Avtomobil sənayesi sürücüsüz nəqliyyat vasitələri nəqliyyat texnologiyasında növbəti perspektiv kimi meydana çıxarkən inqilabi bir çevriliş yaşayır. Bu avtonom sistemlər süni intellekt, irəlli sensorlar və insan müdaxiləsi olmadan yollarda hərəkət edə bilən nəqliyyat vasitələri yaratmaq üçün inkişaf etmiş təhlükəsizlik protokollarını birləşdirərək mühəndislik innovasiyalarının onilliklərini əks etdirir. İstehsalçılar bu texnologiyanı təkmilləşdirmək üçün yarışarkən, sürücüsüz nəqliyyat vasitələrinə daxil edilmiş kompleks təhlükəsizlik xüsusiyyətlərini başa düşmək istehlakçılar, tənzimləyicilər və sənaye peşəkarları üçün vacibdir.
İşığın Yayılması və Aralığın Ölçülməsi (LiDAR) sistemləri avtonom nəqliyyat vasitələrinin dərk etməsinin əsasını təşkil edir və ətraf mühitin detallı üçölçülü xəritəsini real vaxtda yaradır. Bu cür inkişaf etmiş sensorlar saniyədə milyonlarla lazer impulsu yayır və işığın obyektlərdən əks olunub sensora qayıtmağa çatdığı vaxtı ölçür. Bu proses dəqiq məsafə ölçümləri yaradır və pəncərəli nöqtə buludları formalaşdırır ki, bu da sürətsiz nəqliyyat vasitələrinin maneələri, piyadaları, digər avtomobilləri və yol elementlərini fövqəladə dəqiqliklə aşkar etməsinə imkan verir.
Avtomobilin ətrafında strategiyaya uyğun yerləşdirilmiş bir neçə LiDAR vahidinin inteqrasiyası, 360 dərəcəlik tam əhatə dairəsini təmin edir və ənənəvi güzgü əsaslı sistemlərin yarada biləcəyi kor zonaları aradan qaldırır. Müasir LiDAR sistemləri bir neçə santimetr ölçüsündə obyektləri aşkar edə bilir və yüngül yağış və duman da daxil olmaqla müxtəlif hava şəraitində effektiv şəkildə işləyir. Bu texnologiya avtonom avtomobillərə insan reaksiya imkanlarını tez-tez üstələyən dəqiqliklə təhlükəsiz izləmə məsafəsini saxlamağa, mürəkkəb kəsişmələrdə hərəkət etməyə və gözlənilməz maneələrə reaksiya verməyə imkan verir.
Sürücüsüz avtomobillərdə inteqrasiya edilmiş yüksək keyfiyyətli kameralar avtonom sistemin rəqəmsal gözləri kimi xidmət edir və qərar qəbul etmə prosesləri üçün vacib vizual məlumatlar təmin edir. Bu kamera massivlərinə adətən yol şəraitini, nəqliyyat nişanlarını, hərəkət zolaqlarını və ətrafdakı avtomobilləri ətraflı şəkildə çəkən ön, arxa və yan tərəfə baxan bloklar daxildir. İrəliləmiş kompüter görmə alqoritmləri bu vizual məlumatları real vaxtda emal edir, obyektləri müəyyən edir, nəqliyyat siqnallarını şərh edir və təhlükəsiz yönəldilmə üçün lazım olan yol infrastruktur elementlərini tanıyır.
Bir neçə kamera sisteminin təmin etdiyi redundansiya sayəsində bir vahid çıxış qazansa və ya görsünlüyü bağlansa, digərli əsaslı vizual məlumatları verməyə davam edə bilər. Maşın öyrənmə alqoritmləri obyekt tanımada dəqiqliyi davamlı olaraq artırır və sistemə müxtəlif növ nəqliyyat vasitələrini fərqləndirməyə, piyadaların davranış şablonlarını müəyyən etməyə və mürəkkəb hərəkət vəziyyətlərini şərh etməyə imkan verir. Bu kamera sistemləri avtomobilin ətraf mühiti barədə ətraflı başa düşmə yaratmaq üçün digər sensor texnologiyaları ilə birlikdə işləyir.

Sürücüsüz nəqliyyat vasitələrini idarə edən süni intellekt sistemləri, sensor məlumatlarının böyük həcmli toplusunu emal etmək və təhlükəsizliyi digər bütün amillərdən üstün tutan ani qərarlar qəbul etmək üçün nəzərdə tutulmuş mürəkkəb alqoritmlərdən istifadə edir. Bu İİ sistemləri, hər hansı bir vəziyyətdə ən təhlükəsiz hərəkət üsulunu müəyyənləşdirmək üçün sensor siqnalları, hərəkət şablonları, hava şəraiti və yol infrastrukturuna dair məlumatlar daxil olmaqla, bir neçə məlumat axınını eyni zamanda analiz edir. Qərar qəbul etmə prosesi bir çox dəyişən və mümkün nəticələri nəzərə alır və sərnişinlərə, piyadalara və digər yol iştirakçılarına olan riski minimuma endirmək üçün tədbirlər seçir.
Bu sistemlərdəki maşın öyrənmə komponentləri toplanmış sürüş təcrübəsi və ssenari analizinə əsasən daimi olaraq uyğunlaşır və təkmilləşir. Süni intellekt hərəkət anlayışındakı nümunələri tanıya, potensial təhlükələri proqnozlaşdıra və vaxt keçdikcə getdikcə daha da mürəkkəb olan qeyri-adi vəziyyətlərə reaksiya verə bilər. Təcili tormozlama, maneələrdən qaçma və toqquşmadan yayınma strategiyaları bu cür ağıllı sistemlərlə həyata keçirilir və tez-tez insan sürücülərinin əldə edə biləcəyindən xeyli daha sürətli reaksiya müddəti ilə fəaliyyət göstərir.
İrəli səviyyə proqnozlaşdırıcı modellemə imkanları avtonom nəqliyyat vasitələrinə potensial təhlükəsizlik risklərini onlar birbaşa təhlükə halına gəlməmişdən əvvəl proqnozlaşdırmağa imkan yaradır. Bu sistemlər cari hərəkət şəraitini, nəqliyyat vasitələrinin trayektoriyalarını və ətraf mühit amillərini təhlil edərək gələcəyin bir neçə saniyəsinə dair ehtimal olunan ssenariləri proqnozlaşdırır. Bir neçə mümkün nəticənin modelləşdirilməsi ilə i̇şəgötürməyən nəqliyyat vasitələri olan hallara reaksiya verməkdənsə, təhlükəli vəziyyətlərdən qaçmaq üçün öncədən davranışlarını tənzimləyə bilirlər.
Proqnozlaşdırıcı alqoritmlər piyada hərəkət nümunələri, velosipedçilərin davranışı və digər avtomobillərin zolaqlarını dəyişmə ehtimalı ya da gözlənilməz manevrlər etməsi kimi amilləri nəzərə alır. Bu irəlibaxan təhlükəsizlik yanaşması avtonom sistemlərə yol üzərində optimal mövqe saxlamağa, sürəti vaxtında tənzimləməyə və mümkün təcili hallara hazırlaşmağa imkan verir. Bu proqnozlaşdırıcı modellərin real həyat məlumatları toplanmaqla davamlı təkmilləşdirilməsi onların dəqiqliyini və səmərəliliyini zamanla artırır.
Pilotlaşdırılmayan nəqliyyat vasitələri birincil komponentlərin işləməməsi və ya nasazlıqlar baş verdikdə belə təhlükəsiz istismara davam etməyi təmin edən bir neçə ehtiyat sistemi daxil edir. Bu ehtiyat sistemlərinə ikinci kompüter blokları, alternativ sensor qurğuları və sistem nasazlığı baş verdiyində kritik təhlükəsizlik funksiyalarını saxlaya biləcək müstəqil enerji təchizatı sistemləri daxildir. Ehtiyat arxitektura kosmik sənayenin standartlarına uyğundur ki, burada tək xətaların yaranması nəticəsində nəqliyyat vasitəsinin təhlükəsizliyi pozula biləcək tək nöqtələrini aradan qaldırmaq üçün bir neçə müstəqil sistem eyni funksiyaları yerinə yetirir.
Hər bir kritik sistem komponentinin idarəetməni lazımi hallarda həyata keçirmək üçün ən azı bir ehtiyat komponenti var. Məsələn, əgər əsas LiDAR sistemi işləmirsə, ikinci dərəcəli vahidlər mühit haqqında məlumatı təmin etməyə davam edərkən avtomobil təhlükəsiz şəkildə xidmət mərkəzinə yönəlir. Eynilə, ehtiyat hesablama sistemləri emal üzərlərinə nəzarəti götürə bilər və təkrarlanan rabitə sistemləri hərəkət idarəetmə infrastrukturuna və təcili xidmətlərə daimi qoşulmağı təmin edir.
Avtomatlaşdırılmış nəqliyyat vasitələrinə daxil edilmiş kompleks təcili reaksiya protokolları kritik vəziyyətlər və ya sistem nasazlıqları zamanı uyğun tədbirlərin görülmesini təmin edir. Bu protokollar nəqliyyat vasitəsini nəzarət olunan şəkildə dayandıra bilən avtomatik təcili tormoz sistemi, digər sürücüləri xəbərdar etmək üçün təhlükə işığı aktivasiyası və qəzalar baş verdikdə təcili xidmətlərə xəbərdarlıq edən rabitə sistemlərini əhatə edir. Təcili reaksiya sistemləri əsas avtonom sürüş funksiyalarından asılı olmayaraq işləyir və beləliklə, ciddi sistem arızaları baş verdikdə belə fəaliyyətini saxlayır.
Təcili protokollar aktivləşdikdə, nəqliyyat vasitəsi ətrafındakı hərəkətə təsirin minimuma endirilməsi şərti ilə sərnişinlərin təhlükəsizliyini prioritet edir. Bu, kənarına nəzarət olunan dayanma manevrini yerinə yetirməyi, təcili işıqlandırma lampalarını aktivləşdirməyi və təcili xidmətlərlə əlaqə qurmağı daxil edə bilər. Sistemlər ehtiyac olduqda sərnişinlərin və ya məsafədən idarəetmə operatorlarının idarəetməni götürməsinə imkan verən əl ilə idarəetmə funksiyasını da özündə birləşdirir ki, bu da təhlükəsizlik təminatına əlavə təbəqə əlavə edir.
İrəli səviyyə kommunikasiya sistemləri, idarəetməsiz nəqliyyat vasitələrinin ətrafındakı digər avtonom və bağlantılı nəqliyyat vasitələri ilə təhlükəsizlik üzrə kritik məlumat mübadiləsi etməsinə imkan verir. Nəqliyyat vasitələri arasındakı (V2V) rabitə şəbəkələri sürət, istiqamət, tormozlama hərəkətləri və təhlükə aşkarlanması haqqında real vaxt rejimində məlumat ötürür və nəqliyyat vasitələrinin birgə qarşılıqlı təsadüfləri qarşısını almaq üçün əməkdaşlıq etdiyi təhlükəsizlik mühiti yaradır. Paylaşılan məlumatlar hər bir nəqliyyat vasitəsinin sahədəki bütün bağlantılı nəqliyyat vasitələrinin kollektiv bilincinə əsasən daha məlumatlı qərarlar verməsinə imkan verir.
Kommunikasiya protokolları, təhlükəsiz və etibarlı məlumat ötürülməsini təmin etmək üçün standartlaşdırılmış mesaj formatlarını və şifrələməni əhatə edir. Bir avtomobil yoldakı zibil kimi təhlükəni və ya pis hava şəraitini aşkar etdikdə, bu məlumat dərhal digər avtomobillərlə paylaşılarak onlara marşrutlarını və ya davranışlarını uyğun şəkildə dəyişdirməyə imkan verir. Bu əməkdaşlıq təhlükəsizlik yanaşması, tək bir avtomobilin müstəqil olaraq əldə edə biləcəyindən daha geniş situativ biliyə malik olmaqla, fərdi avtomobil təhlükəsizlik sistemlərinin səmərəliliyini əhəmiyyətli dərəcədə artırır.
Sürücüsüz nəqliyyat vasitələri ağıllı nəqliyyat infrastruktur sistemləri ilə inteqrasiya olunaraq, yol vəziyyəti, işıqlı xətlərin iş vaxtı, tikinti zonaları və təcili yardım maşınlarının yerləşdiyi yerlər barədə real vaxt rejimində məlumat alır. Nəqliyyat vasitəsi ilə infrastruktur arasındakı (V2I) rabitə avtonom nəqliyyat vasitələrinin təhlükəsizliyə ən yaxşı şəkildə uyğunlaşdırılmasına imkan yaradır və ümumi yol təhlükəsizliyinin yaxşılaşdırılması üçün nəqliyyat idarəetmə sistemləri ilə əlaqə saxlayır. Bu inteqrasiya, bord sensorları vasitəsilə dərhal görünməyən, məsələn, gələcəkdəki işıqlı xətt dəyişiklikləri və ya irəlidə olan yol təmiri kimi məlumatlara çıxış imkanı verir.
Ağıllı nəqliyyat sistemləri təcili yardım vasitələrinə prioritet marşrutu təmin edə, pik dövrlərdə hərəkət axınını koordinasiya edə və avtonom maşınları yol boyu monitorinq sistemləri tərəfindən aşkar edilən potensial təhlükələr barədə xəbərdar edə bilər. Bu inteqrasiya fərdi avtomobil imkanlarının kənarına çıxan, bütün yol iştirakçıları üçün təhlükəsizliyi yaxşılaşdırmaq üçün kollektiv intellektindən istifadə edən ətraflı bir təhlükəsizlik şəbəkəsi yaradır. Kommunikasiya sistemlərinə şəbəkə pozuntuları və ya kiber təhlükəsizlik təhdidləri zamanı belə işin davam etdirilməsini təmin etmək üçün rezerv kanallar və protokollar daxildir.
Sürücüsüz nəqliyyat vasitələrini qoruyan kiber təhlükəsizlik çərçivəsi, yetkisiz girişləri maneə törətmək və nəqliyyat vasitəsinin təhlükəsizliyini təhlükə altına ala biləcək kiber hücumlardan qorunmaq üçün nəzərdə tutulmuş bir neçə müdafiə təbəqəsindən ibarətdir. Bu təhlükəsizlik tədbirlərinə şifrələnmiş rabitə protokolları, təhlükəsiz önyükləmə prosesləri, hücumu aşkar etmə sistemləri və hava yolu ilə təmin edilən tez-tez təhlükəsizlik yeniləmələri daxildir. Çoxtəbəqəli yanaşma, bir təhlükəsizlik tədbirinin pozulması halında belə, sistem bütövlüyünü saxlamaq üçün əlavə qorunmanın mövcud olmasını təmin edir.
Avtomobilin kompüter sistemlərindəki hardware təhlükəsizlik modulları şifrələmə açarları və kritik təhlükəsizlik funksiyaları üçün toxunulmaz saxlama təmin edir. Bu xüsusi komponentlər, nəqliyyat vasitəsinin sistemlərinə fiziki giriş halında dahi məlumatların qorunmasını təmin edir. Mütəmadi təhlükəsizlik auditləri və penetrasiya testləri, kiber təhlükəsizlik qorunmasının ən yüksək standartlarını qoruyaraq, zərərli aktyorlar tərəfindən istismar edilməzdən əvvəl potensial zəifliklərin müəyyən edilməsinə kömək edir.
Sürücüsüz nəqliyyat vasitələrinin şəxsi və iş məlumatlarını toplamasını, saxlanmasını və ötürülməsini idarə edən ətraflı məlumat təhlükəsizliyi protokolları sərnişin gizliliyini və sistem təhlükəsizliyini qoruyur. Bu protokollar təhlükəsiz istismar üçün yalnız zəruri olan məlumatların toplanmasını həddində saxlayan məlumatların minimuma endirilməsi prinsipini, fərdi gizliliyi qoruyan anonimləşdirmə üsullarını və həssas məlumatlara qeyri-icazəli girişin qarşısını alan təhlükəsiz saxlama sistemlərini özündə cəmləşdirir. Məlumatların emal prosedurları informasiya təhlükəsizliyi üzrə beynəlxalq gizlilik qaydalarına və sənaye standartlarına uyğundur.
Şəffaf gizlilik siyasətləri istifadəçilərə toplanan məlumatlar, onların necə istifadə edildiyi və şəxsi məlumata kimin giriş haqqı olduğu barədə məlumat verir. İstifadəçilər gizlilik parametrləri vasitəsilə öz məlumatlarına nəzarət edir və qeyri-mühüm məlumatların toplanmasından imtina etmək üçün uyğun mexanizmlərdən istifadə edirlər. Sistemlər həmçinin müəyyən edilmiş müddətlərdən sonra şəxsi məlumatları avtomatik silən protokollar daxil edir ki, bu da tarixi məlumatların tərsimizcə yığılmasını və nəqliyyat vasitəsi istifadəçiləri üçün gizlilik risklərinin yaranmasını maneə törətmir.
Pilotlaşdırılmayan nəqliyyat vasitələri gözlənilməz yol şəraitini və ya maneələri aşkar etmək və onlara reaksiya vermək üçün irəliləmiş sensorlar, süni intellekt və proqnozlaşdıran alqoritmlərin birləşməsindən istifadə edir. LiDAR, kameranı və radar sistemlərini də daxil edən çoxsensorlu yanaşma nəqliyyat vasitəsinin real vaxtda maneələri, tullantıları və ya dəyişən yol şəraitini müəyyənləşdirməsinə imkan verən ətraf mühitin tam izlənməsini təmin edir. Gözlənilməz hallar baş verdikdə, İİ sistemi bir neçə cavab variantını tez bir zamanda təhlil edir və xüsusi şəraitdən asılı olaraq, təcili tormozlama, maneənin üstünə getmə və ya nəzarət olunan dayanma da daxil olmaqla, ən təhlükəsiz hərəkət üsulunu seçir.
Avtomatlaşdırılmış nəqliyyat vasitələri sistem xətaları zamanı təhlükəsizliyi təmin etmək üçün bir neçə ehtiyat sistemi və təhlükəsizlik mexanizmlərini daxil edir. Əgər əsas avtonom sürüş sistemi xətaya uğrayarsa, ehtiyat sistemləri avtomatik olaraq işə düşür və nəqliyyat vasitəsi təcili protokolları yerinə yetirərkən təhlükəsiz istismara davam edir. Bu protokollar ümumiyyətlə, sürətin tədricən azaldılmasını və nəqliyyat vasitəsinin yol kənarına və ya çimərliyə doğru təhlükəsiz manevrləşdirilməsini, burada idarə olunan şəkildə dayanmasını nəzərdə tutur. Təcili hallar sistemi xəbərdarlıq işıqlarını işə salır, lazım olduqda təcili xidmətlərə xəbər verir və sərnişinlərə və ya uzaqdan idarəedici operatorlara nəqliyyat vasitəsinin idarəetməsini götürmək üçün manual idarəetmə imkanı verə bilər.
Müasir sürücüsüz nəqliyyat vasitələri yağış və qar daxil olmaqla müxtəlif hava şəraitində təhlükəsiz şəkildə işləyə bilən, hava şəraitinə davamlı sensor sistemləri və uyğunlaşan alqoritmlərlə hazırlanır. Lakin şiddətli hava şəraiti xüsusilə kamera və bəzi LiDAR sistemləri kimi müəyyən sensorların səmərəliliyini azalda bilər. Nəqliyyat vasitələri bu məhdudiyyətləri bir neçə mənbədən gələn məlumatları birləşdirən sensorların birləşməsi üsulları ilə telafi edir və pisləşmiş hava şəraitində hərəkət sürətini azalda və ya daha ehtiyatlı idarəetmə rejimlərini aktivləşdirə bilər. Bəzi avtonom nəqliyyat vasitələrinin ekstremal hava şəraitində də məhdudiyyətləri ola bilər və şiddətli fəlakətlər və ya qasırğalar zamanı insan müdaxiləsi tələb oluna bilər və ya avtonom şəkildə işləyə bilməz.
Pilot avtomobillər kiberhücumlara qarşı müdafiə üçün çoxlu şifrələmə, təhlükəsiz rabitə protokolları, nüfuz aşkarlama sistemləri və müntəzəm təhlükəsizlik yeniləmələri daxil olmaqla kompleks kibertəhlükəsizlik tədbirlərindən istifadə edir. Təhlükəsizlik arxitekturasına kritik təhlükəsizlik funksiyalarını daha az təhlükəsiz komponentlərdən ayırmaq üçün izolyasiya edilmiş sistemlər, zədələnməyə qarşı təhlükəsizlik modulları və şübhəli fəaliyyətin davamlı monitorinqi daxildir. İstehsalçılar tez-tez təhlükəsiz "over-the-air" sistemlər vasitəsilə təhlükəsizlik yamaları və yeniləmələr yayımlayır və avtomobillərdə müəyyən komponentlər kiberhücuma məruz qalsa belə təhlükəsiz işləməni saxlaya bilən ehtiyat sistemlər mövcuddur. Bundan əlavə, sənaye daxilində əməkdaşlıq və standartlaşdırılmış təhlükəsizlik protokolları müxtəlif avtonom avtomobil platformaları üzrə ardıcıl təhlükəsizliyin təmin edilməsinə kömək edir.
Son Xəbərlər