Otonom Araçlar

Sürücüsüz otomobiller olarak da bilinen Otonom Araçlar (AV'ler), çevrelerini algılayabilen ve insan girdisi olmadan seyredebilen araçlardır. Tüm sürüş işlevlerini yerine getirmek için gelişmiş sensörleri, karmaşık algoritmaları ve güçlü işlemcileri bir araya getiren çığır açan bir Yapay Zeka (AI) uygulamasını temsil ederler. AV'lerin birincil amacı güvenliği arttırmak, trafik akışını iyileştirmek ve araç kullanamayan insanlar için hareketliliği arttırmaktır. Bu teknoloji, otomotiv endüstrisinde inovasyonun ön saflarında yer almakta ve ulaşım ve lojistiği yeniden şekillendirmeyi vaat etmektedir.

Çekirdek Teknoloji

Her otonom aracın kalbinde dünyayı algılayan, kararlar veren ve aracın hareketlerini kontrol eden sofistike bir sistem vardır. Bu sistem büyük ölçüde aracın gözleri gibi davranan Bilgisayarlı Görme (CV) sistemine dayanır.

• Algılama: AV'ler çevreleri hakkında veri toplamak içinkameralar, radar ve LiDARdahil olmak üzere bir dizi sensör kullanır. Derin Öğrenme modelleri bu verileri işleyerek yayaları, diğer araçları ve yol işaretlerini tanımlamak için Nesne Algılama; sürülebilir yüzeyleri kaldırımlardan ayırmak için Görüntü Segmentasyonu ve yayaların ve bisikletlilerin niyetlerini tahmin etmek için Poz Tahmini gibi kritik görevleri yerine getirir.
• Sensör Füzyonu: Farklı sensörlerden gelen veriler sensör füzyonu adı verilen bir işlemle birleştirilir. Bu, çevrenin tek bir sensörün sağlayabileceğinden daha doğru tek bir modelini oluşturarak güvenilirliği ve güvenliği artırır.
• Karar Verme: Çevre anlaşıldıktan sonra, yapay zeka karar vermelidir. Bu, yol planlama, hız düzenleme ve karmaşık trafik senaryolarında gezinmeyi içerir. AV'nin bu "beyni", büyük miktarda sürüş verisi üzerinde eğitilmiş makine öğrenimi modellerinden yararlanır.

Özerklik Düzeyleri

AV'lerin gelişimi tipik olarak SAE International J3016 standardı tarafından tanımlanan ve otomasyonsuzluktan tam otomasyona doğru ilerlemeyi özetleyen altı seviyeye ayrılır.

• Seviye 0-2: Bu seviyeler, kontrolün hala sürücüde olduğu ancak otomatik acil frenleme veya şeritte kalma asistanı gibi sistemlerle desteklendiği özellikleri içerir. Birçok modern otomobil bu Gelişmiş Sürücü Destek Sistemlerine (ADAS) sahiptir.
• Seviye 3-5: Bu seviyeler, aracın belirli koşullar altında (Seviye 3), çoğu koşulda (Seviye 4) veya tüm koşullarda (Seviye 5) sürüş görevlerini devraldığı artan otomasyon derecelerini içerir. Gerçek "kendi kendine sürüş" tipik olarak Seviye 4 ve 5 ile ilişkilendirilir. Bu gelişmiş sistemlerin güvenli bir şekilde çalışması NHTSA gibi düzenleyici kurumlar için önemli bir odak noktasıdır.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Tam otonom araçlar henüz her yerde bulunmasa da, teknoloji çeşitli uygulamalarda aktif olarak kullanılmakta ve test edilmektedir.

1. Robotaksi Hizmetleri: Waymo ve Cruise gibi şirketler, çeşitli şehirlerde tamamen otonom araçlarla ticari araç çağırma hizmetleri sunmaktadır. Bu hizmetler, yolcu güvenliğini sağlamak için gerçek zamanlı nesne algılama ve izlemeye dayanarak kentsel ortamlarda gezinmek için sürücüsüz araçlarda gelişmiş yapay zeka kullanır.
2. Gelişmiş Sürücü Destek Sistemleri (ADAS): Tesla'nın Autopilot ve diğer üreticilerin benzer sistemleri gibi özellikler yeni araçlarda yaygındır. Bu sistemler direksiyon, hızlanma ve frenleme gibi görevleri otomatikleştirmek için kameraları ve yapay zekayı kullanır ve tam otonomiye doğru aşamalı bir adımı temsil eder.

Gelişim ve Eğitim

AV'lerin geliştirilmesi, genellikle COCO gibi büyük veri kümeleri veya Argoverse ve nuScenes gibi özel sürüş veri kümeleri kullanılarak titiz test ve doğrulama gerektirir. Temel modelleri YOLO11 gibi güçlü mimarilerle eğitmek, önemli hesaplama kaynakları(GPU'lar) ve PyTorch veya TensorFlow gibi çerçeveler gerektirir. CARLA gibi simülasyon ortamları, gerçek dünya dağıtımından önce sayısız senaryo altında algoritmaların güvenli bir şekilde test edilmesinde çok önemli bir rol oynamaktadır. AV güvenliğinin doğrulanması, RAND Corporation gibi kuruluşların araştırmalarında vurgulandığı gibi karmaşık bir zorluktur.

Model dağıtımı genellikle Edge AI cihazları ve NVIDIA Jetson gibi özel donanım hızlandırıcıları için model nicelleştirme gibi optimizasyon tekniklerini içerir. Tüm yaşam döngüsü, sürekli iyileştirme ve izleme için sağlam MLOps uygulamalarından yararlanır.

Otonom Araçlar ve Robotik

Otonom araç özel bir robot türü olsa da, Robotik terimi çok daha geniştir. Robotik, endüstriyel üretim kolları, cerrahi robotlar ve hava dronları da dahil olmak üzere çok çeşitli otomatik makineleri kapsar. Otonom araçlar, özellikle insanları veya malları taşımak için tasarlanmış yer tabanlı robotlardır ve daha geniş robotik alanı içinde oldukça karmaşık ve görünür bir uygulamayı temsil eder.