டெஸ்லாவின் தன்னாட்சி ஓட்டுநர் அமைப்பு அடைப்புகளைத் தவிர்ப்பதற்காக குறுகிய தடங்களில் தலைகீழாக மாற்றும் திறனைப் பெறுகிறது

வட அமெரிக்க கார் உற்பத்தியாளரின் உதவி ஓட்டுநர் தொழில்நுட்பமானது சிக்கலான நகர்ப்புற காட்சிகளைக் கையாள்வதிலும் கிராமப்புற சாலைகளுக்கு சவாலாக இருப்பதிலும் குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றங்களைப் பெற்றுள்ளது. மென்பொருளின் சமீபத்திய பதிப்பைக் கொண்ட வாகனங்கள் இப்போது ஒற்றை இரயிலில் வரவிருக்கும் போக்குவரத்தை அடையாளம் கண்டு, இடமளிக்க தன்னாட்சி தலைகீழ் சூழ்ச்சிகளைச் செய்ய முடியும் என்று உரிமையாளர்களின் சமீபத்திய அறிக்கைகள் தெரிவிக்கின்றன, நேரடி மனித தலையீடு அல்லது கணினியை செயலிழக்கச் செய்யாமல் போக்குவரத்து ஓட்டத்தை உறுதி செய்கிறது.

தன்னாட்சி வழிசெலுத்தலில் முன்னேற்றங்கள்

முன்னேற்றமானது, நிகழ்நேரத்தில் வழிகளைக் கணக்கிடுவதற்கு மேம்பட்ட நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்துகிறது, முந்தைய பதிப்புகளின் வரம்புகளைக் கடந்து, போக்குவரத்து நெரிசலில் பெரும்பாலும் இயக்கி கைமுறையாகக் கட்டுப்பாட்டை எடுக்க வேண்டும். கேமராக்களும் சென்சார்களும் இணைந்து சுற்றுப்புறங்களை முப்பரிமாணத்தில் வரைபடமாக்குகின்றன, இது கார் அகதிகள், கேரேஜ்களுக்கான நுழைவாயில்கள் அல்லது வளைவுக்குள் உள்ள பெரிய பகுதிகளைக் கண்டறிய அனுமதிக்கிறது, மற்ற ஓட்டுநர்கள் தங்கள் அசல் பாதையை மீண்டும் தொடங்குவதற்கு முன்பு பாதுகாப்பாகக் காத்திருக்கிறது.

தானியங்கி பைலட்டை உருவாக்குவதற்குப் பொறுப்பான பொறியாளர்கள், சாலையில் உள்ள மற்ற முகவர்களின் நடத்தையைக் கணிக்கும் திறனைக் குறித்து கவனம் செலுத்துவார்கள். இந்த அமைப்பு மட்டுமே உடனடித் தடைக்கு எதிர்வினையாற்றுகிறது, இது எதிர் வாகனத்தின் வேகத்தையும் நோக்கத்தையும் கணக்கிடுகிறது, அதன் சொந்த நிலையை பக்கவாட்டாக சரிசெய்கிறது அல்லது தேவையான தூரத்தை பின்வாங்குகிறது. இந்த பரிணாமம் முழு சுயாட்சியை நோக்கிய ஒரு முக்கியமான படியை பிரதிபலிக்கிறது, பழைய அல்லது தரமற்ற உள்கட்டமைப்புகளில் ரோபோ ஓட்டுதலின் மிகவும் தொடர்ச்சியான சிக்கல்களில் ஒன்றைத் தீர்க்கிறது.

பாதுகாப்பு மற்றும் செயல்திறன் தரவு

நிறுவனத்தால் வெளியிடப்பட்ட புள்ளிவிவரங்கள், கைமுறையாக வாகனம் ஓட்டுவதை விட மொத்த கண்காணிப்பு மென்பொருளை இயக்கும் போது சம்பவங்களின் விகிதத்தில் கடுமையான குறைப்பை சுட்டிக்காட்டுகிறது. தேசிய சராசரி விபத்துக்கள் ஒரு குறிப்பிட்ட புள்ளிவிவர அதிர்வெண்ணுடன் நிகழும்போது, ​​ஒவ்வொரு ஐந்து மில்லியன் மைல்கள் பயணிக்கும் போது தானியங்கி விமானி ஒரு வெற்றியை மட்டுமே பதிவு செய்கிறார், வெவ்வேறு ஓட்டுநர் மற்றும் விளக்கு நிலைகளில் மனித ஓட்டுநர்களின் சராசரியை விட அதிக நம்பகத்தன்மையை நிரூபிக்கிறார் என்று தரவு தெரிவிக்கிறது.

உலகளாவிய கப்பற்படையில் இருந்து பெருமளவிலான தரவு சேகரிப்பு செயற்கை நுண்ணறிவு வழிமுறைகளுக்கு பயிற்சி அளிக்கிறது. ஒரு மனித இயக்கி மேற்கொள்ளும் ஒவ்வொரு தலையீடும் கணினிக்கான கற்றல் பொருளாக செயல்படுகிறது, இது எதிர்கால புதுப்பிப்புகளுக்கு அதன் முடிவுகளை செம்மைப்படுத்துகிறது. பீட்டா பயனர்களால் தினசரி மில்லியன் கணக்கான கிலோமீட்டர்கள் பயணிப்பதால், மென்பொருளின் மேம்படுத்தும் வேகம் துரிதப்படுத்தப்பட்டுள்ளது, குறுகிய தெருக்களில் நடைப்பயிற்சி போன்ற சிக்கலான அம்சங்களை அறிமுகப்படுத்த அனுமதிக்கிறது.

தொழில் போட்டியாளர்களுக்கான வேறுபாடுகள்

தடைசெய்யப்பட்ட புவியியல் பகுதிகளில் செயல்படும் மற்றும் மில்லிமீட்டருக்கு வரையப்பட்ட மற்ற ரோபோடிக் டாக்ஸி முன்முயற்சிகளைப் போலல்லாமல், தற்போதைய அணுகுமுறை கிரகத்தில் எங்கும் செயல்பட முயல்கிறது. இந்த அமைப்பு பிரத்தியேகமாக ஏற்றப்பட்ட உயர் வரையறை வரைபடங்களை அடிப்படையாகக் கொண்டிருக்கவில்லை, மாறாக நிகழ்நேரத்தில் சுற்றுப்புறங்களின் காட்சி விளக்கத்தில், குறிக்கப்படாத கிராமப்புற சாலைகள், அறியப்படாத நகர்ப்புறங்கள் அல்லது சாலைக் குறியிடல் குறைபாடு அல்லது இல்லாத இடங்களில் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது.

வன்பொருள் மற்றும் செயல்முறையின் பரிணாமம்.

புதிய உற்பத்தித் தலைமுறையில் வேகமான செயலிகள் மற்றும் உயர் தெளிவுத்திறன் கொண்ட கேமராக்கள் உட்பட வாகனத்தின் வன்பொருளுக்கான நிலையான புதுப்பிப்புகளால் இந்த திறன்களை செயல்படுத்துவது ஆதரிக்கப்படுகிறது. செயற்கை நுண்ணறிவு மென்பொருள் மற்றும் காரின் இயற்பியல் கூறுகளுக்கு இடையேயான செங்குத்து ஒருங்கிணைப்பு, மில்லி விநாடிகளில் எதிர்வினைகளை அனுமதிக்கிறது, பக்க மோதல்கள் அல்லது தேவையற்ற ரயில் புறப்பாடுகளைத் தவிர்க்க துல்லியம் அவசியமான குறைந்த இடைவெளிகளில் நுட்பமான சூழ்ச்சிகளுக்கு அவசியம்.