Şirinevler Ehliyet Kursu

Şirinevler Ehliyet Kursu

Otomobilleri Öğretmek Her Gün Görmüyorsan Şeylerle Nasıl Başa Çıkarım

Giderek daha net hale geldiği için, sürüş geleceği özerk araçlardır. 

Yüzlerce şirket ve araştırma enstitüsü, kağıt okurken ve cep telefonlarımızla oynarken birliklerin arkasına tırmanabileceğimiz ve çalışmaya başlayabileceğimiz bir şirinevler ehliyet kursu gün bizi getirmek için öfkeyle çalışıyor. Bu faaliyetlerin zaten sürücüler tarafından yapılmadığı, sadece otonom bir araçta bulunması, eksik çıkışların olma ihtimali önemli ölçüde azalacak.

Sürücüsüz arabalar, diğer araçlardan kaçınılmasıyla milyonlarca mil yol kat etmiş ve yolda başka eşyalarla karşılaşma söz konusu olduğunda daha da artıyor.

Mühendisler ve programcılar, insan kazalarını (bu arada, tüm çarpışmaların bir numaralı nedeni) ortadan kaldırmaya yönelik bir gözle sürüş ortamı hakkında nasıl bilgi alacaklarını ve daha sonra en iyi duruma nasıl tepki vereceğini arabalara öğretiyorlar. Ayrıntılı algoritmalar, bir şeylerin olup bittiğini hesaplar ve bilgisayar, aracın yörüngesini buna göre ayarlar. 

Bir aracın potansiyel hareket senaryolarının fiziği, hesaplanması nispeten basittir. Sürüş ortamındaki diğer değişkenler daha az açıktır, ancak deneyimli ve özenli sürücü onlara kolaylıkla tepki verebilir.

Tıpkı tekerleğin arkasına geldiğinde olduğu gibi, şoförsüz bir arabanın ilk hedefi şeylere yönelmek değil, olasılıkları ve tehditleri nasıl değerlendiriyorsunuz? Plastik bir alışveriş çantası yol boyunca patlarsa içgüdüsel olarak maruz kaldığı tehdit şirinevler ehliyet kursu seviyesini bilirsiniz ve bir çarpışma meydana gelse bile, bu gerçekten büyük bir şey değildir. Sorun şu ki, bir bilgisayara aynı ikinci yargılamayı nasıl yapacağınızı nasıl öğreneceksiniz? Tüm sensörler biliyor ki bir şey düzensiz bir şekilde hareket eden arabaya geliyor ve şimdi küçük servolar öfkeyle arabanın yolunu nasıl ayarlayacağınızı anlamaya çalışıyorlar. Karayolunda şimdiye kadar gördüğünüz garip ve beklenmedik şeyleri düşünün. Bir bilgisayara bunlardan herhangi biriyle nasıl başa çıkacaklarını öğretmeyi umar misin?

Peki bunun Tekrar Video İle Yapılması Gereken Şey Nedir?

Özerk otomobillerde kullanılan algılama sistemleri, sürüş ortamında "araç olmayan" araçların tespitinde ve araçlarla nasıl başa çıkılacağında daha iyi hale geliyor. Kuşlar, sincaplar, yayalar ve bisikletliler daha önce hiç olmadığı kadar sistem tarafından tanınmaktadır, ancak kangurular? Çok değil.

Özerk bir araç, otomobilleri ve kamyonları ön, yan veya arkada olmak üzere arabalar ve kamyonlar olarak tanır. Günümüzün algılama sistemlerine göre, kangurular, hayvanın durup durmadığına, dinlenmeye mi, dinlenmesine mi, yoksa hareket halinde mi olduklarına bağlı olarak tamamen farklı nesneler olarak kayıt yapıyor. Halen, bu şirinevler ehliyet kursu sistemler tarafından havada iken ayaklar yere çarparken arabadan daha uzakta olduğu şeklinde bir atlama kangurusu algılanıyor. Bir cisim sizden ayrılmaya devam ederken ve birkaç saniyede bir tekrar tekrar nesilden kaçınmak için oldukça zor.

Mühendislerin ve güvenlik uzmanlarının sordukları soru, bir şeylerin istatistiksel olasılığı ne zaman dikkate alması için yeterince yüksek bir seviyeye ulaşıyor olmasıdır. 

Başka bir deyişle, bir şeylerin olma şansının yeterince yüksek olduğu, bununla baş edebilecek bir plana ihtiyaç duyduğunuz kesim nedir? Cevap, emin değiliz, ama üzerinde çalışıyoruz.

Bu arada, o videoyu izledikten sonra Avustralya'da yaşamaktan memnun olduğunuzu düşünüyorsanız, serbest dağılmış kangurunun videosunun Oklahoma'da çekildiğini fark ettiniz mi? Hayat garip değil mi?