Otonom araçların güvenlik, verimlilik ve yenilikçilikle ulaşımda devrim yaratmak için yapay zeka, bilgisayar görüşü ve sensörleri nasıl kullandığını keşfedin.
Kendi kendine giden otomobiller veya sürücüsüz otomobiller olarak da bilinen otonom araçlar, çevrelerini algılayabilen ve insan müdahalesi olmadan çalışabilen araçlardır. Bu araçlar bunu başarmak için bilgisayar görüşü, yapay zeka (AI), makine öğrenimi (ML), derin öğrenme, sensörler ve yüksek performanslı bilgi işlem gibi teknolojilerin bir kombinasyonunu kullanır. Amaç, yollarda gezinebilen, engellerden kaçınabilen, trafik kurallarına uyabilen ve minimum insan girdisi ile veya hiç insan girdisi olmadan bir hedefe ulaşabilen araçlar yaratmak ve sonuçta ulaşımda güvenliği, verimliliği ve erişilebilirliği artırmaktır.
Otonom araçlar çevrelerini yorumlamak için büyük ölçüde bilgisayar görüşüne güvenirler. Bilgisayar görüşü, bu araçların kameralar ve diğer görsel giriş cihazları aracılığıyla çevreyi "görmesini" ve anlamasını sağlar. Bu, nesne algılama, şerit tutma ve trafik işareti tanıma gibi görevler için gereklidir. Görüntüleri önceden tanımlanmış sınıflara ayırmayı içeren görüntü sınıflandırmanın aksine, nesne algılama yalnızca nesnelerin varlığını tanımlamakla kalmaz, aynı zamanda görüntü veya video karesi içindeki konumlarını da belirler.
Makine öğrenimi algoritmaları, özellikle de evrişimli sinir ağları (CNN'ler) gibi derin öğrenme modelleri, kalıpları öğrenmek ve kararlar almak için sürüş senaryolarının geniş veri kümeleri üzerinde eğitilir. Bu modeller aracın karmaşık sürüş durumlarını anlamasına ve uygun şekilde tepki vermesine yardımcı olur. Örneğin, yayaları, diğer araçları, trafik ışıklarını ve yol işaretlerini tanımayı öğrenebilirler.
Sensörler, aracın kontrol sistemine veri sağlamada çok önemli bir rol oynar. Otonom araçlarda kullanılan yaygın sensörler şunlardır:
Otomotiv Mühendisleri Topluluğu (SAE), Seviye 0'dan (otomasyon yok) Seviye 5'e (tam otomasyon) kadar değişen altı sürüş otomasyonu seviyesi tanımlamaktadır.
Otonom araçlar, ulaşım ve lojistikte devrim yaratarak çeşitli sektörlerde geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir. İşte otonom araçların gerçek dünyadaki AI/ML uygulamalarında nasıl kullanıldığına dair iki somut örnek:
Araç Çağırma Hizmetleri: Waymo ve Cruise gibi şirketler, yolcuları taşımak için sürücüsüz araçlar kullanan otonom araç çağırma hizmetleri geliştirmektedir. Bu araçlar, kentsel ortamlarda gezinmek, yolcuları almak ve bırakmak ve güvenli ve verimli bir ulaşım deneyimi sağlamak için gelişmiş bilgisayar görüşü ve makine öğrenimi algoritmaları kullanmaktadır. Örneğin, Phoenix, Arizona'da başlatılan Waymo One, kullanıcıların geleneksel araç çağırma hizmetlerine benzer şekilde, ancak insan sürücü olmadan bir mobil uygulama aracılığıyla sürücüsüz bir yolculuk yapmalarına olanak tanır. Yapay zekanın sürücüsüz araçlarda nasıl kullanıldığını keşfedin.
Lojistik ve Teslimat: Lojistik ve teslimat operasyonlarını kolaylaştırmak için otonom kamyonlar ve teslimat robotları geliştiriliyor. TuSimple ve Embark gibi şirketler uzun mesafeli yük taşımacılığı için sürücüsüz kamyonları test ediyor. Bu kamyonlar, çevrelerini algılamak ve otoyollarda gezinmek için LiDAR, radar ve kameraların bir kombinasyonunu kullanıyor. Son kilometre teslimatı için Nuro ve Starship Technologies gibi şirketler, ürünleri doğrudan müşterilerin evlerine teslim edebilecek küçük otonom robotlar kullanıyor. Bu robotlar, bilgisayar görüşü ve diğer sensörleri kullanarak kaldırımlarda ve yerel sokaklarda geziniyor, insan teslimat sürücülerine olan ihtiyacı azaltıyor ve teslimat verimliliğini artırıyor.
Kaydedilen önemli ilerlemeye rağmen, otonom araçlar teknolojik sınırlamalar, mevzuat engelleri ve kamuoyu kabulü gibi çeşitli zorluklarla karşı karşıyadır. Kendi kendine sürüş sistemlerinin güvenliğini ve güvenilirliğini sağlamak çok önemlidir ve yaygın olarak kullanılmadan önce kapsamlı testler ve doğrulama gereklidir.
Veri güvenliği, otonom araç geliştirmenin bir diğer kritik yönüdür. Araç sensörleri tarafından toplanan hassas verilerin korunması ve aracın yazılım sistemlerinin bütünlüğünün sağlanması, siber saldırıları önlemek ve kullanıcı gizliliğini sağlamak için çok önemlidir.
Gelecekte yapay zeka, sensör teknolojisi ve bilgi işlem gücündeki ilerlemelerin bu zorlukların üstesinden gelerek daha sofistike ve güvenilir otonom araçların ortaya çıkmasını sağlaması beklenmektedir. Uç bilişimin entegrasyonunun da önemli bir rol oynaması, gerçek zamanlı veri işlemeyi ve doğrudan araç üzerinde karar vermeyi mümkün kılması, gecikmeyi azaltması ve performansı artırması beklenmektedir.
Otonom araçların sürekli olarak geliştirilmesi ve yaygınlaştırılması, ulaşımı daha güvenli, daha verimli ve daha geniş bir nüfus için erişilebilir hale getirerek dönüştürmeyi vaat ediyor. Teknoloji olgunlaştıkça ve günlük hayatımıza daha fazla entegre oldukça, kentsel planlama, toplu taşıma ve lojistiği yeniden şekillendirecek ve yeni bir mobilite çağının önünü açacaktır. Ultralytics YOLO modellerinin yol güvenliğini ve trafik verimliliğini nasıl artırdığı hakkında daha fazla bilgi edinin.
