ٹیکنالوجی لیبارٹری کے میسا چوسٹس انسٹی ٹیوٹ CSAIL ڈرائیور ٹویوٹا Prius ایک نیا نظام دیہی سڑکوں پر چلنے والی کیا جا سکتا ہے کے ساتھ لیس ہے کے تحت: ایک نقشہ نقشہ کر سکتے ہیں بغیر Driverless کار: MIT نئی ٹیکنالوجی کی ترقی؟
آج تک، سڑک پر ٹیسٹ کرنے والے بہت سے بے کار کاروں نے یا تو انتہائی تفصیلی 3D نقشے پر منحصر کیا ہے یا نظام نے گاڑیوں کو اچھی طرح سے مشہور شہر یا ہائی وے کے ماحول میں تشریف لے جانے کی اجازت دی ہے. تاہم، امریکی سڑکوں کی وسیع اکثریت درست طریقے سے نہیں نقشے میں تین ڈی نقشوں میں، یا معتبر لین کی نشاندہی کو معتبر طور پر فراہم نہیں کر سکتے ہیں. لہذا، کمپیوٹر سائنس اور مصنوعی انٹیلی جنس لیبارٹری میں ایم آئی ٹی ٹیم نے ایک طریقہ تیار کیا ہے جس میں ڈرائیور کاروں کو پڑھنے کی اجازت دیتی ہے. اور 3D نقشہ کے اعداد و شمار پر انحصار کرنے کے بجائے مقامی ماحول کی پیشن گوئی.
CSAIL گریجویٹ طالب علم ٹیڈی آرٹ نے کہا: 'یہ' نقشۂ ماڈل 'پہلے سے کبھی بھی کوشش نہیں کی جاسکتی ہے کیونکہ یہ تفصیلی نقشے کی درستگی اور وشوسنییتا کو مشکل ہے. گاڑی پر سینسر نیویگیشن ڈرائیور کی گاڑیوں کی صلاحیتوں کو ظاہر کرتا ہے جو ٹیکنالوجی کمپنیوں کے نقشے سے باہر سڑک کے حالات کو سنبھال سکتا ہے.
محققین نے ایک رپورٹ تیار کی جس میں نظام کی وضاحت کی جائے گی، جو اس ماہ بعد میں روبٹکس اور آٹومیشن (آئی سی آر اے) کے بین الاقوامی کانفرنس میں برسیب، آسٹریلیا میں پیش کی جائے گی. اس نظام کی جانچ کرنے کے لئے، محققین کوئی بھی نہیں تھے. ٹیوٹا Prius ایک لڈر، سینسر اور MapLite کے ساتھ لیس ہے. یہ پیسہ میساچیٹس میں ایک غیر محفوظ شدہ ملک کی سڑکوں پر کامیابی سے چلنے والی 30 میٹر آگے سڑک کے حالات کو دیکھ سکتا ہے.
محققین نے رپورٹ میں بیان کیا: 'اس کا مطلب ہے کہ فی گھنٹہ 100 کلومیٹر سے زیادہ رفتار پر گاڑی چل سکتی ہے، اور اگر GPU پر یہ طریقہ متوازی اور عمل درآمد ہوسکتا ہے تو یہ گاڑی تیزی سے سفر کر سکتی ہے.'
اولٹ نے بتایا کہ ان کا نظام دوسرے 'کوئی نقشہ' کے ماڈل سے بھی مختلف ہے، جس میں نظام کو تربیت دینے کے لئے مشین سیکھنے کا استعمال ہوتا ہے. وہ سڑکوں کے سیٹ سے اعداد و شمار کا استعمال کرتے ہیں، پھر ان کے پیٹرن کی جانچ کرتے ہیں اور انہیں دوسرے سڑکوں پر لاگو کرتے ہیں. اس کے برعکس، MapLite اس حالات کا ایک ماڈل تیار کرنے کی کوشش کرتا ہے جو ڈرائیور کی گاڑی کا سامنا ہوسکتا ہے اور اس کے بعد اس کے رویے کو مطلع کرتا ہے، جس میں انسانی ڈرائیور واقف حالات میں چلنے والے راستے سے بہت مختلف نہیں ہے.
اولٹ نے کہا: 'آخر میں، ہم گاڑیوں کے بارے میں مزید سوالات کرنے کے قابل ہو سکتے ہیں، جیسے کہ اس سڑک پر کتنی سڑکیں ملتی ہیں؟' ماڈلنگ کی تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے، اگر نظام کام نہیں کررہے ہیں یا حادثہ ہوتا ہے تو، ہم بہتر کرسکتے ہیں. کیوں سمجھتے ہیں.
MapLite طرح سسٹمز بغیر پائلٹ گاڑیوں کی ترقی کے لئے زیادہ سمت کو کھولنے کر سکتے ہیں، لیکن یہ اب بھی چلے جاؤ اور استعمال میں ڈال کرنے کے لئے طویل راستہ ہے. محققین جو پہاڑ کے ساتھ نمٹنے نہیں کر سکتے ہیں ان کے نظام کی اونچائی میں تبدیلی کی وضاحت نہیں کر سکتے ہیں کا کہنا ہے کہ، تو. Oort انہوں نے کہا کہ میں driverless کاروں کا مستقبل ہمیشہ کے شہری علاقوں میں 3D نقشے کا استعمال کریں گے، اور ہم ایک دور دراز دیہی سڑک پر سفر کرتے ہیں، ان گاڑیوں کی ضرورت ہے، انسانوں کی طرح، نا واقف سڑکوں پر ڈرائیونگ کی طرح سے نمٹنے کے لئے ان کے اپنے بنانے کے کر سکتے ہیں، ہم امید ہے کہ اس سمت میں ہماری کوششوں کو ایک بڑا قدم ہے. '