स्थितियों के अलावा जब कार अनियमित रूप से काम करना शुरू कर देती है, तो यह माना जाता है कि यह चालक के किसी भी प्रकार के हस्तक्षेप के बिना अधिकांश ड्राइविंग को संभाल सकती है।

सेल्फ-ड्राइविंग कारें कैसे काम करती हैं?

सेल्फ-ड्राइविंग कारें अपने आसपास की दुनिया की 3डी छवि बनाने के लिए सेंसर और कैमरों के संयोजन का उपयोग करती हैं। फिर सड़क पर कारों, लोगों और बाधाओं का पता लगाने के लिए उन्नत सॉफ़्टवेयर का उपयोग किया जाता है, जिससे वाहन सड़क के नियमों का पालन करते हुए सुरक्षित रूप से चल पाता है।

कई कंपनियां इस तकनीक पर काम कर रही हैं, और इसका मतलब है कि सेल्फ-ड्राइविंग कार बनाने के लिए कई अलग-अलग दृष्टिकोण हैं। अलग-अलग विशेषताओं वाली सेल्फ-ड्राइविंग कारों के लिए भी अलग-अलग स्तर आवंटित किए गए हैं।

वेमो सेल्फ-ड्राइविंग टैक्सी की बुकिंग और उसमें कूदना अपने लिए सेल्फ-ड्राइविंग कार आज़माने के सबसे आसान तरीकों में से एक है, लेकिन आपको अपनी पहली वेमो सवारी के लिए एरिज़ोना में रहना होगा।

सेल्फ-ड्राइविंग कार के स्तर की व्याख्या

दुनिया की अधिकांश सेल्फ-ड्राइविंग कारें पूरी तरह से सेल्फ-ड्राइविंग मॉडल नहीं हैं, और वे छह अलग-अलग स्वचालन स्तरों के अंतर्गत आती हैं, जिनमें से प्रत्येक पिछले की तुलना में बेहतर स्वचालन की पेशकश करती है।

• लेवल 0 कारों में कोई स्वचालन नहीं होता है और प्रत्येक ड्राइविंग कार्य को करने के लिए एक मानव की आवश्यकता होती है।
• लेवल 1 कारों में क्रूज़ नियंत्रण जैसी ड्राइवर सहायता सुविधाएँ होती हैं, लेकिन वाहन चलाने के लिए एक मानव की आवश्यकता होती है।
• लेवल 2 कारों में आंशिक स्वचालन होता है। इसका मतलब यह है कि वे स्टीयरिंग जैसी चीजों को नियंत्रित कर सकते हैं, लेकिन फिर भी गाड़ी चलाने के लिए एक इंसान की आवश्यकता होती है।
• लेवल 3 कारों में सशर्त स्वचालन होता है, जो उन्हें ड्राइविंग कार्यों को करने के लिए पर्यावरण पर प्रतिक्रिया करने में सक्षम बनाता है।
• लेवल 4 कारों में उच्च स्वचालन होता है, जो कार को भू-बाड़ वाले क्षेत्रों में पूरी तरह से चलाने में सक्षम बनाता है।
• लेवल 5 कारों में पूर्ण स्वचालन होता है और वे शून्य मानवीय हस्तक्षेप के साथ सार्वजनिक सड़कों पर चल सकती हैं।

पहले तीन स्तरों पर वाहन चलाते समय उसे नियंत्रित करने के लिए एक मानव की आवश्यकता होती है, जबकि शेष तीन में सीमित या शून्य मानव संपर्क की आवश्यकता होती है। वाहन स्वचालन का प्रत्येक स्तर एक मील का पत्थर है, लेकिन स्तर पांच सबसे रोमांचक है और इसे हासिल करने के लिए कई कंपनियां कड़ी मेहनत कर रही हैं।

सेल्फ-ड्राइविंग कारों के पीछे का हार्डवेयर

आश्चर्यजनक रूप से, सेल्फ-ड्राइविंग कार क्षेत्र में हार्डवेयर सीमाएँ कोई बड़ी समस्या नहीं हैं। सिद्धांत रूप में, सेल्फ-ड्राइविंग कार को काम करने के लिए आपको केवल नियमित कैमरे की आवश्यकता होती है, जिसमें सॉफ्टवेयर प्रोसेसिंग भारी भार उठाती है। बेशक, हालाँकि, सॉफ़्टवेयर को यथासंभव अधिक डेटा देने के लिए विभिन्न सेंसरों की एक श्रृंखला का उपयोग करना अधिक सुरक्षित है।

सेल्फ-ड्राइविंग कारों में LiDAR कैसे काम करता है?

लाइट डिटेक्शन एंड रेंजिंग, या LiDAR, सेंसर सेल्फ-ड्राइविंग वाहन के परिवेश का सटीक 3D मॉडल तैयार करने के लिए गहराई मापते हैं। यह प्रत्येक सेकंड में लाखों लेजर पल्स उत्सर्जित करके और प्रत्येक पल्स को प्रतिबिंबित करने में लगने वाले समय को मापकर प्राप्त किया जाता है। परावर्तन समय जितना लंबा होगा, वस्तु सेंसर से उतनी ही दूर होगी।

इससे सेल्फ-ड्राइविंग कार को अपने वातावरण और आसपास की वस्तुओं को समझने में मदद मिलती है। इसमें इमारतें, लोग और जानवर, साथ ही वह सब कुछ शामिल है जिसके पीछे से वाहन गुजरता है। एक स्पष्ट दिन पर, शहर के व्यस्त वातावरण में एक कार को नेविगेट करने के लिए LiDAR की आवश्यकता होती है। हालाँकि, बारिश या कोहरे के कारण इसका प्रदर्शन गिर जाता है, और यही कारण है कि सेल्फ-ड्राइविंग कारें अपने एकमात्र सेंसर प्रकार के रूप में LiDAR पर भरोसा नहीं कर सकती हैं।

सेल्फ-ड्राइविंग कारों में रडार कैसे काम करता है?

रडार स्वचालित वाहनों पर LiDAR के समान भूमिका निभाता है। हालाँकि, लेज़र उत्सर्जित करने के बजाय, यह रेडियो तरंगें उत्सर्जित करता है और आपके आस-पास की वस्तुओं से प्रतिबिंब को मापता है। हालाँकि, लक्ष्य अभी भी कार के आसपास के वातावरण को समझना है।

LiDAR सेंसर का रिज़ॉल्यूशन रडार से 10 गुना अधिक होता है, लेकिन रडार खराब मौसम की स्थिति से प्रभावित नहीं होता है। रडार सेंसर LiDAR सेंसर से भी सस्ते हैं।

सेल्फ-ड्राइविंग कारों में विज़ुअल कैमरे कैसे काम करते हैं?

Google की Waymo जैसी कंपनियां अपने मुख्य सेंसर सरणी के लिए LiDAR, रडार और नियमित कैमरों के मिश्रण का उपयोग करती हैं। दूसरी ओर, टेस्ला ने सड़कों को स्वायत्त रूप से चलाने के लिए नियमित कैमरों और उन्नत सॉफ्टवेयर में पूरी तरह से निवेश करने का विकल्प चुना है।

चेहरे की पहचान तकनीक लंबे समय से मौजूद है, हालांकि इसका उपयोग ज्यादातर स्मार्टफोन और उन्नत सुरक्षा समाधानों पर किया जाता है। सेल्फ-ड्राइविंग कारों के साथ, इसका उद्देश्य इसे अगले स्तर पर ले जाना है, जिसमें मशीन लर्निंग-संचालित ऑब्जेक्ट पहचान, इमारतों, कारों, लोगों और आपके वाहन के आसपास की हर चीज का पता लगाना शामिल है।

अन्य सेल्फ-ड्राइविंग कार सेंसर

सेल्फ-ड्राइविंग कार में रडार, LiDAR और नियमित कैमरे अक्सर मुख्य सेंसर होते हैं, लेकिन कुछ वाहनों में इससे भी अधिक सेंसर होते हैं। अतिरिक्त हार्डवेयर, जैसे अल्ट्रासोनिक सेंसर, कार को उसके परिवेश की और भी अधिक समझ प्रदान करते हैं। इससे स्व-चालित कारों के लिए एम्बुलेंस के सायरन की आवाज़ जैसे गैर-दृश्य संकेतों पर प्रतिक्रिया करना संभव हो जाता है।

सेल्फ-ड्राइविंग कार "दिमाग"

चाहे वह टेस्ला, वेमो, या कोई अन्य सेल्फ-ड्राइविंग कार सिस्टम हो, इन सभी वाहनों को अपने सेंसर द्वारा प्रदान किए गए डेटा को संसाधित करने के लिए एक केंद्रीय कंप्यूटर या "मस्तिष्क" की आवश्यकता होती है। एनवीडिया का ड्राइव एजीएक्स प्लेटफॉर्म इसका एक प्रमुख उदाहरण है, लेकिन कुछ वाहन निर्माता इस प्रकार की तकनीक को इन-हाउस विकसित करना चुन रहे हैं।

सेल्फ-ड्राइविंग कारों के पीछे का सॉफ्टवेयर

कार्यात्मक स्व-ड्राइविंग कार सॉफ़्टवेयर का निर्माण निर्माताओं के सामने सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है। ऐसा प्रोग्राम बनाना अपेक्षाकृत आसान है जो आधुनिक सड़कों का अनुसरण करने के लिए सड़क चिह्नों और स्थान डेटा का उपयोग करता है। लेकिन अगर कोई दूसरी कार आपको काट दे या कोई जानवर सड़क पर आ जाए तो क्या होगा?

सड़कें पूर्वानुमानित स्थान नहीं हैं. सेल्फ-ड्राइविंग कार सॉफ़्टवेयर को विभिन्न स्थितियों की एक विशाल श्रृंखला पर प्रतिक्रिया करने में सक्षम होना चाहिए, जिनमें से कई को पूर्व-प्रोग्राम करना असंभव है।

सेल्फ-ड्राइविंग कारों में एआई और मशीन लर्निंग

एआई सेल्फ-ड्राइविंग कार उद्योग के मूल में है। संक्षेप में, इस तरह के स्वायत्त वाहनों का लक्ष्य गाड़ी चलाते समय मानव मस्तिष्क की नकल करना है, जिसका अर्थ है कि उन्हें विभिन्न प्रकार के चर के आधार पर निर्णय लेने में सक्षम होना चाहिए। इसमें जंक्शन और सड़क संकेत शामिल हैं जो सड़क का हिस्सा हैं, साथ ही वाहन, लोग और अन्य बाधाएं भी शामिल हैं जिनके बारे में एक नियमित चालक को आमतौर पर जानकारी होगी।

मनुष्यों के लिए ऐसे डेटाबेस और एल्गोरिदम बनाना बहुत अधिक समय लेने वाला होगा जो सड़क पर हर चीज़ को पूरी तरह से पहचानते हैं। इसके बजाय, टेस्ला जैसे निर्माता अपने एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने और उन्हें बेहतर बनाने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं।

सेल्फ-ड्राइविंग कारों में पाए जाने वाले मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को कुछ बुनियादी डेटा से शुरू करना पड़ता है, लेकिन उनके सीखने का एक बड़ा हिस्सा सड़क पर होता है। यही बात इसे इतना महत्वपूर्ण बनाती है कि कंपनियां वास्तविक सड़कों पर अपनी कारों का परीक्षण कर सकती हैं, लेकिन इसका मतलब यह भी है कि सेल्फ-ड्राइविंग कारें जितनी अधिक चलेंगी, उतनी ही बेहतर होंगी।

एक पैदल यात्री का सड़क पर निकलना सेल्फ-ड्राइविंग कार मशीन सीखने के लिए एक अच्छा परीक्षण मामला है। इस परिदृश्य में कार के पास कई विकल्प हैं; यह पैदल यात्री के चारों ओर घूमने का प्रयास कर सकता है, ब्रेक लगाकर रुकने का प्रयास कर सकता है, या पैदल यात्री को सचेत करने के लिए हॉर्न का उपयोग कर सकता है। अधिकांश स्व-चालित कारें इस तरह की बाधाओं के प्रति सक्रिय दृष्टिकोण अपनाएंगी और अंतिम विकल्प को खारिज कर देंगी।

यहां से, गति, दूरी, मौसम की स्थिति और कई अन्य पर्यावरणीय कारकों जैसी चीजों को ध्यान में रखते हुए, यह तय करना होगा कि मोड़ना या ब्रेक लगाना सबसे अच्छा है या नहीं। उदाहरण के लिए, यदि मोड़ने से कार आने वाले यातायात के रास्ते में आ जाएगी, तो यह ब्रेक का उपयोग करने का विकल्प चुनने की संभावना है।

ठीक से प्रतिक्रिया करने में असफल होना और ठीक से प्रतिक्रिया करने में सफल होना, दोनों ही एक सेल्फ-ड्राइविंग कार को यह सीखने में मदद करते हैं कि भविष्य में इसी तरह की समस्याओं से कैसे निपटा जाए। आदर्श रूप से, यह डेटा सेल्फ-ड्राइविंग कारों के बीच साझा किया जाता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि वे एक साथ सुधार कर सकें।

एआई के साथ-साथ, सेल्फ-ड्राइविंग कार में पर्दे के पीछे कई अन्य सॉफ्टवेयर भी होते हैं। जीपीएस मैपिंग सिस्टम कार को सड़कों पर सटीक रूप से नेविगेट करने में मदद करते हैं, जबकि ड्राइवर मॉनिटरिंग सिस्टम यह सुनिश्चित करते हैं कि पहिया के पीछे वाला व्यक्ति सेल्फ-ड्राइविंग मोड में भी केंद्रित है।

प्रत्येक सेल्फ-ड्राइविंग कार कंपनी सॉफ़्टवेयर के लिए एक अलग दृष्टिकोण अपनाती है, और इसका मतलब यह है कि उनके उपकरण कैसे काम करते हैं, इस बारे में खुला होना उनके लिए दुर्लभ है।

क्या सेल्फ-ड्राइविंग कारें सुरक्षित हैं?

आधुनिक सेल्फ-ड्राइविंग कारों की सुरक्षा पर सवाल उठाना उचित है, खासकर स्वायत्त ड्राइविंग से जुड़ी मौतों और चोटों की बढ़ती सूची के साथ। जैसा कि आप कई सेल्फ-ड्राइविंग कारों में ड्राइवर जागरूकता निगरानी प्रणालियों की व्यापकता से देख सकते हैं, यहां तक ​​कि उनके निर्माता भी जानते हैं कि वे अभी तक परिपूर्ण नहीं हैं।

लेकिन बात यह नहीं है. सेल्फ-ड्राइविंग कारों को अभी भी लंबा सफर तय करना है। इसका मतलब यह है कि स्वायत्त कार प्रशंसकों को एआई-नियंत्रित वाहन प्राप्त करने के लिए बस थोड़ा और इंतजार करना होगा जो स्वयं चलता है और यहां तक ​​​​कि खुद को पुनः प्राप्त करने में भी सक्षम हो सकता है।