मानव रहित ट्रकों का विकास कामाज़

TASS समाचार एजेंसी ने माल वाहनों के प्रबंधन के लिए मानव रहित प्रौद्योगिकी के विकास में 400 मिलियन रूबल का निवेश करने के लिए कंपनी KAMAZ की योजना की घोषणा की। सूत्रों के अनुसार, संगठन अपने बजट से निवेश करता है, लेकिन सरकारी उद्योग भी विकास में योगदान देंगे।

कई राष्ट्रपति कंपनियों के ढांचे के भीतर, रूस में मानव रहित कार्गो परिवहन बाजार के निर्माण और प्रचार के लिए एक टीम बनाई जाएगी। इसमें विभिन्न बड़ी कंपनियों और सरकारी एजेंसियों के विशेषज्ञ शामिल होंगे।

वर्ष की शुरुआत में, कामाज़ के सामान्य निदेशक ने इस तकनीक में 7 बिलियन रूबल की राशि में नियोजित निवेश के बारे में बात की। आधा राज्य के बजट से आएगा, दूसरा आधा रूसी ऑटो निर्माताओं द्वारा भुगतान किया जाएगा। इस साल की शुरुआत में, यह बताया गया कि वोल्गाबस ने मानवरहित बसों के विकास के लिए संघीय बजट से 200 मिलियन रूबल प्राप्त किए।

2018 की दूसरी छमाही में, कामाज़ ने मानव रहित ट्रक का अपना पहला प्रोटोटाइप दुनिया के सामने पेश किया। एक अंतर्राष्ट्रीय कंपनी ने भी इसके विकास में भाग लिया। कामस्क 2022 में इस उत्पाद का बड़े पैमाने पर उत्पादन शुरू करने की योजना बना रहा है।

मानव रहित तकनीक क्या है?

मानव रहित तकनीक कृत्रिम बुद्धि है, जो मानवीय गुणों से रहित है, जो अक्सर सड़कों पर दुर्घटना का कारण बनती है। एआई में यातायात नियमों के उल्लंघन की संभावना शून्य है, क्योंकि यह कड़ाई से निर्धारित एल्गोरिदम के अनुसार काम करता है। सड़क पर मानव कारक को कम करने से दुर्घटनाओं की संख्या 90% तक कम हो जाएगी।

तकनीक एक निष्क्रिय मॉडल पर आधारित है। कंप्यूटर दृष्टि का आधार मानव है, आंखों के बजाय आधुनिक वीडियो कैमरों का उपयोग किया जाता है। हमारे देश में, यह मॉडल सक्रिय मॉडल के साथ मिलकर काम करता है, जिसका उपयोग कई विदेशी कंपनियों द्वारा किया जाता है - उदाहरण के लिए, Google कार।

मानव रहित वाहन नियंत्रण की तकनीक हमारे देश की परिस्थितियों के अनुकूल है। यदि अन्य देशों में यह आदर्श सड़कों के साथ प्रबंधन के आधार पर बनाया गया है, जहां कोई छेद, धक्कों, अच्छे अंकन नहीं हैं, तो हमारा मॉडल सभी खामियों को ध्यान में रखता है और खराब सड़क सतह की स्थिति में वाहन चलाना सीखता है। इसके लिए, एक व्यापक एल्गोरिथ्म विकसित किया जा रहा है जो सीखेगा कि बिना अंकन के सड़क पर कैसे नेविगेट किया जा सकता है, गड्ढों, हम्मॉक्स और अधिक के आसपास जाने में सक्षम हो।

रूसी प्रौद्योगिकी निम्नलिखित मॉड्यूल का उपयोग करती है:

• उच्च गुणवत्ता वाली छवि प्रसंस्करण। कैमरे से तस्वीर किसी भी मौसम की स्थिति में और किसी भी प्रकाश में adapts;
• सी-पायलट सड़क पर विभिन्न वस्तुओं को पहचानना सीखता है, सूचना का एक विशाल सरणी एकत्र करता है। हर दिन वह सड़क पर चलती और गैर-चलती वस्तुओं को अधिक स्पष्ट रूप से पहचानता है;
• ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग बायेसियन फिल्टर और ऑप्टिकल प्रवाह के आधार पर किया जाता है। यह दृष्टिकोण आपको वीडियो स्ट्रीम की एक एकल तस्वीर में कई सड़क फ़्रेमों को संयोजित करने की अनुमति देता है;
• स्थिर आंदोलन को सुनिश्चित करने के लिए foveal आंदोलन का उपयोग किया जाता है। वीडियो कैमरे पूरी छवि पर तय नहीं हैं, लेकिन केवल परिवहन के सामने चैनल को निर्धारित करते हैं, जो ड्राइविंग करते समय अधिकतम जोखिम उठाता है (आंदोलन के अन्य प्रतिभागियों, पैदल चलने वालों, आदि);
• एल्गोरिदम का तेज संचालन तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग द्वारा प्रदान किया जाता है। वे क्षेत्र की वास्तुकला और कार के मार्ग में होने वाली सभी वस्तुओं को पूर्व निर्धारित करते हैं;
• स्टीरियोस्कोपिक दृष्टि उन वस्तुओं से निर्धारित होती है जो लगातार आकार बदल रही हैं, सड़क के ऊपर या नीचे हैं (उदाहरण के लिए, एक गीली सड़क की सतह पर हेडलाइट्स का प्रतिबिंब);
• यातायात की स्थिति की स्पष्ट परिभाषा प्रदान करने के लिए, एक छवि को जल्दी से पकड़ने के लिए एक शक्तिशाली कैमरा की आवश्यकता होती है। संज्ञानात्मक पायलट प्रौद्योगिकी एक 2 मेगापिक्सेल कैमरा का उपयोग करती है जो छवि को 45 मिलीसेकंड में फुल एचडी के रूप में कैप्चर करती है;
• वीडियो की समीक्षा के अलावा, बड़ी संख्या में विभिन्न प्रकार के सेंसर का उपयोग किया जाता है। वे ऑटोपायलट को बहु-संवेदी धारणा में पूरे 360 डिग्री सड़क के वातावरण को देखने की अनुमति देते हैं;
• बर्ड आई तकनीक सड़क पर वाहनों की स्थिति को परिधि सटीकता के साथ निर्धारित करती है। इसके अलावा, यह तकनीक ड्राइविंग के परिणामस्वरूप पहले से प्राप्त आंकड़ों के आधार पर निश्चित वस्तुओं (इमारतों, ट्रैफिक लाइट, आदि) को याद करती है;
• भौगोलिक अभिविन्यास के लिए, ओपनस्ट्रीटमैप्स मानचित्र का उपयोग किया जाता है;
• आंदोलन के इष्टतम प्रक्षेपवक्र (विभिन्न हस्तक्षेप वस्तुओं को ध्यान में रखते हुए) को सुनिश्चित करने के लिए, एक अलग तकनीक और एल्गोरिथ्म का उपयोग किया जाता है;
• एक अलग मॉड्यूल "ड्राइवर" सभी यांत्रिक उपकरणों के परिवहन का प्रबंधन करता है। वह स्टीयरिंग व्हील को वांछित संख्या में मोड़ने के लिए जिम्मेदार है, धीमा कर देता है और आवश्यक स्थितियों में गैस जोड़ता है।

इस तरह का एक व्यापक दृष्टिकोण मानव रहित प्रौद्योगिकी के उच्च गुणवत्ता वाले संचालन को सुनिश्चित करता है। अब वह विकास के चरण में है, कृत्रिम बुद्धि को सिखाया जा रहा है कि सड़क पर कैसे व्यवहार किया जाए और अन्य वाहनों के साथ कैसे बातचीत की जाए।

मानव रहित प्रौद्योगिकी के विकास का इतिहास

20 वीं शताब्दी में स्वायत्त वाहन बनाने के पहले प्रयास किए गए थे। द न्यूयॉर्क टाइम्स के प्रकाशन के अभिलेखागार में आप स्वायत्त कारों के अनुरोध पर समाचार पा सकते हैं, जो पिछली शताब्दी के 80 के दशक के समय की थी।

मानव रहित तकनीक बनाने का पहला प्रयास 1916 में किया गया था, जब उन्होंने पहला रेडियो-नियंत्रित ड्रोन बनाया था। उस समय के सभी विकास सैन्य उद्देश्यों के लिए उपयोग किए गए थे। प्रथम विश्व युद्ध में, हवाई टॉरपीडो और स्व-चालित खानों का उपयोग किया गया था।

पिछली शताब्दी के मध्य तक, ऐसे विकास प्रयोगात्मक थे। वे रेडियो नियंत्रण पर आधारित थे, इसलिए यह मानव भागीदारी के बिना नहीं किया था। धीरे-धीरे, कार और ड्रोन वास्तव में स्वचालित हो गए।

1961 में स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी के एक छात्र ने सेल्फ ड्राइविंग कार्ट बनाई। उसने केबल से प्रेषित सिग्नल के माध्यम से काम किया। 70 के दशक में, वैज्ञानिक जॉन मैकार्थी ने तकनीकी दृष्टि से प्रोटोटाइप को सुसज्जित किया। उसके लिए धन्यवाद, गाड़ी स्वचालित मोड में चलना सीख गई। सफेद रेखा इसका संदर्भ बिंदु थी। उसने जानकारी प्राप्त करने के लिए पहला कैमरा, एक रेंज फाइंडर और कई चैनल भी प्राप्त किए। उसी समय, जॉन मैकार्थी ने तीन-आयामी मानचित्रण वातावरण विकसित करने का प्रयास किया।

इस प्रयोग के बाद, इंजीनियरों ने बिल्कुल मानव रहित वाहनों को विकसित करने की कोशिश की, न कि रेडियो नियंत्रण प्रणालियों पर आधारित मॉडल। सबसे बड़ी सफलता अमेरिका, जापान और जर्मनी के वैज्ञानिकों ने हासिल की। 1980 में, अर्नस्ट डिकमेंस के नेतृत्व में वैज्ञानिकों की एक टीम ने पहली मशीन बनाई जो पूरी तरह से स्वचालित रूप से चली गई।

बाद में अर्नस्ट डिकमैन ने कई वैज्ञानिक पत्र लिखे, जिसमें उन्होंने अपनी परियोजना के हर विवरण का वर्णन किया। जर्मन स्वायत्त कार का काम कलमन फिल्टर, समानांतर कंप्यूटिंग तंत्र और थैली आँख आंदोलन की नकल पर आधारित था। यह प्रणाली पर्यावरण का आकलन करने में सक्षम है।

1987 से 1995 तक, परियोजना "प्रोमेथियस" पर काम किया गया था। कुल निवेश एक अरब डॉलर था। यह डिकैमन सिस्टम पर आधारित था। 1994 में, उन्होंने सार्वजनिक सड़कों पर पहला पूर्ण परीक्षण किया: मर्सिडीज ने पेरिस की सड़कों पर 130 किमी / घंटा की गति से चलाई, ट्रैफिक लेन के बीच पैंतरेबाज़ी की और अन्य कारों को पीछे छोड़ दिया।

90 के दशक के उत्तरार्ध में, मानव रहित प्रौद्योगिकी के विकास में एक सफलता थी। यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता, तंत्रिका नेटवर्क और मशीन लर्निंग के विकास से सुगम हुआ। 2004 में, पहली स्वायत्त कार प्रतियोगिता हुई। 2010 में, Google ने सार्वजनिक सड़कों पर अपनी सेल्फ ड्राइविंग कार का पहला व्यावहारिक परीक्षण किया। अब स्वचालित कारों का विकास सभी प्रमुख ऑटोमेकर्स में लगे हुए हैं: ऑडी, बीएमडब्ल्यू, टेस्ला और कई अन्य।

क्या निष्कर्ष निकाला जा सकता है?

पिछली शताब्दियों में आधुनिक स्वायत्त कारों के संचालन के आधार पर प्रौद्योगिकियों का निर्माण किया गया है। लेकिन उच्च-गुणवत्ता वाले कार्यों के लिए, उन्हें बहुत सुधार की आवश्यकता होती है, जिनमें से मुख्य यह है कि बड़ी मात्रा में जानकारी को कैसे संसाधित किया जाए, जिसके आधार पर एआई यातायात में नेविगेट कर सकता है। समय के साथ, वैज्ञानिक तकनीक को परिष्कृत करेंगे, और यह हमारे दैनिक जीवन में जल्दी से जल्दी स्मार्टफोन में प्रवेश करेगा।