ड्राइविंग प्राथमिकताएँ
विश्वसनीय और सुरक्षित स्वायत्त वाहनों को बनाने के लिए जिस तरह की मॉडलिंग की आवश्यकता होती है, उस पर विचार करते हुए, निम्नलिखित ड्राइविंग सुरक्षा और प्रभावकारिता मानदंडों पर विचार किया जाना चाहिए, सबसे महत्वपूर्ण प्राथमिकता में सूचीबद्ध।
- वाहन के अंदर और वाहन के बाहर वालों की सुरक्षा
- यात्रियों पर पहनने में कमी
- संपत्ति की सुरक्षा
- दिए गए गंतव्य पर आगमन
- वाहन पर पहनने की कमी
- ईंधन संसाधनों में बचत
- अन्य वाहनों के लिए निष्पक्षता
- समय में बहाव
इन्हें एक तरह से आदेश दिया जाता है जो नागरिक और वैश्विक अर्थों को बनाता है, लेकिन वे मानव चालकों द्वारा प्रदर्शित प्राथमिकताएं नहीं हैं।
स्क्रैच से मनुष्य या पुनर्मूल्यांकन और डिजाइन की प्रतिलिपि बनाएँ?
जिसने भी कहा कि स्वायत्त कार डिजाइन का लक्ष्य एक मानव मन के हिस्सों को मॉडल करना है जो ड्राइव कर सकता है वास्तविक निर्माण के लिए स्वायत्त कारों को डिजाइन नहीं करना चाहिए। यह सर्वविदित है कि अधिकांश मानव, हालांकि वे निम्नलिखित सुरक्षा युक्तियों के बारे में सुन सकते हैं, उन्हें वास्तविक ड्राइविंग व्यवस्था में उनसे लाभ उठाने के लिए पर्याप्त गति के साथ चेतना में नहीं ला सकते हैं।
- जब टायर फिसलते हैं, तो स्किड में चलते हैं।
- जब एक आगे स्किड शुरू होता है, तो ब्रेक को पंप करें।
- यदि कोई व्यक्ति आपकी कार के पीछे के हिस्से में स्पर्श करने वाला है, तो तुरंत गति करें और फिर ब्रेक लें।
- रैंप पर, लेन में कारों की गति से मेल खाने के लिए गति करें जिसमें आप विलय करते हैं, जब तक कि विलय करने के लिए कोई जगह नहीं है।
- यदि आपको बर्फ का एक पैच दिखाई देता है, तो सीधे पहुंचें और एक बार पहुंचने के बाद न तो तेजी और न ही मंदी करें।
लोकोमोटिव और कारों के बीच कई टकराव होते हैं क्योंकि लाल बत्ती पटरियों के पार कई लेन में एक लाइन का कारण बनती है। अक्सर, एक व्यक्ति दूसरी कारों पर एक कार की लंबाई हासिल करने के लिए रेल की पटरियों पर चला जाएगा। जब अन्य लोग उस विकल्प को समस्याग्रस्त करने के लिए आगे बढ़ते हैं, तो एक गंभीर जोखिम उत्पन्न होता है।
जैसा कि यह व्यवहार किसी को भी देखने के लिए बेतुका है, कई मौतें तेजी से 2,000 टन लोकोमोटिव हिट के रूप में होती हैं जो ट्रेन के यात्रियों को धूल के छींटे की तरह महसूस करती हैं।
भविष्यवाणी और अनुकूलनशीलता
मनुष्य अप्रत्याशित हैं, जैसा कि प्रश्न इंगित करता है, लेकिन यद्यपि अनुकूलन अप्रत्याशित हो सकता है, लेकिन अप्रत्याशितता अनुकूल नहीं हो सकती है। यह अनुकूलनशीलता है जो आवश्यक है, और इसकी पांच मुख्य तरीकों से आवश्यकता है।
- आश्चर्यचकित करने वाले क्षण में अनुकूल
- सामान्य ड्राइविंग अनुभव के माध्यम से अनुकूली
- विशिष्ट कार के अनुकूल
- यात्री अभिव्यक्ति के लिए अनुकूल
- विशेष मानचित्र क्षेत्रों के अनुकूली
इसके अलावा, एक कार ड्राइविंग है
- अत्यधिक यांत्रिक,
- दृश्य,
- श्रवण,
- योजना उन्मुख
- भौगोलिक, और
- आश्चर्य की स्थिति में निवारक।
मॉडलिंग ड्राइविंग जटिलताएं
इसके लिए एक मॉडल या मॉडल की आवश्यकता होती है जिसमें कई प्रकार की वस्तुएं होती हैं।
- मैप्स
- वाहन
- यात्री के इरादे
- अन्य वाहन
- अन्य रुकावटें
- पैदल यात्री
- जानवरों
- क्रॉसिंग
- यातायात संकेत
- सड़क के संकेत
- सड़क किनारे
न तो रहस्य और न ही अनिश्चितता
हालांकि इन मॉडलों को मानव मस्तिष्क में संज्ञानात्मक रूप से अनुमानित किया गया है, वे कितनी अच्छी तरह से मॉडल किए गए हैं और उन मॉडल कितने प्रभावी हैं जो उपरोक्त प्राथमिकताओं के एक उचित संतुलन के करीब पहुंचने पर ड्राइवर से चालक तक भिन्न होते हैं, और एक ही चालक के लिए यात्रा से भिन्न होते हैं ।
हालांकि, ड्राइविंग जितनी जटिल है, यह रहस्यमय नहीं है। उपरोक्त मॉडलों में से प्रत्येक को उच्च स्तर पर विचार करना आसान है कि वे कैसे बातचीत करते हैं और उनके पास क्या यांत्रिक और संभाव्य गुण हैं। इनका पता लगाना एक बहुत बड़ा काम है, और प्रशिक्षण के प्रश्न के अलावा, सिस्टम को मज़बूती से बनाना एक महत्वपूर्ण इंजीनियरिंग चुनौती है।
उपलब्धि की अपरिहार्यता
जटिलता के बावजूद, इसमें शामिल अर्थशास्त्र और इस तथ्य के कारण कि यह काफी हद तक यांत्रिकी, संभाव्यता और पैटर्न मान्यता की समस्या है, यह किया जाएगा, और यह अंततः अच्छा किया जाएगा।
जब ऐसा होता है, तो हमारी वर्तमान संस्कृति को स्थायी के रूप में स्वीकार करने वाले व्यक्ति को लगता है, मानव अधिकार इस सदी में कुछ क्षेत्रों में अवैध हो सकता है। कोई भी ट्रैफ़िक विश्लेषक इस बात का सबूत दे सकता है कि ज़्यादातर इंसान सामान्य गति से एक टन वजन उठाने वाली मशीन चलाने के लिए बीमार हैं। परिवहन सुविधा और आराम पर सार्वजनिक आग्रह के कारण अप्रमाणिक ड्राइवरों का लाइसेंस केवल व्यापक रूप से स्वीकार किया गया है और क्योंकि कार्यबल अर्थव्यवस्था को इसकी आवश्यकता है।
स्वायत्त कारों में मानव क्षमताओं का सबसे अच्छा चित्रण हो सकता है, लेकिन वे संभवतः उनसे बहुत आगे निकल जाएंगे, क्योंकि मॉडल में ऑब्जेक्ट जटिल हैं, वे काफी हद तक अनुमानित हैं, जिसमें बच्चों के खेलने के उल्लेखनीय अपवाद हैं। एवी तकनीक इसके लिए मानक समाधान का उपयोग करेगी। पूरे परिदृश्य को धीमी गति से गति में लाया जा सकता है ताकि नीचे के रास्ते को धीमा करके खेलने वाले बच्चों के अनुकूल बनाया जा सके। एआई घटक जो विशेष रूप से बच्चों और कुत्तों का पता लगाते हैं, जल्द ही उभरने की संभावना है, अगर वे पहले से मौजूद नहीं हैं।
अनियमितता
प्रशिक्षण में यादृच्छिकता महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, एक रेस कार चालक जानबूझकर विभिन्न प्रकार के स्किड्स बनाएगा ताकि उन्हें कैसे नियंत्रित किया जा सके। मशीन लर्निंग में हम प्रशिक्षण के दौरान पेश किए गए कुछ छद्म यादृच्छिक गड़बड़ियों को देखते हैं ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि ढाल वंश प्रक्रिया एक स्थानीय न्यूनतम में न पकड़े जाए, बल्कि वैश्विक न्यूनतम (इष्टतम) खोजने की अधिक संभावना है।
गतिरोध
यह प्रश्न सही है कि, "अप्रत्याशितता की एक खुराक इसके उपयोग हो सकती है।" गतिरोध परिदृश्य एक दिलचस्प है, लेकिन मानकों के विकसित होने की संभावना नहीं है। जब चार ड्राइवर एक ही समय में स्टॉप साइन पर आते हैं, तो वे वास्तव में नहीं करते हैं। यह केवल ऐसा लगता है जैसे उन्होंने किया था। संभावना है कि उनमें से कोई भी एक मिलीसेकंड से अधिक नहीं पहुंचा, इससे पहले कि खगोलीय रूप से छोटा हो।
लोग इन छोटे समय के अंतरों को अलग करने के लिए (या यहां तक कि ईमानदार होना) का पता नहीं लगाएंगे, इसलिए आमतौर पर यह बात सामने आती है कि दूसरों को लहराने के लिए सबसे अधिक दयालु कौन है, और वहां कुछ गतिरोध भी हो सकता है, जो विशेष रूप से तब से हास्यपूर्ण बन सकता है उनमें से वास्तव में आगे बढ़ना चाहते हैं। स्वायत्त वाहनों को शायद ही कभी एक गतिरोध का सामना करना पड़ेगा, जो कि सरकारी लाइसेंस इकाई द्वारा प्रकाशित की जाने वाली नियम पुस्तिका द्वारा कवर नहीं किया जाता है, जिसे सिस्टम में ड्राइविंग नियमों के रूप में क्रमादेशित किया जा सकता है।
उन दुर्लभ अवसरों पर, वाहन डिजिटली बहुत सारे आकर्षित कर सकते हैं, जैसा कि सुझाव दिया गया है, जो एक जगह है जहां अप्रत्याशितता अनुकूल है। आधी रात को मेन स्ट्रीट पर एक रेस कार ड्राइवर की तरह स्किड एक्सपेरिमेंट करना हो सकता है कि कुछ नशे में किशोर क्या कर सकता है, लेकिन यह अप्रत्याशितता का एक रूप है जो ड्राइविंग की प्राथमिकताओं के समझदार आदेश के अनुकूल नहीं है। न तो टेक्स्टिंग होगी और न ही खाने और ड्राइव करने की कोशिश होगी।
यह सिद्धांत कि मनुष्य के कार्य स्वतंत्र नहीं होते
नियतात्मकता के बारे में, चर्चा किए गए उपयोगों के संदर्भ में, विशेष वितरण के छद्म यादृच्छिक संख्या पीढ़ी पर्याप्त होगी।
- गतिरोध जारी या
- प्रशिक्षण की गति में सुधार और विश्वसनीयता में सुधार होने पर स्थानीय मिनिमा जो अनुकूलन के दौरान वैश्विक न्यूनतम नहीं हैं,
कार्यात्मक परीक्षण और इकाई परीक्षण प्रौद्योगिकियां न केवल छद्म यादृच्छिकता वाले घटकों के परीक्षण को संभालने में सक्षम हैं, बल्कि वे कभी-कभी बेहतर परीक्षण कवरेज प्रदान करने के लिए छद्म यादृच्छिकता को रोजगार देते हैं। इसे अच्छी तरह से करने की कुंजी संभावना और आंकड़ों की समझ है, और कुछ इंजीनियर और एआई डिजाइनर इसे अच्छी तरह से समझते हैं।
आश्चर्य का तत्व
एवी तकनीक में जहां यादृच्छिकता सबसे महत्वपूर्ण है, वह निर्णय लेने में नहीं बल्कि आश्चर्य में है। यह आज उस इंजीनियरिंग कार्य का खून बह रहा है। जब ऑडियो या विज़ुअल चैनलों में कोई नया परिदृश्य दिखाई दे, तो कोई कैसे सुरक्षित रूप से ड्राइव कर सकता है? यह शायद वह स्थान है जहाँ मानव विचार की विविधता सबसे अच्छी हो सकती है, लेकिन राजमार्ग गति पर, यह आमतौर पर बहुत धीमी गति से प्रतिक्रिया करता है जिस तरह से हम फिल्म पीछा दृश्यों में देखते हैं।
जोखिम और गति के बीच सहसंबंध
यह जोखिम कारकों की एक दिलचस्प बातचीत लाता है। यह माना जाता है कि उच्च गति अधिक खतरनाक है, वास्तविक यांत्रिकी और संभावना स्पष्ट कटौती नहीं है। कम गति अस्थायी रूप से लंबी यात्राओं और उच्च यातायात घनत्व का उत्पादन करती है। उच्च गति पर दुर्घटनाओं के कुछ रूपों की संभावना कम होती है, विशेष रूप से वे जो या तो यातायात घनत्व या घटना से संबंधित हैं। उच्च गति पर अन्य रूपों की अधिक संभावना है, विशेष रूप से वे जो प्रतिक्रिया समय और टायर घर्षण से संबंधित हैं।
स्वायत्त वाहनों के साथ, टायर की स्लिपेज अधिक सटीक रूप से मॉडलिंग की जा सकती है और प्रतिक्रिया समय तेज गति के आदेश हो सकते हैं, इसलिए न्यूनतम गति सीमा अधिक लागू हो सकती है और ऊपरी सीमा बढ़ सकती है जब हम मनुष्यों को चालक की सीटों से बाहर निकालते हैं।