सेल्फ ड्राइविंग वाहनों में इस्तेमाल होने वाले सेंसर के पीछे के जादू का डेब्यू

ठीक सुबह आप दूसरी तरफ अपने कार्यालय तक पहुंचने के लिए सड़क पार कर रहे हैं, बस जब आप आधे रास्ते से होते हैं, तो आप एक ड्राइवर रहित धातु, एक रोबोट को देखते हैं, जिस ओर आप आगे बढ़ते हैं और आप एक दुविधा में पड़ जाते हैं। सड़क है या नहीं? एक मजबूत सवाल आपके दिमाग को दबाता है, "क्या कार ने मुझे नोटिस किया?" तब आप राहत महसूस करते हैं जब आप देखते हैं कि वाहन की गति अपने आप धीमी हो रही है और यह आपके लिए एक रास्ता बनाता है। लेकिन अभी क्या हुआ पर पकड़? एक मशीन को मानव स्तर की बुद्धि कैसे मिली?

इस लेख में हम इन सवालों के जवाब देने की कोशिश करेंगे, जो सेल्फ-ड्राइविंग कारों में इस्तेमाल किए गए सेंसरों पर गहराई से नज़र डालते हैं और वे हमारे भविष्य की कारों को चलाने के लिए कैसे तैयार हो रहे हैं। इसमें गोता लगाने से पहले, हम स्वायत्त वाहनों की मूल बातें, उनके ड्राइविंग मानकों, प्रमुख प्रमुख खिलाड़ियों, उनके वर्तमान विकास और परिनियोजन चरण आदि को भी पकड़ लेते हैं । इन सबके लिए हम सेल्फ-ड्राइविंग कारों पर विचार करेंगे क्योंकि वे एक प्रमुख बाजार बनाते हैं। स्वायत्त वाहनों का हिस्सा।

सेल्फ-ड्राइविंग कारों का इतिहास

ड्राइवरलेस सेल्फ ड्राइविंग कारें शुरुआत में साइंस फिक्शन से बाहर निकलती थीं लेकिन अब वे सड़कों पर उतरने के लिए तैयार हैं। लेकिन तकनीक रातोंरात उभर नहीं पाई; 1920 के दशक के उत्तरार्ध में स्व-ड्राइविंग कारों पर प्रयोग शुरू हुआ, जो रेडियो तरंगों की मदद से दूर से नियंत्रित कारों के साथ होता था। हालाँकि, 1950-1960 के दशक में DARPA जैसे अनुसंधान संगठनों द्वारा सीधे वित्त पोषित और समर्थित होने के कारण इन कारों का आशाजनक परीक्षण शुरू हुआ ।

चीजें केवल 2000 के दशक में यथार्थवादी होने लगीं, जब Google जैसे टेक-दिग्गज इसके लिए आगे आने लगे और अपनी प्रतिद्वंद्वी क्षेत्र की कंपनियों जैसे सामान्य मोटर्स, फोर्ड, और अन्य को एक झटका दिया। Google ने अपनी सेल्फ-ड्राइविंग कार परियोजना को विकसित करने की शुरुआत की जिसे अब Google waymo कहा जाता है । टैक्सी कंपनी उबर अपनी सेल्फ ड्राइविंग कार के साथ टोयोटा, बीएमडब्लू, मर्सिडीज बेंज और बाजार के अन्य प्रमुख खिलाड़ियों के साथ प्रतिस्पर्धा में आगे आती है और तब तक एलोन मस्क द्वारा संचालित टेस्ला ने भी बाजार में धमाका कर दिया था। मसालेदार।

ड्राइविंग मानक

स्व-ड्राइविंग कार और पूरी तरह से स्वायत्त कार शब्द के बीच एक बड़ा अंतर है। यह अंतर ड्राइविंग मानक के स्तर पर आधारित है जिसे नीचे समझाया गया है। ये मानक J3016 अंतरराष्ट्रीय इंजीनियरिंग और मोटर वाहन उद्योग संघ, SAE (सोसाइटी ऑफ ऑटोमोटिव इंजीनियर्स) के खंड द्वारा दिए गए हैं, और संघीय राजमार्ग अनुसंधान संस्थान द्वारा यूरोप में। यह स्तर शून्य से स्तर पांच तक छह-स्तरीय वर्गीकरण है। हालांकि, स्तर शून्य का तात्पर्य वाहन के पूर्ण नियंत्रण से नहीं बल्कि स्वचालन से है।

लेवल 1 -ड्राइव असिस्टेंस: कार की निम्न-स्तरीय सहायता जैसे कि त्वरण नियंत्रण या स्टीयरिंग नियंत्रण लेकिन दोनों एक साथ नहीं। यहां स्टीयरिंग, ब्रेकिंग, आसपास के बारे में जानना जैसे प्रमुख कार्य अभी भी चालक द्वारा नियंत्रित किए जाते हैं।

स्तर 2 -Partial स्वचालन: इस स्तर पर कार स्टीयरिंग और त्वरण दोनों की सहायता कर सकती है जबकि अधिकांश महत्वपूर्ण विशेषताओं को अभी भी चालक द्वारा मॉनिटर किया जाता है। यह उन कारों में सबसे आम स्तर है जो हम आजकल सड़क पर पा सकते हैं।

लेवल 3-कंडीशनल ऑटोमेशन: लेवल 3 पर चलते हुए जहां कार सेंसर का उपयोग करके पर्यावरण की स्थिति की निगरानी करती है और स्टीयरिंग पर ब्रेकिंग और रोलिंग जैसी आवश्यक कार्रवाई करती है, जबकि मानव चालक सिस्टम में हस्तक्षेप करने के लिए है यदि कोई अप्रत्याशित स्थिति उत्पन्न होती है।

स्तर 4-उच्च स्वचालन: यह उच्च स्तर का स्वचालन है जिसमें कार मानव इनपुट के बिना पूरी यात्रा को पूरा करने में सक्षम है। हालांकि, यह मामला अपनी स्थिति के साथ आता है कि ड्राइवर कार को इस मोड में तभी स्विच कर सकता है जब सिस्टम यह पता लगा ले कि ट्रैफ़िक की स्थिति सुरक्षित है और ट्रैफ़िक जाम नहीं है।

स्तर 5-पूर्ण स्वचालन: यह स्तर पूरी तरह से स्वचालित कारों के लिए है जो आज तक मौजूद नहीं हैं। इंजीनियर इसे बनाने की कोशिश कर रहे हैं। यह हमें स्टीयरिंग या ब्रेक के लिए मैन्युअल कंट्रोल इनपुट के बिना हमारे गंतव्य तक पहुंचने में सक्षम करेगा।

ऑटोनॉमस / सेल्फ-ड्राइविंग वाहनों में विभिन्न प्रकार के सेंसर का उपयोग किया जाता है

स्वायत्त वाहनों में विभिन्न प्रकार के सेंसर का उपयोग किया जाता है, लेकिन उनमें से प्रमुख में कैमरे, राडार, LIDAR और अल्ट्रासोनिक सेंसर का उपयोग शामिल है। स्वायत्त कारों में उपयोग किए जाने वाले सेंसर की स्थिति और प्रकार नीचे दिखाए गए हैं।

उपर्युक्त सभी सेंसर वास्तविक समय के डेटा को फ़्यूज़न ईसीयू के रूप में भी जाना जाता है, जहां आसपास के वातावरण की 360-डिग्री जानकारी प्राप्त करने के लिए डेटा संसाधित होता है। सबसे महत्वपूर्ण सेंसर जो स्वयं-ड्राइविंग वाहनों के दिल और आत्मा का निर्माण करते हैं, वे हैं RADAR, LIDAR के और कैमरा सेंसर, लेकिन हम अन्य सेंसर जैसे कि अल्ट्रासोनिक सेंसर, तापमान सेंसर, लेन डिटेक्शन सेंसर और जीपीएस के योगदान को भी नजरअंदाज नहीं कर सकते हैं। ।

नीचे दिखाया गया ग्राफ, Google पेटेंट पर किए गए शोध अध्ययन से है जो स्वायत्त या स्व-ड्राइविंग वाहनों में सेंसर के उपयोग पर केंद्रित है, अध्ययन प्रत्येक तकनीक पर पेटेंट क्षेत्र की संख्या का विश्लेषण करता है (कई सेंसर जिनमें लिडार, सोनार, रडार आदि शामिल हैं) प्रत्येक स्व-ड्राइविंग वाहन में उपयोग किए जाने वाले बुनियादी सेंसर का उपयोग करके वस्तु और बाधा का पता लगाने, वर्गीकरण और ट्रैकिंग) के लिए कैमरे।

उपरोक्त ग्राफ सेल्फ-ड्राइविंग वाहनों के लिए पेटेंट दाखिल करने के रुझानों को दर्शाता है, जिसमें सेंसर के उपयोग पर ध्यान केंद्रित किया गया है, क्योंकि यह व्याख्या की जा सकती है कि सेंसर की मदद से इन वाहनों का विकास 1970 के दशक के आसपास शुरू हुआ था। हालांकि विकास की गति काफी तेज नहीं थी, लेकिन बहुत धीमी गति से बढ़ रही थी। इसके कारण अविकसित कारखानों, अविकसित उचित अनुसंधान सुविधाओं और प्रयोगशालाओं, उच्च अंत कंप्यूटिंग की अनुपलब्धता और स्व-ड्राइविंग वाहनों की गणना और निर्णय लेने के लिए उच्च गति इंटरनेट, क्लाउड और एज आर्किटेक्चर की अनुपलब्धता जैसे कई कारण हो सकते हैं।

में 2007-2010 इस तकनीक की अचानक वृद्धि हुई थी । क्योंकि, इस अवधि के दौरान केवल एक ही कंपनी इसके लिए जिम्मेदार थी, यानी जनरल मोटर्स और अगले वर्षों में इस दौड़ में तकनीकी दिग्गज Google शामिल हो गया था और अब विभिन्न कंपनियां इस तकनीक पर काम कर रही हैं।

आने वाले वर्षों में यह अनुमान लगाया जा सकता है कि कंपनियों का एक नया सेट इस प्रौद्योगिकी क्षेत्र में आगे आएगा और अनुसंधान को विभिन्न तरीकों से आगे ले जाएगा।

स्व-ड्राइविंग वाहनों में राडार

राडार एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है जिससे वाहनों को इसकी प्रणाली को समझने में मदद मिलती है, हमने पहले से ही एक सरल अल्ट्रासोनिक अरुडिनो रडार सिस्टम बनाया है। जर्मन आविष्कारक क्रिश्चियन ह्यूल्समेयर पेटेंट 'टेलीमोबिलोस्कोप' के रडार प्रौद्योगिकी के शुरुआती कार्यान्वयन के साथ, जो कि 3000 मीटर दूर तक जहाजों का पता लगा सकता है, रडार तकनीक ने पहले विश्व युद्ध के दौरान इसका व्यापक प्रसार उपयोग पाया।

आज तेजी से आगे बढ़ते हुए, रडार तकनीक के विकास ने दुनिया भर में सैन्य, हवाई जहाज, जहाज और पनडुब्बियों में कई उपयोग के मामले लाए हैं।

कैसे काम करता है रडार?

रडार के लिए एक संक्षिप्त है ra डियो घ etection एक nd आर anging, और काफी अपने नाम से यह समझा जा सकता है कि यह रेडियो तरंगों पर काम करता है। एक ट्रांसमीटर सभी दिशाओं में रेडियो संकेतों को प्रसारित करता है और अगर रास्ते में कोई वस्तु या बाधा है, तो ये रेडियो तरंगें रडार रिसीवर को वापस दर्शाती हैं, ट्रांसमीटर और रिसीवर आवृत्ति में अंतर यात्रा के समय के लिए आनुपातिक है और इसे मापने के लिए उपयोग किया जा सकता है विभिन्न प्रकार की वस्तुओं के बीच की दूरी और अंतर।

नीचे की छवि रडार ट्रांसमिशन और रिसेप्शन ग्राफ को दर्शाती है, जहां लाल रेखा प्रेषित संकेत है और नीले रंग की लाइनें समय-समय पर विभिन्न ऑब्जेक्ट से प्राप्त संकेत हैं। चूंकि हम संचरित और प्राप्त संकेत का समय जानते हैं इसलिए हम सेंसर से ऑब्जेक्ट की दूरी की गणना करने के लिए एफएफटी विश्लेषण कर सकते हैं।

स्व ड्राइविंग कारों में राडार का उपयोग

RADAR सेंसर में से एक है जो इसे स्वायत्त बनाने के लिए कार की शीट धातु के पीछे सवारी करता है, यह एक ऐसी तकनीक है जो 20 साल से अब तक कारों के उत्पादन में है, और यह एक कार के लिए अनुकूली क्रूज नियंत्रण और स्वचालित करना संभव बनाता है आपातकालीन ब्रेक लगाना । कैमरा जैसे विज़न सिस्टम के विपरीत यह रात में या खराब मौसम में भी देखा जा सकता है और सैकड़ों गज से वस्तु की दूरी और गति का अनुमान लगा सकता है।

RADAR के साथ नकारात्मक पक्ष यह है कि यहां तक ​​कि अत्यधिक उन्नत रडार अपने वातावरण की स्पष्ट रूप से भविष्यवाणी नहीं कर सकते हैं। विचार करें कि आप एक साइकिल चालक के सामने खड़े हैं, यहाँ रडार निश्चित रूप से यह अनुमान नहीं लगा सकता है कि आप एक साइकिल चालक हैं, लेकिन यह आपको एक वस्तु या एक बाधा के रूप में पहचान सकता है और आवश्यक कार्यवाही भी कर सकता है, यह दिशा में भविष्यवाणी नहीं कर सकता है जो आप सामना कर रहे हैं वह केवल आपकी गति और चलती दिशा का पता लगा सकता है।

इंसानों की तरह गाड़ी चलाने के लिए वाहनों को पहले इंसानों की तरह देखना होगा । अफसोस की बात यह है कि, RADAR बहुत अधिक विशिष्ट नहीं है, इसका उपयोग स्वायत्त वाहनों में अन्य सेंसर के साथ किया जाना है। Google, Uber, Toyota और Waymo जैसी अधिकांश कार निर्माता कंपनियां LiDAR नामक एक अन्य सेंसर पर बहुत अधिक भरोसा करती हैं क्योंकि वे विशिष्ट विवरण वाले होते हैं, लेकिन उनकी सीमा केवल कुछ सौ मीटर की होती है। यह स्वायत्त कार निर्माता TESLA के लिए एकमात्र अपवाद है क्योंकि वे RADAR को अपने प्रमुख सेंसर के रूप में उपयोग करते हैं और मस्क को विश्वास है कि उन्हें अपने सिस्टम में कभी भी LiDAR की आवश्यकता नहीं होगी।

पहले रडार तकनीक के साथ बहुत विकास नहीं हुआ था, लेकिन अब स्वायत्त वाहनों में उनका महत्व है। विभिन्न तकनीकी कंपनियों और स्टार्टअप्स द्वारा RADAR प्रणाली में उन्नति की जा रही है। गतिशीलता में राडार की भूमिका को सुदृढ़ करने वाली कंपनियां नीचे सूचीबद्ध हैं

BOSCH

बॉश का RADAR का नवीनतम संस्करण एक स्थानीय मानचित्र बनाने में मदद कर रहा है, जिस पर वाहन चल सकता है। वे RADAR के साथ संयोजन में एक मानचित्र परत का उपयोग कर रहे हैं जो GPS और RADAR जानकारी के आधार पर सड़क हस्ताक्षर बनाने के समान स्थान का पता लगाने की अनुमति देता है ।

GPS और RADAR से इनपुट्स जोड़कर, बॉश का सिस्टम वास्तविक समय का डेटा ले सकता है और इसकी तुलना बेस मैप से कर सकता है, दोनों के बीच के पैटर्न का मिलान कर सकता है और इसके स्थानों को उच्च सटीकता के साथ निर्धारित कर सकता है।

इस तकनीक की मदद से कार कैमरे और LiDAR के भरोसे ज्यादा खराब मौसम की स्थिति में खुद को चला सकती है।

वेवइसन

WaveSense एक बोस्टन स्थित RADAR कंपनी है, जो मानती है कि सेल्फ-ड्राइविंग कारों को अपने आस-पास के मनुष्यों के समान महसूस करने की आवश्यकता नहीं है।

अन्य प्रणालियों के विपरीत उनका RADAR सड़क की सतह का नक्शा बनाकर सड़कों के माध्यम से देखने के लिए जमीन-मर्मज्ञ तरंगों का उपयोग करता है । उनकी प्रणालियाँ सड़क से 10 फीट नीचे रेडियो तरंगों को संचारित करती हैं और सिग्नल वापस प्राप्त करती हैं जो मिट्टी के प्रकार, घनत्व, चट्टानों और बुनियादी ढांचे का मानचित्र बनाती हैं।

नक्शा सड़क का एक अनूठा फिंगर प्रिंट है। कारें अपनी स्थिति की तुलना एक प्रीलोडेड मैप से कर सकती हैं और 2 सेंटीमीटर क्षैतिज और 15 सेंटीमीटर लंबवत रूप से खुद को स्थानीय कर सकती हैं।

वेव्सेंस तकनीक भी मौसम की स्थिति पर निर्भर नहीं है। ग्राउंड पेनेट्रेटिंग रडार पारंपरिक रूप से पुरातत्व, पाइप लाइन के काम और बचाव में उपयोग किया जा रहा है; ऑटोमोटिव उद्देश्यों के लिए इसका उपयोग करने वाली तरंग कंपनी पहली कंपनी है।

लुनावेव

जर्मन आकार के रूडोल्फ लुनेबर्ग द्वारा 1940 में अपने आगमन के बाद से स्पर आकार के एंटेना को RADAR उद्योग द्वारा मान्यता प्राप्त है। वे एक 360-डिग्री संवेदन क्षमता प्रदान कर सकते हैं, लेकिन अब तक समस्या यह थी कि वे मोटर वाहन उपयोग के लिए एक छोटे आकार में निर्माण करने के लिए कठिन थे।

3 डी प्रिंटिंग के परिणाम के साथ, उन्हें आसानी से डिज़ाइन किया जा सकता है। लुनेवेव 360 डिग्री एंटेना को 3 डी प्रिंटिंग की मदद से मोटे तौर पर पिंग-पोंग बॉल के आकार में डिजाइन कर रहा है।

एंटेना के अद्वितीय डिजाइन से 380 गज की दूरी पर राडार को बाधा महसूस करने की अनुमति मिलती है जो लगभग दोगुना है जो एक सामान्य एंटीना द्वारा प्राप्त किया जा सकता है। इसके अलावा, क्षेत्र एक इकाई से 360 डिग्री की संवेदन क्षमता को पार करता है, बजाय 20 डिग्री के पारंपरिक दृश्य के। छोटे आकार के कारण इसे सिस्टम में एकीकृत करना आसान है, और RADAR इकाइयों में कमी से प्रोसेसर पर बहु-छवि सिलाई भार घट जाता है।

सेल्फ-ड्राइविंग वाहनों में LiDars

LiDAR का मतलब Li ght D etection a nd R anging है, यह RADAR की तरह ही एक इमेजिंग तकनीक है, लेकिन इसके बजाय यह रेडियो तरंगों के उपयोग से प्रकाश (लेजर) का उपयोग परिवेश की इमेजिंग के लिए करता है। यह पॉइंट क्लाउड की मदद से आसानी से आसपास का 3 डी मैप तैयार कर सकता है । हालाँकि, यह कैमरे के रिज़ॉल्यूशन से मेल नहीं खा सकता है लेकिन फिर भी यह स्पष्ट है कि किसी ऑब्जेक्ट का सामना किस दिशा में हो रहा है।

कैसे काम करता है?

LiDAR को आमतौर पर स्व-ड्राइविंग वाहनों के शीर्ष पर कताई मॉड्यूल के रूप में देखा जा सकता है। जैसा कि यह घूमता है, यह उच्च गति 150,000 प्रकाश प्रति सेकंड की गति से प्रकाश उत्सर्जित करता है और फिर इससे आगे की बाधाओं को मारने के बाद वापस लौटने के लिए समय लगता है। जैसा कि प्रकाश उच्च गति पर यात्रा करता है, 300,000 किलोमीटर प्रति सेकंड यह सूत्र की सहायता से बाधा की दूरी को आसानी से माप सकता है दूरी = (प्रकाश की गति x उड़ान का समय) / 2 और विभिन्न बिंदुओं की दूरी पर्यावरण इकट्ठा होता है इसका उपयोग एक बिंदु बादल बनाने के लिए किया जाता है जिसे 3 डी छवियों में व्याख्या किया जा सकता है। यदि मोटर वाहन में उपयोग किया जाता है, तो LiDAR आमतौर पर वस्तुओं के वास्तविक आयामों को मापता है, जो एक प्लस पॉइंट देता है। आप इस लेख में LiDAR और इसके काम करने के बारे में अधिक जान सकते हैं।

कारों में LiDar का उपयोग

हालांकि LiDAR एक इम्पैकेबल इमेजिंग टेक्नोलॉजी लगती है, लेकिन इसकी अपनी कमियां हैं

• उच्च ऑपरेटिव लागत और कठिन रखरखाव
• भारी बारिश के दौरान अप्रभावी
• उच्च सूर्य कोण या विशाल प्रतिबिंब वाले स्थानों पर खराब इमेजिंग

इन कमियों के अलावा, वेमो जैसी कंपनियाँ इस तकनीक में भारी निवेश कर रही हैं ताकि इसे बेहतर बनाया जा सके क्योंकि वे अपने वाहनों के लिए इस तकनीक पर बहुत अधिक भरोसा कर रहे हैं, यहां तक ​​कि वायोमो पर्यावरण की इमेजिंग के लिए अपने प्राथमिक सेंसर के रूप में LiDAR का उपयोग करते हैं।

लेकिन अभी भी टेस्ला जैसी कंपनियां हैं जो अपने वाहनों में LiDAR के इस्तेमाल का विरोध करती हैं। टेस्ला के सीईओ एलोन मस्क ने हाल ही में LiDAR के उपयोग पर एक टिप्पणी की " लिडार एक मूर्ख की गलती है और लिडार पर भरोसा करने वाला कोई भी व्यक्ति बर्बाद होता है ।" उनकी कंपनी टेस्ला LiDARs के बिना सेल्फ ड्राइविंग हासिल करने में सक्षम रही है, टेस्ला में इस्तेमाल किए गए सेंसर और इसकी कवरिंग रेंज नीचे दिखाई गई है।

यह सीधे Ford, GM Cruise, Uber और Waymo जैसी कंपनियों के खिलाफ आता है, जो सोचते हैं कि LiDAR सेंसर सूट का एक अनिवार्य हिस्सा है, कस्तूरी को इस पर उद्धृत किया जाता है कि " LiDAR लंगड़ा है, वे वाला LiDAR डंप कर रहे हैं, मेरे शब्दों को चिह्नित करें। यही मेरी भविष्यवाणी है । ” इसके अलावा विश्वविद्यालय LiDAR को डंप करने के कस्क के फैसले का समर्थन कर रहे हैं क्योंकि एक वाहन के दोनों ओर दो सस्ते कैमरे LiDAR की लागत के कुछ अंश के साथ लगभग LiDAR की सटीकता के साथ वस्तुओं का पता लगा सकते हैं। टेस्ला कार के दोनों ओर लगाए गए कैमरों को नीचे की छवि में दिखाया गया है।

सेल्फ-ड्राइविंग वाहनों में कैमरे

सभी सेल्फ-ड्राइविंग वाहन कई कैमरों का उपयोग करते हैं ताकि आसपास के वातावरण का 360 डिग्री दृश्य हो। सामने, पीछे, बाएँ और दाएँ जैसे प्रत्येक पक्ष के कई कैमरों का उपयोग किया जाता है और अंत में छवियों को एक साथ जोड़कर 360-डिग्री दृश्य बनाया जाता है। जबकि, कुछ कैमरों में 120 डिग्री और छोटी रेंज के रूप में अधिक विस्तृत दृश्य होता है और दूसरा लंबी दूरी के दृश्य प्रदान करने के लिए अधिक संकीर्ण दृश्य पर केंद्रित होता है। इन वाहनों में लगे कुछ कैमरों में सुपर वाइड नयनाभिराम दृश्य होने का मछली-आंख पर प्रभाव पड़ता है। इन सभी कैमरों का उपयोग कुछ कंप्यूटर दृष्टि एल्गोरिदम के साथ किया जाता है जो वाहन के लिए सभी विश्लेषण और पता लगाने का काम करते हैं। आप अन्य छवि प्रसंस्करण से संबंधित लेख भी देख सकते हैं जिन्हें हमने पहले कवर किया है।

कारों में कैमरे का उपयोग

वाहनों में कैमरों का उपयोग एक लंबे समय के लिए किया जा रहा है जैसे कि पार्किंग सहायता और कारों के पीछे की निगरानी। अब चूंकि सेल्फ-ड्राइविंग वाहन की तकनीक विकसित हो रही है, इसलिए वाहनों में कैमरे की भूमिका पर फिर से विचार किया जा रहा है। पर्यावरण के बारे में 360 डिग्री के आसपास के दृश्य प्रदान करते हुए, कैमरे सड़क के माध्यम से वाहनों को स्वायत्त रूप से चलाने में सक्षम हैं।

सड़क के चारों ओर का दृश्य देखने के लिए, कैमरे को वाहन के विभिन्न स्थानों पर एकीकृत किया जाता है, सामने एक व्यापक दृश्य कैमरा सेंसर का उपयोग दूरबीन दृष्टि प्रणाली के रूप में भी किया जाता है और बाईं और दाईं ओर एककोशिकीय दृष्टि प्रणाली का उपयोग किया जाता है और पीछे एक पार्किंग कैमरा का उपयोग किया जाता है। ये सभी कैमरा इकाइयां छवियों को नियंत्रण इकाइयों में लाती हैं और यह चित्रों को चारों ओर से देखने के लिए टांके लगाती हैं।

सेल्फ-ड्राइविंग वाहनों में अन्य प्रकार के सेंसर

उपरोक्त तीनों सेंसरों के अलावा, कुछ अन्य प्रकार के सेंसर्स हैं जिनका उपयोग स्वयं ड्राइविंग वाहनों में विभिन्न उद्देश्यों के लिए किया जाता है जैसे लेन डिटेक्शन, टायर-प्रेशर मॉनिटरिंग, तापमान नियंत्रण, बाहरी लाइटनिंग कंट्रोल, टेलीमैटिक्स सिस्टम, हेडलाइट कंट्रोल आदि।

स्व-ड्राइविंग वाहनों का भविष्य रोमांचक है और अभी भी विकास के अधीन है, भविष्य में कई कंपनियां दौड़ को चलाने के लिए आगे आ रही हैं, और इसके साथ इस तकनीक का सुरक्षित उपयोग करने के लिए कई नए कानून और मानक बनाए जाएंगे।