Opel şehir içinde otonom sürüş testlerine başlıyor. STADT:up adındaki öncü proje ile 2025 yılına kadar şehir içinde sürüşü kolaylaştırmayı hedefliyor.
Opel şehir içinde otonom sürüş testlerine başlıyor. STADT:up adındaki öncü proje ile 2025 yılına kadar şehir içinde sürüşü kolaylaştırmayı hedefliyor. STADT:up projesi (Şehirde Otonom Sürüş için Çözümler ve Teknolojiler: Kentsel Ulaşım Projesi), 2025 yılı sonuna kadar kentsel alanlarda otonom sürüşü etkinleştirmek adına önemli bir adım atmayı amaçlıyor. 22 proje ve geliştirme ortaklı konsorsiyum projesi, Almanya’nın Renningen kentindeki Robert Bosch GmbH kampüsünde tanıtıldı. Bu doğrultuda Opel, 2025 yılı sonuna kadar kentsel alanlarda karmaşık çevre tanımlama özelliğine sahip yenilikçi bir prototip göstermeyi hedefliyor.
KENTSEL ULAŞIM HARİTASI ÇIKACAK
STADT:up, gelecekteki kentsel ulaşım için uçtan uca, ölçeklenebilir çözümler hedefliyor. Araçlar, karmaşık şehir içi trafik senaryolarını güvenli bir şekilde yönetebilmeli ve her türlü senaryoda milisaniyeler içinde uygun yanıtı verebilmeli. Otonom sürüşün görevleri, çevrenin kapsamlı algılanmasından, diğer araçlarla tahmin, etkileşim ve işbirliğine kendi aracının davranış ve manevra planlamasına kadar uzanıyor. Yayalar, bisikletliler, farklı araçlar ve yerel toplu taşımadan oluşan karma trafiğin nasıl gelişeceği sorusu da merkezi bir öneme sahip. Buna bağlı olarak, geleceğe uygun konseptler ve kullanıcıların ihtiyaçlarına cevap veren çözümler de proje kapsamında geliştiriliyor.
YAPAY ZEKA İLE İLERLEYECEK
Kamera, LiDAR, radar gibi araç sistemlerinin olası tüm senaryolara göre hazırlanması, programlanması ve bilgisayar sisteminde tamamen entegrasyonu çok büyük öneme sahip. Tam bu noktada Rüsselsheim tesisindeki yapay zeka(AI) uzmanları devreye giriyor. Dr. Nikolas Wagner ve proje yöneticisi Frank Bonarens liderliğindeki ekip, algılama ve birleştirme için yapay zeka algoritmalarını iyileştirmenin yanı sıra, özellikle zorlu trafik koşullarının analizine ve yönetimine çok önem veriyor. Araştırma faaliyetlerinin amacı, dayanıklılığı artırırken aynı zamanda derin sinir ağlarının kararlarının izlenebilirliğini artırmak ve bunları otonom sürüş sistemini kontrol etmek için kullanmak. Bunun amacı, yüksek oranda otonom sürüşte çevre tanımlama için önemli yapı taşları sağlamak ve güvenlikle ilgili yapay zeka(AI) işlevlerinin verimli bir şekilde test edilmesine ve doğrulanmasına katkıda bulunmak.
