Sürücüsüz Arabalar Nedir ve Nasıl Çalışırlar?

Temel Çıkarımlar

• Kendi kendini süren otomobiller, etraflarındaki dünyanın 3 boyutlu bir görüntüsünü oluşturmak için sensörler ve kameraların bir kombinasyonunu kullanır ve fazla sürücü müdahalesi olmadan güvenli bir şekilde sürmelerini sağlar.
• Kendi kendine giden arabalar, her sürüş görevini gerçekleştirmek için bir insan gerektiren arabalardan sıfır insan müdahalesi ile halka açık yollarda gidebilen arabalara kadar farklı otomasyon seviyelerine girer.
• Kendi kendini süren araba yazılımı, ortamdaki değişkenlere dayalı kararlar almak için büyük ölçüde yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarına dayanır ve bu algoritmalar, yolda harcanan daha fazla zamanla gelişir.

Mükemmel sürücüsüz araba yaratma ideali, otomobillerin ilk günlerinden beri popüler olmuştur. Yüzyılı aşkın bir süredir devam eden inovasyon ve teknolojik atılımlardan sonra, halihazırda halka açık yollarda projeler üzerinde çalışan birkaç şirket ile kendi kendini sürebilen bir araca sahip olmaya her zamankinden daha yakınsınız.

Peki sürücüsüz arabalar nasıl çalışır? Ve robo-şoför hayallerinizi gerçekleştirmeye ne kadar yakınsınız?

Sürücüsüz Arabalar Nedir?

Adından da anlaşılacağı gibi, kendi kendine giden (otonom olarak da adlandırılır) araçlar, kendi kendini süren arabalardır. En modern sürücüsüz arabalar acil durumlarda devralmak için bir sürücünün hazır bulunmasını gerektirir. Arabanın düzensiz hareket etmeye başladığı acil durumlar veya durumlar dışında, herhangi bir sürücü müdahalesi olmadan sürüşün çoğunu idare etmesi gerekiyor.

Sürücüsüz Arabalar Nasıl Çalışır?

Kendi kendine giden arabalar, etraflarındaki dünyanın 3 boyutlu bir görüntüsünü oluşturmak için bir sensör ve kamera kombinasyonu kullanır. Gelişmiş yazılım daha sonra yoldaki arabaları, insanları ve engelleri algılamak için kullanılır ve aracın yolun kurallarına uyarken kendi kendine güvenli bir şekilde gitmesini sağlar.

Pek çok şirket bu teknoloji üzerinde çalışıyor ve bu, sürücüsüz bir araba yapmak için birkaç farklı yaklaşım olduğu anlamına geliyor. Farklı özelliklere sahip sürücüsüz arabalara atanan farklı seviyeler de vardır.

Rezervasyon ve Waymo sürücüsüz taksiye atlamak kendi kendine giden bir arabayı denemenin en kolay yollarından biridir, ancak ilk Waymo yolculuğunuz için Arizona'da olmanız gerekecek.

Sürücüsüz Araba Seviyeleri Açıklandı

Dünyanın kendi kendine giden arabalarının çoğu tamamen kendi kendine giden modeller değildir ve her biri bir öncekinden daha iyi otomasyon sunan altı farklı otomasyon düzeyine girerler.

• Seviye 0 arabalarda otomasyon yoktur ve her sürüş görevini gerçekleştirmek için bir insan gerekir.
• Seviye 1 arabalarda hız sabitleyici gibi sürücü yardımı özellikleri bulunur, ancak aracı sürmek için bir insan gerekir.
• Seviye 2 arabalarda kısmi otomasyon vardır. Bu, direksiyon gibi şeyleri kontrol edebilecekleri, ancak yine de sürmek için bir insana ihtiyaç duydukları anlamına gelir.
• Seviye 3 otomobiller, sürüş görevlerini yerine getirmek için çevreye tepki vermelerini sağlayan koşullu otomasyona sahiptir.
• Seviye 4 arabaların yüksek otomasyonu vardır ve bu da aracın tamamen coğrafi çitle çevrili alanlarda kendi kendine hareket etmesini sağlar.
• Seviye 5 arabalar tam otomasyona sahiptir ve sıfır insan müdahalesi ile halka açık yollarda gidebilirler.

İlk üç seviyenin tümü, bir insanın aracı sürerken kontrol etmesini gerektirirken, kalan üç seviye sınırlı veya sıfır insan etkileşimi gerektirir. Her seviyede araç otomasyonu bir dönüm noktasıdır, ancak beşinci seviye en heyecan verici olanıdır ve birçok şirketin başarmak için çok çalıştığı şeydir.

Sürücüsüz Arabaların Arkasındaki Donanım

Şaşırtıcı bir şekilde, donanım sınırlamaları sürücüsüz araba alanında büyük bir sorun değil. Teorik olarak, kendi kendine giden bir arabanın çalışması için ihtiyacınız olan sensörler, ağır işi yazılım işleme ile yapan normal kameralardır. Elbette, yazılıma mümkün olduğunca çok veri sağlamak için bir dizi farklı sensör kullanmak çok daha güvenlidir.

Sürücüsüz Araçlarda LiDAR Nasıl Çalışır?

Işık algılama ve menzil veya LiDAR sensörleri, sürücüsüz bir aracın çevresinin doğru bir 3D modelini üretmek için derinliği ölçer. Bu, her saniye milyonlarca lazer darbesi yayarak ve her darbenin yansıması için geçen süreyi ölçerek elde edilir. Yansıma süresi ne kadar uzunsa, bir nesne sensörden o kadar uzaktadır.

Bu, sürücüsüz bir arabanın çevresini ve çevresindeki nesneleri anlamasına yardımcı olur. Buna binalar, insanlar ve hayvanlar ile aracın yanından geçtiği diğer her şey dahildir. Açık bir günde, yoğun şehir ortamlarında gezinmek için bir arabanın ihtiyaç duyduğu tek şey LiDAR'dır. Yine de performansı yağmur veya siste düşüyor ve bu nedenle sürücüsüz otomobiller tek sensör tipi olarak LiDAR'a güvenemez.

Sürücüsüz Arabalarda Radar Nasıl Çalışır?

Radar, otomatikleştirilmiş araçlarda LiDAR'a benzer bir rol oynar. Lazer yaymak yerine radyo dalgaları yayar ve etrafınızdaki nesnelerden yansımaları ölçer. Amaç yine de arabanın etrafındaki ortamı anlamak.

LiDAR sensörleri, radardan 10 kat daha yüksek çözünürlüğe sahiptir, ancak radar kötü hava koşullarından etkilenmez. Radar sensörleri ayrıca LiDAR sensörlerinden daha ucuzdur.

Sürücüsüz Araçlarda Görüntü Kameraları Nasıl Çalışır?

Google'ın Waymo'su gibi şirketler, ana sensör dizileri için LiDAR, radar ve normal kameraların bir karışımını kullanır. Öte yandan Tesla, yollarda otonom olarak gezinmek için tamamen normal kameralara ve gelişmiş yazılımlara yatırım yapmayı seçti.

Yüz tanıma teknolojisi, çoğunlukla akıllı telefonlarda ve gelişmiş güvenlik çözümlerinde kullanılmasına rağmen, uzun süredir kullanılmaktadır. Kendi kendini süren arabalarda amaç, makine öğrenimi destekli nesne tanıma, binaları, arabaları, insanları ve aracınızın etrafındaki diğer her şeyi tespit ederek bunu bir sonraki seviyeye taşımaktır.

Diğer Sürücüsüz Araba Sensörleri

Radar, LiDAR ve normal kameralar genellikle kendi kendine giden bir arabadaki ana sensörlerdir, ancak bazı araçlarda daha fazlası vardır. Ultrasonik sensörler gibi ek donanımlar, otomobilin çevresini daha iyi anlamasını sağlar. Bu, sürücüsüz arabaların ambulans sirenlerinin sesi gibi görsel olmayan ipuçlarına yanıt vermesini mümkün kılar.

Sürücüsüz Araba "Beyinler"

Tesla, Waymo ya da başka herhangi bir sürücüsüz araba sistemi olsun, bu araçların tümü, sensörleri tarafından sağlanan verileri işlemek için merkezi bir bilgisayara veya "beyne" ihtiyaç duyar. Nvidia'nın Drive AGX platformu bunun önde gelen bir örneğidir, ancak bazı otomobil üreticileri bu tür bir teknolojiyi şirket içinde geliştirmeyi seçmektedir.

Sürücüsüz Arabaların Arkasındaki Yazılım

İşlevsel sürücüsüz araba yazılımı oluşturmak, üreticilerin karşılaştığı en büyük zorluklardan biridir. Modern yolları takip etmek için yol işaretlerini ve konum verilerini kullanan bir program oluşturmak nispeten kolaydır. Ama başka bir araba önünüzü keserse veya bir hayvan yola çıkarsa ne olur?

Yollar öngörülebilir yerler değildir. Kendi kendine giden araba yazılımı, çoğu önceden programlanması imkansız olan çok çeşitli farklı durumlara tepki verebilmelidir.

Sürücüsüz Arabalarda Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi

AI, sürücüsüz otomobil endüstrisinin merkezinde yer almaktadır. Özünde, bunun gibi otonom araçlar, sürüş sırasında insan beynini taklit etmeyi amaçlar, bu da çok çeşitli değişkenlere dayalı kararlar alabilmeleri gerektiği anlamına gelir. Bu, normal bir sürücünün genellikle farkında olacağı araçlar, insanlar ve diğer engellerin yanı sıra yolun bir parçası olan kavşakları ve yol işaretlerini içerir.

Yoldaki her şeyi mükemmel bir şekilde tanıyan veritabanları ve algoritmalar oluşturmak insanlar için çok fazla zaman alacaktır. Bunun yerine Tesla gibi üreticiler, algoritmalarını eğitmek ve iyileştirmek için makine öğrenimini kullanıyor.

Kendi kendine giden arabalarda bulunan makine öğrenimi algoritmaları, bazı temel verilerle başlamak zorundadır, ancak öğrenmelerinin büyük bir kısmı yolda yapılır. Bu, şirketlerin arabalarını gerçek yollarda test edebilmelerini çok önemli kılan şeydir, ancak bu aynı zamanda sürücüsüz arabaların yalnızca sürdükçe daha iyi olacağı anlamına gelir.

Yola çıkan bir yaya, otonom araba makine öğrenimi için iyi bir test durumudur. Arabanın bu senaryoda birkaç seçeneği vardır; yayanın etrafından dolanmaya çalışabilir, frene basıp durmaya çalışabilir veya yayayı uyarmak için korna kullanabilir. Sürücüsüz arabaların çoğu, son seçeneği göz ardı ederek, bunun gibi engellere aktif bir yaklaşım sergileyecektir.

Buradan, hız, mesafe, hava koşulları ve çeşitli diğer çevresel faktörler gibi faktörleri hesaba katarak yoldan çıkmanın mı yoksa fren yapmanın mı en iyisi olduğuna karar vermesi gerekiyor. Örneğin yoldan çıkmak, arabayı karşıdan gelen trafiğin yoluna sokacaksa, muhtemelen frenleri kullanmayı seçecektir.

Düzgün tepki vermemek ve düzgün tepki vermeyi başarmak, sürücüsüz bir arabanın gelecekte benzer sorunları nasıl çözeceğini öğrenmesine yardımcı olur. İdeal olarak, bu veriler sürücüsüz otomobiller arasında paylaşılarak, birlikte gelişebilmelerini sağlar.

Yapay zekanın yanı sıra, kendi kendini süren bir arabanın perde arkasında birçok başka yazılım var. GPS haritalama sistemleri otomobilin yollarda doğru bir şekilde gezinmesine yardımcı olurken, sürücü izleme sistemleri direksiyon başındaki kişinin kendi kendine sürüş modunda bile odaklanmasını sağlıyor.

Her sürücüsüz araba şirketi, yazılıma farklı bir yaklaşım benimsiyor ve bu, araçlarının nasıl çalıştığı konusunda açık olmalarının nadir olduğu anlamına geliyor.

Sürücüsüz Araçlar Güvenli mi?

Modern kendi kendine giden arabaların güvenliğini sorgulamak, özellikle de otonom sürüşle ilgili artan ölüm ve yaralanma listesiyle doğru. Birçok kendi kendine giden arabada sürücü bilinci izleme sistemlerinin yaygınlığından da görebileceğiniz gibi, üreticileri bile bunların henüz mükemmel olmadığını biliyor.

Ama mesele bu değil. Kendi kendine giden arabaların daha gidecek çok yolu var. Bu, otonom araba hayranlarının, kendi kendini süren ve hatta kendi kendine yeniden sahip olabilecek yapay zeka kontrollü bir aracı ele geçirmek için biraz daha beklemesi gerektiği anlamına geliyor.