Otonom araçlar, Iot (Internet of Things) kavramının en önemli konularından biri. Son yıllarda hızla gelişen otonom araçlar için çeşitli testler sürmeye devam ediyor. Volvo, testlerini sürdürdüğü otonom araçlarının güvenlik noktasında daha akıllı olması için kangurulardan iyi bir ders aldı. Nasıl mı?
Volvo, otonom araçlarında kaza riskini azaltmaya çalışıyor
IoT kapsamındaki en önemli konuların başında otonom araçlar geliyor. Sürücüsüz olan bu araçlar, insiyatif kullanabilecek şekilde geliştirilmekte. Hatanın en ufak toleransının olmayacağı bu konuda, otomobil üreticileri de işlerini çok sıkı bir şekilde yapıyorlar. Otomobil dünyasının en büyük isimlerinden Volvo, bu konuda ilginç bir geri dönüş alarak, güvenlik çalışmalarının boyutunu değiştirdi.
Bu haber de ilginizi çekebilir!
Nokia, Xiaomi ile anlaştı!
Trafik kazalarının önemli hasarlar ve kayıplarla biten senaryolarından biri büyük hayvan kazaları. Araçlar, aniden yola çıkan büyük hayvanlara çarptığı zaman ciddi hasarlar alabiliyor. Hayvanların yaralanması veya ölmesi ise daha üzücü olmakta. İşte bu noktada, otonom araçların daha isabetli tespit yeteneklerine sahip olması gerekiyor.
Volvo’nun çalışmaları sırasında kanguruların büyük bir boşluğu ortaya çıkarttığı anlaşıldı. Avustralya’da yapılan testlerde, kanguruların doğal sıçrayış hareketlerinin otonom araçlardaki tespit mekanizmasını hataya sürüklediği anlaşıldı. Avustralya’nın sembollerinden biri olan kanguruların sıçrama hareketi, araçların uzakta ölçümlemesini sağlarken, zeminde durduklarında yakınmış gibi algılamasına sebep oluyor.
Bu da tespit sisteminin, araç ile kanguru arasındaki gerçek mesafeyi ölçememesi anlamına geliyor. Bu konudaki eksikliğin tespitinin hemen sonrasında, çalışmaların yönünü ve odağını değiştiren Volvo’nun bu tip olasılıklar için algoritmasını da değiştireceği ifade edildi.
Volvo’nun araçlarındaki hesaplama ve karar alma süresi 0.05 saniye olarak açıklandı. Bu işlemin insanlardaki ortalama süresi ise 1.2 saniye. Bu kıyaslama bile IoT ile geliştirilen otonom araçların kaza riskini ne kadar aşağıya çekeceğini gösteriyor. Otonom araçların bu tip durumlarda insanlara kıyasla çok daha hızlı karar vermesi muhtemelen ancak beklenmedik senaryolar için biraz daha geliştirilmesi gerekiyor.
İnsanlara ve trafiğin yoğun olduğu ortamlarda yeterli düzeye çıkmaya başlayan acil fren ve tespit desteğinin ilerleyen dönemde çok daha iyi seviyelere gelmesi kaçınılmaz.
