የላቀ የ AI የሥልጠና ዳታ መፍትሔዎች ራስን በራስ የማሽከርከር መልክዓ ምድር እየቀረጹ ነው። በቅርቡ እንደተገለጸው ዓለም አቀፉ የተሽከርካሪዎች ገበያ በ2023 ከ1,921.1 ቢሊዮን ዶላር ወደ 13,632.4 ቢሊዮን ዶላር በ2030 እንደሚያድግ ይጠበቃል። የለውጥ ኢንዱስትሪ. እራስን የሚያሽከረክሩትን ተሽከርካሪዎች የበለጠ ደህንነቱ የተጠበቀ እና ቀልጣፋ የሚያደርጉትን ወሳኝ አካላት እንመርምር፡- ከተለያዩ የመረጃ ቋቶች አስፈላጊነት ጀምሮ የአካባቢ ተግዳሮቶችን ለማሸነፍ እስከ ባለብዙ ዳሳሽ መረጃን የማዋሃድ ውስብስብነት። የገበያ ሪፖርት ለምን የውሂብ ልዩነት አስፈላጊ ነው የ AI የሥልጠና ዳታ መፍትሔዎች ውስብስብ የገሃዱ ዓለም ሁኔታዎችን ለማስተናገድ አስፈላጊ የሆኑ ልዩ ልዩ ጥራት ያላቸውን የመረጃ ስብስቦችን በማቅረብ ራስን በራስ የማሽከርከር ዝግመተ ለውጥን ያንቀሳቅሳሉ። የጠርዝ ኬዝ ዳታ እና የባለብዙ ዳሳሽ ውህደት ደህንነትን እና አስተማማኝነትን ያጎለብታል፣ ይህም ኤቪዎች ብርቅዬ እና ፈታኝ ሁኔታዎችን እንዲሄዱ ያስችላቸዋል። በተጨማሪም፣ የመኪና ዲዛይኖች እና የአካባቢ ሁኔታዎች፣ እንደ የእግረኛ ፋሽን እና ገጽታ፣ በዝግመተ ለውጥ፣ ራሳቸውን የቻሉ ስርዓቶች በማሽን መማሪያ አማካኝነት የኮምፒውተራቸውን እይታ በቀጣይነት ማስተካከል አለባቸው። የአካባቢ-ተኮር ስልጠና ተሽከርካሪዎች ከትራፊክ ህጎች እስከ የአካባቢ ሁኔታዎች ከክልላዊ ልዩነቶች ጋር መላመድን ያረጋግጣል። ቀጣይነት ያለው የውሂብ ማብራሪያ እና የአሁናዊ ማሻሻያ በራስ የመንዳት ስርዓቶች በተለዋዋጭ እንዲማሩ፣ በጊዜ ሂደት መዘርጋትን በማሻሻል እና በማፋጠን እንዲማሩ ያስችላቸዋል። ወሳኝ መንገድን ማሰስ እና እንዴት በ ADAS ደረጃ ላይ እንደሚወሰን የራስ-ገዝ ስርዓቶች ደረጃ ከፍ ባለ መጠን, ለአምሳያው የሚፈለገው መረጃ የበለጠ ትክክለኛ እና የተለያየ ነው. ይሁን እንጂ, ይህ በአካባቢው ለውጦች ላይ በጣም ጥገኛ ነው. ይህ በአውቶሞቲቭ ኢንዱስትሪ ውስጥ ወሳኝ መንገድ ተብሎ የሚጠራ ሲሆን “ዘጠኝ”ን (የትክክለኛነት ደረጃዎች እንደ 99.9% ወይም 99.9999%) ማሳካት ወሳኝ ዓላማ ይሆናል። ነገር ግን፣ በየወቅቱ በሚለዋወጠው አካባቢ ምክንያት እንዲህ ዓይነት ትክክለኛነት ላይ መድረስ ፈታኝ እየሆነ ነው። የመኪና ዲዛይኖች አዳዲስ ቅርጾችን በትክክል ማወቅ እንዲችሉ በማሽን መማሪያ ሞዴሎች ላይ የማያቋርጥ ማሻሻያ ማድረግ ያስፈልጋል። መንገዶች፣ ምልክቶች፣ የትራፊክ መብራቶች እና ጥቃቅን የሚመስሉ ዝርዝሮች፣ ለምሳሌ በመንገድ ዳር ያሉ የዛፎች አይነት ለውጥም እንዲሁ ይለወጣሉ። እነዚህ ለውጦች በአልጎሪዝም ላይ ቀጣይነት ያለው ማስተካከያ ያስፈልጋቸዋል። በመሠረቱ፣ ምንም ቋሚ ወይም ቋሚ የውሂብ ስብስብ የለም። የአካባቢ የማያቋርጥ ዝግመተ ለውጥ ማብራሪያ አስፈላጊ እና ቀጣይነት ያለው ሂደት ያደርገዋል። ሞዴሎችን በዙሪያቸው ካለው አለም ለውጥ ጋር እንዲላመዱ ለማሰልጠን አዲስ መረጃ ያስፈልጋል። ከዚህም በላይ የቁሳቁስ፣ ቴክኖሎጂዎች እና ስልተ ቀመሮች መሻሻሎች ሁለቱንም ትክክለኛነት እና አፈጻጸምን ለማሻሻል ቀጣይነት ያለው የስርዓት ማስተካከያ ይፈልጋሉ። ከዚህ በተጨማሪ፣ ከግንዛቤ በላይ የሆኑ ሌሎች ብዙ ነገሮች አሉ ለምሳሌ ለአደጋ ተጠያቂ እና ተጠያቂ ማን ነው፣ የአካባቢ ደንቦች እና በአስቸጋሪ ሁኔታዎች ውስጥ የአልጎሪዝም ባህሪ፣ እነዚህ ሁሉ ራስን በራስ የማስተዳደር ከፍተኛ ደረጃ ላይ ለመድረስ ውስብስብነትን ይጨምራሉ። በዚህ ምክንያት ዛሬ ደረጃ 5 ተብሎ የሚታሰበው ነገር ካለፈበት መስፈርት የተነሳ ነገ ደረጃ 3 ተብሎ ሊመደብ ይችላል። መላው ኢንዱስትሪ በአሁኑ ጊዜ ትልቅ ፈተና እየገጠመው ነው፡ ችግሮች በፍጥነት መፍታት አይቻልም። እነዚህን ችግሮች ለመፍታት ብዙ ጊዜ እና ሀብት ይጠይቃል። ሞዴሎቻቸውን ለመጠበቅ አነስተኛ ጥረቶች በቂ ናቸው ብለው ያምኑ የነበሩ ኩባንያዎች አሁን ቴክኖሎጂዎች እና መስፈርቶች ምን ያህል በፍጥነት እንደሚሻሻሉ እየተገነዘቡ ነው። ስለሆነም፣ ተወዳዳሪ ሆነው እንዲቀጥሉ እና የመፍትሄዎቻቸውን ጥራት ለማረጋገጥ ብዙ ተጨማሪ ሀብቶችን መመደብ አለባቸው። መረጃን በማቀነባበር ውስጥ የአካባቢ ሁኔታዎች ሚና አንዳንድ የአካባቢ ሁኔታዎች ተጨማሪ የውሂብ ሂደትን ይፈልጋሉ። መጠኑ በአካባቢው ውስብስብነት ላይ የተመሰረተ ነው. ለምሳሌ፡- ዝናብ፣ ጭጋግ፣ በረዶ ወይም በረዶ አካባቢን በትክክል ለመተርጎም ተጨማሪ መረጃን ማቀናበር የሚያስፈልገው የአነፍናፊውን ትክክለኛነት እና ታይነት ሊቀንስ ይችላል። ሊዳር እና ካሜራ ላይ የተመረኮዙ ዳሳሾች በእነዚህ ሁኔታዎች ውስጥ ተግዳሮቶች ሊያጋጥሟቸው ይችላሉ፣ ይህም የሴንሰር ስህተቶችን ለማካካስ ወይም ከበርካታ ሴንሰር ዓይነቶች (ዳሳሽ ውህድ) ግብዓቶችን ለማጣመር ከፍተኛ ድግግሞሽ ውሂብን ይፈልጋል። በሌሊት ወይም ጎህ ሲቀድ/ማታ ማሽከርከር የኮምፒዩተር እይታን እና ካሜራን መሰረት ያደረጉ ስርዓቶችን ይፈታተናል። ስርዓቱ ከኢንፍራሬድ ዳሳሾች ተጨማሪ ውሂብ ሊፈልግ ይችላል ወይም ምስሎችን በተለየ መንገድ ለማስኬድ ስልተ ቀመሮችን ይጠቀማል፣ ይህም ተጨማሪ የማቀናበር ሃይል እና ውሂብ ያስፈልገዋል። ውስብስብ በሆኑ አካባቢዎች፣ እንደ ጥቅጥቅ ያለ የትራፊክ ፍሰት ባለባቸው የከተማ አካባቢዎች፣ ተደጋጋሚ የመንገድ ለውጦች እና መደበኛ ያልሆኑ የመንገድ ምልክቶች፣ ተሽከርካሪዎችን፣ እግረኞችን እና ሌሎች ተለዋዋጭ ነገሮችን ለመከታተል ተጨማሪ መረጃ ያስፈልጋል። ከፍተኛ ጥግግት ያለው ትራፊክ ወይም ብዙ መሰናክሎች ያሉባቸው አካባቢዎች፣ እንደ የመኪና ማቆሚያ ቦታዎች ወይም የግንባታ ዞኖች በተለምዶ ከእቃዎች ጋር ብዙ መስተጋብርን ያካትታሉ፣ ይህም ማለት ከራዳር፣ ሊዳር፣ ካሜራዎች እና ሌሎች ዳሳሾች ተጨማሪ የመረጃ ግብአቶች ማለት ነው። የተለያዩ እና ከፍተኛ ጥራት ያላቸውን የውሂብ ስብስቦችን ማቀናጀት የእያንዳንዱን ዳሳሽ ጥንካሬ እና ድክመቶች የሚያመዛዝኑ ሞዴሎችን ለማሰልጠን ይረዳል፣ ይህም የራስ ገዝ ስርዓቶችን የበለጠ አስተማማኝ ያደርገዋል። ይህ ሁሉን አቀፍ አካሄድ የነገሮችን ለይቶ ማወቅን ያጎለብታል፣ የውሸት አወንታዊ ውጤቶችን ይቀንሳል እና የውሂብ ሂደትን ያሻሽላል፣ በመጨረሻም ደህንነቱ የተጠበቀ እና ይበልጥ ቀልጣፋ በራስ የመንዳት ስርዓቶችን ያመጣል። ትክክለኛው የተጨማሪ መረጃ መጠን እንደ ዳሳሽ ቴክኖሎጂ እና ጥቅም ላይ የዋሉ ስልተ ቀመሮች ውስብስብነት ይለያያል። ሞዴሉ በበርካታ ዑደቶች የውሂብ ሂደት እና ግብረመልሶች ደረጃ በደረጃ የሚሻሻልበትን ተደጋጋሚ የመማር ዘዴዎችን ይደግፋል። በዚህ አቀራረብ, ብዙ የተለያዩ እና ከፍተኛ ጥራት ያላቸው መረጃዎች በጊዜ ሂደት ሲሰበሰቡ, ሞዴሉ ትንበያውን በማጣራት እና አፈፃፀሙን ያሻሽላል. እያንዳንዱ ድግግሞሹ የአምሳያው ግንዛቤን ለማሻሻል እና ለማሻሻል እድል ይሰጣል፣ ይህም ከተወሰኑ የአጠቃቀም ጉዳዮች ጋር እንደሚስማማ፣ እንደ ካቢኔ ውስጥ መፍትሄዎች ያሉ ውስብስብ አፕሊኬሽኖችን ጨምሮ። ይህ የድግግሞሽ ሂደት የተለያዩ የውሂብ ስብስቦችን ለማስተናገድ እና የደንበኞቻችን የሚጠበቁትን በቀጣይነት ለማሟላት አስፈላጊ ነው። ኪይማከር በእውነተኛ ጊዜ ውስጥ ውሂብን የማስተዳደር ተግዳሮቶች ምንም እንኳን ተሽከርካሪዎች ሁሉንም የሥልጠና መረጃዎች በቅጽበት የማይቆጣጠሩ መሆናቸው እውነት ቢሆንም - የመረጃ አሰባሰብ እና የሞዴል ስልጠና በልማት ወቅት የሚከናወኑ የማይመሳሰሉ ተግባራት በመሆናቸው - አሁንም መረጃን በስራ ላይ ማዋል እና ማስተዳደር ላይ ከፍተኛ ተግዳሮቶች አሉ. ዋናው የእውነተኛ ጊዜ ፈተና ፈጣን የመንዳት ውሳኔዎችን ለማድረግ እጅግ በጣም ብዙ መጠን ያላቸውን ዳሳሾች (ከLiDAR፣ ካሜራዎች፣ ራዳር፣ ወዘተ) በፍጥነት እና በትክክል ማካሄድ ነው። ይህ መዘግየትን ለመቀነስ እና ደህንነትን ለማረጋገጥ በጣም ቀልጣፋ ስልተ ቀመሮችን እና ኃይለኛ የቦርድ ማስላት ግብዓቶችን ይፈልጋል። ሌላው ተግዳሮት የተሽከርካሪው የ AI ሲስተም ከስልጠናው ወደ አዲስ የማይታዩ ሁኔታዎች ቀጣይነት ባለው የመረጃ አያያዝ ላይ ሳይደገፍ አጠቃላይ የማድረስ አስፈላጊነት ነው። አስቀድመው የሰለጠኑ ሞዴሎች ሰፊ የገሃዱ ዓለም ሁኔታዎችን ማስተናገድ እንደሚችሉ ማረጋገጥ ወሳኝ ነው። በተጨማሪም የ AI ሞዴሎች ማሻሻያዎችን በጥንቃቄ መምራት ያስፈልጋል; አዲስ የሥልጠና መረጃዎችን እና ሞዴሎችን ወደ ተሸከርካሪዎች ማሰማራት ደህንነቱ በተጠበቀ እና በተቀላጠፈ ሁኔታ መከናወን አለበት፣ ብዙውን ጊዜ የሥርዓት ታማኝነትን የሚጠብቁ ከአየር ላይ ማሻሻያዎችን ይፈልጋል። በአጠቃላይ፣ አብዛኛው የውሂብ አስተዳደር ከመስመር ውጭ ነው። መፍትሄው የኮምፒዩተር እይታ ሞዴል ፣ ሃርድዌር እና የማመሳሰል ስልተ ቀመሮችን አፈፃፀም ማሻሻል ነው። ውስብስብ በሆኑ የገሃዱ ዓለም አካባቢዎች ደህንነትን እና አስተማማኝነትን የማሻሻል ተግዳሮቶችን ለመፍታት ቡድኑ ከዋና የኤቪ ሶፍትዌር ገንቢ ጋር ሰርቷል። ትብብሩ ያተኮረው እንደ ያልተጠበቁ የእግረኛ እንቅስቃሴዎች፣ በተሽከርካሪዎች ድንገተኛ የሌይን ለውጥ እና እንደ ጭጋግ፣ በረዶ እና ከባድ ዝናብ ባሉ ከባድ የአየር ሁኔታዎች ውስጥ ያሉ የጠርዝ ኬዝ መረጃዎችን በማብራራት ላይ ነው። ቡድኑ የባለብዙ ዳሳሽ መረጃን ከካሜራዎች፣ LiDAR እና ራዳር አመሳስሏል። በሁሉም ግብዓቶች ላይ አጠቃላይ እና ትክክለኛ መለያዎችን ሰጥቷል። ይህንን ከፍተኛ ጥራት ያለው የተብራራ መረጃ ስብስብ በማዋሃድ የኤቪ ገንቢው የነገሮችን የማወቅ ስህተቶች 18% ቅናሽ፣ ድንገተኛ የአካባቢ ለውጦች ምላሽ ጊዜ 12% መሻሻል እና በተለይም ውስብስብ በሆነ የከተማ እና መጥፎ የአየር ሁኔታ ውስጥ የአሰሳ አስተማማኝነት 20% ጨምሯል። ሁኔታዎች. ኪይማከር
