Автономи тэдүүрлэлтийн үе шат нь бүх салбарт төтөрхийн хувирдлыг үүсгэж, гэтэд автономи тэдүүрлэлтийн хамгийн хүнд шалгалт нь жолоочгүй тавангуудын хүнд нөхцөлд замын аюулгүй навигацийн чадвар юм. Хүнд уулзагааны замууд, хүнд налуу, шороонд бүрхүүлсэн барилга талбай, талхим талбай зэрэг хүнд нөхцөлд автономи системүүд нь төвөгтэй бүрхүүлсэн замын дагуу аюулгүй, үр дүнтэй ажиллах чадварыг үзүүрлэх ёстой. Жолоочгүй тавангуудын төвөгтэй нөхцөлд хэрхэн ажиллахыг ойлгохын тулд өндөр түвшний сенсорууд, умас-искусственный интеллект алгоритмууд, механик түшүүрлэлт, дугуйн технологи зэрэг хүчин зүйлсийн нийлмүүл интеграцийг судлах шаардлагатай, ийнхүү традицион автономи шийдлүүд ихэвчлэн хүнд бүрхүүлсэн замын дагуу аюулгүй, үр дүнтэй ажиллах чадварыг үзүүрлэх ёстой.
Жолоочгүй төхөөрөмжүүдийн газрын навигацийн асуудал хялбар саад илрүүлэхтээс хэтэрнэ. Түүн дээр төхөөрөмжүүд үүрд тулгуур газрын тогтвортой байдлыг үнэлж, хөдөлгүүр хүчний алдагдалыг урьдчилан таамаглаж, суурийн системийг бодит цагт тохирулж, аюулгүй ажиллах, миссиян зорилгоос хөндлөн оршихгүй зам сонгож шуурхай шийдвэр гаргаж чадах ёстой. Хүнд металлурги, цэргийн логистик, хөдөө аж ахуйн автоматжуулалт, онцгой нөхцөлд тусламж үзүүлэх үйл ажиллагаанд жолоочгүй төхөөрөмжүүд ашиглаж буй салбарууд нь туршлагатай хүн операторуудын хувьд ч хүнд бүтээмжтүүдийг давахад чадварлаг шийдлүүдийг шаардаж буй. Энэ нүүрлүүдийн дэлгэрэнгүй судалгаа жолоочгүй төхөөрөмжүүдийн автономи системүүдийн хувьд үүрд ядуу бүтээмжтүүдийг давахад чадварлаг технологийн олон талт нүүрлүүдийн хандлагаа илтгэн харуулж буй.
Хүнд нөхцөлд ажиллах зориулалттай жолоочгүй тэдүүрүүд нь орчинд бүрдүүлсэн дүрслэлүүдийн хамтын архитектурыг ашиглан орчны нарийн дүрслэлүүдийг бүтээдэг. LIDAR системүүд нь миллиметр түвшинд нарийн газрын гадаргууг төсөөлөх гурван хэмжээст цэгүүдийн олонлог үүсгэдэг, түүн дотор бүрхүүлийн өндөр өөрчлөлтүүд, гадаргуугийн товгор-хонхорууд, саадын хэлбэрүүдийг бүрхүүлгүй харах үед ч илрүүлдэг. Лазер суурт сенсорүүд нь төвөгтэй газрын нөхцөлд онцгой бөөрсгөн, хөнгөн цайвар утаа, ургамалын хооронд нүүрлүүлж чадах үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүднүүр үүдн......
Дэвшилтэт компьютерийн хараа алгоритмуудтай хангасан камерууд нь газрын гадаргуугийн бүтцүүр, гадаргуугийн материалын шинж чанаруудыг тодорхойлж, газрын тогтвортой байдалд заагч бүтэн визуал шүүмжүүрүүдийг илрүүлдэг. Стерео камеруудын бүрдүүлэлт нь гүн харах чадварыг хангаж, LIDAR-ын өгөгдлүүдийг баталж, усны бүс, хөврүүн хөрс зэрэг дүрсүүдийг ялгахад чухал өнгөн мэдээллийг үзүүрлүүдэг. Инерт цагаан хэмжигч нь машинны толгойн өнцөг, хазайх өнцөг, хурдатгалын хувиршлыг тасралтгүй хяналд тавьж, газрын бүтцүүрт үүсгэх саадыг машинаа тогтвортой байлгахаас өмнө таамаглах үйлдлийн алгоритмуудад мэдээллийг оруулдэг. Энэ олон давхар сенсорын систем нь драйвергүй машинуудын сенсоруудын аль нь нь ч орчинд боорцогдож, механик хүчнүүрт үлдмүүрт орж, үйлдлийн чанар муудаж буй үед ч төлөв бүхий бүх төлөв бүхий мэдээллийн хяналдыг хадгалж үлдмүүрт орж, үйлдлийн чанар муудаж буй үед ч төлөв бүхий бүх төлөв бүхий мэдээллийн хяналдыг хадгалж үлдмүүрт орж, үйлдлийн чанар муудаж буй үед ч төлөв бүхий бүх төлөв бүхий мэдээллийн хяналдыг хадгалж үлдмүүрт орж, үйлдлийн чанар муудаж буй үед ч төлөв бүхий бүх төлөв бүхий мэдээллийн хяналдыг хадгалж үлдмүүрт орж, үйлдлийн чанар муудаж буй үед ч төлөв бүхий бүх төлөв бүхий мэдээллийн хяналдыг хадгалж үлдмүүрт орж, үйлдлийн чанар муудаж буй үед ч төлөв бүхий бүх төлөв бүхий мэдээллийн хяналдыг хадгалж үлдмүүрт орж, үйлдлийн чанар муудаж буй үед ч төлөв бүхий бүх төлөв бүхий мэдээллийн хяналдыг хадгалж үлдмүүрт орж, үйлдлийн чанар муудаж буй үед ч төлөв бүх......
Дөрвөлжин газрын гадаргууг тодорхой механик шинж чанарууд болон нүүрдэх чадварын онцлогт үндэслэн ангилж чадах дэвшилт газрын гадаргууг ангилж чадах системүүд нь жолоочгүй төхөөрөмжүүдийн гадаргууг тодорхой ангилалд хамааруулахыг хангана. Хүчтэр өгөгдлийн сангууд дээр сургагдсан машин сургалтын загварүүд сенсорын өгөгдлийн гаралт хуулийг шинжлэх замаар чулуу, пясок, шороо, ногоо, цас, бусад гадаргуу төрлүүдтэй холбоотой дүрсүүдийг танидаг. Эдгээр ангилалын системүүд зөвхөн визуал дүрслэлт не бүтэц, амьдралын гадаргууны хүчтэрлүүдийг ЛИДАР-ын интенсив буцалт ба микро-топографийн шинжлэлт үндэслэн үнэлдэг. Дараа нь автоном систем газрын гадаргууны ангилалыг төхөөрөмжүүдийн чадварын профилтой холбож, аюулгүй нүүрдэхийн тулд оптималь хурд, захиргааны өнцгүүд, хүчний тархалтын стратегийг тодорхойлдог.
Газрын навчлалын шинжилгээний алгоритмууд нь газрын дарга чадвар, налууны тогтвортой байдал, ангилалд орж буй гадаргуунуудын хөдөлгөөний коэффициентүүдийг загварчлан төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвхөн төвх......
Хүнгүй тээврийн хэрэгсэлд зориулж хүнд нөхцөлд замын төлөвлөлт хийх нь аялалын хугацааг хамгийн бага байлгах, энергийн үр дүнтэй ашиглалт, аюулгүй байдлын хязгаар, миссия-тодорхой приоритетууд гэх мэт олон зөрчилдөх зорилгоос хоёр талын тэнцвэрт баланс бүтээх алгоритмуудыг шаардаж буй. Тодорхой заагдмүүрт замын навигацийн үед урьдчилан тогтоосон замын шугамууд тээврийн хэрэгсэлийн хөдөлгөөнийг хязгаарлаж буйн харин газрын доторх автоном системүүд нь газрын онцлог, саадуудын тархалт, тээврийн хэрэгсэлийн динамик хязгааруудыг тооцож, хоёр хэмжээст орон зүйд тооломжгүй олон боломжит траекториудыг үнэлж буй. Иерархик төлөвлөлтийн архитектуур нь энэ нарийн бүтэцтэй бодлогыг миссиян түвшинд стратегийн замын сонголт, дундаж цэгүүдийн хувьд тактикийн замын төлөвлөлт, мөрдөх аюулгүй байдлын хувьд реактив траекторийн засварлалт гэх мэт хэсгүүдэд хуваадаг.
Урьдчилан хөгжсөн жолоочгүй тээврийн хэрэгсэл автономын системүүдийн хувьд урт замыг сонгохыг зөвшөөрдөг, газрын нөхцөлүүдийн хүнд бүтэц ба зайг жинлэн тооцох үнэ-функц оптимизацийг хэрэгжүүлэх, үүнд нарийн налуу гадаргуу ба тогтворгүй газар нүүрүүд машины боломжит чадавхийг зөрчих аюулд оршмуйн шалтгааныг харгалзан үзэх. Граф-суурьт хайлт алгоритмууд шийдийн оронд үр дүнтэй хайлт хийдөг, бүтээж нехүртүүр замуудыг цаг тухайд нь хасаж, бодит цагт ажиллахад тохиромжтой бодит бүтээмжийг хадгалдөг. Монте Карло симуляци техникүүд нь төвөгтэй нөхцөлд замын аюулгүй байдлыг үнэлдөг, түүнд газрын параметрүүдийн өөрчлөгдөх таамаглалуудын дагуу мянган орчинд виртуал нүүрлүүдийг гүйцэтгэж, магадлалт орчин нөхцөлд хүлээж буй рискийн профильтой замуудыг илрүүлдөг.
Төвөгтэй газар дээр төлөвлөсөн траекториудыг гүйцэтгэх нь машинны хурдыг одоогийн гадаргууны нөхцөлүүд болон урд талд бүүртгэсэн замын хэсгүүд үндэслэн тасралтгүй зохицуулж чадах хурдны зохицуулалтын системүүдийг шаардаж. Жолоодогчгүй машинууд нь саналдаг замын дагуу газарзүйн профилүүдийг урьдчилан үзэж, сайн таталцамж эсвэл тогтвортой байдлын илүү их хязгаар шаардаж буй хэсгүүд рүү орж ирмүүд өмнөх хурдыг урьдчилан бүүртгэж багасгаж чадах «урьдчилан харах» контроллерүүдийг ашиглаж. Эдгээр системүүд нь хурд болон машинны удирдлагын хүчин төлөөлөл хоорондын хамаарлыг загварчилж, хүчтэй газар дээр хурдны их бүүртгэл нь захиргааны оролтүүдийн үр дүнг бүүртгэж багасгаж, зогсох зайг аюулгүй хязгаараас илүүртгэж бүүртгэж багасгаж чадахыг хүлээн зөвшөөрж.
Үйлдэлгүй төвшигнүүрт төхөөрөмжүүдийн траектори хяналтын хяналтчид нь төлөвлөсөн замын дагуу нарийн хөдөлж, түүнчлэн талбайн төвшигнүүрт бүтцүүдийн тогтвортой байдалыг хадгалах гоёлд харилцан адилтгүй шаардлагуудыг тэнцүүлд. Цэвэр урьдчилан харах (pure pursuit) ба загварын урьдчилан таамаглалын хяналт (model predictive control) алгоритмууд нь түүнд үүрдийн траекториас хазайх хөндлөн хазайлтыг хамгийн бага байлгах зүрхний захиалгыг тооцож, мөн одоогийн газрын нөхцөлд үүсгэж буй динамик хязгаарлалтуудыг хувьд хүлээж авд. Хэрэв газрын нөхцөлс үүсгэсэн саадууд хяналтчидын компенсацийн чадварыг давж, оюун ухааны системүүд нь үнэнд нь харгалзаж, шинэ траектори үүсгэх дахин төлөвлөлтийн дарааллыг идэвхжүүрд. Энэ хаалттай хүрээний нандин нь үйлдэлгүй төвшигнүүрт төхөөрөмжүүд нь анхны төлөвлөлт үед сенсоруудын үндсэн таамаглалуудаас орчинд их зөрүү үүсгүүрд ч аюулгүй ажиллахыг баталж авд.
Хүнд нөхцөлд ажиллах зориулалттай жолоодогчгүй тэдүүрүүд нэрсний нөхцөлд хариу үзүүлж, явган өндөр, дамжуулалтын хурд, артикуляциг тохируулдаг идэвхтэй суугаад системийг ихэвчлэн ашигладаг. Восприятийн системүүдийн илрүүлсэн газрын нөхцөлд хариу үзүүлж, электромеханик эсвэл гидравлик актюаторууд суугаад геометрийг бодит цагт өөрчлөх боломж олгоно — саадын урд талд явган өндөр нь нэмэгдүүр, хажуугийн налуу дээр таванхүүдийн төв нь доогуур шилжин тогтвортой байдал нь сайжирна. Тус тусад нь хөдөлгөөн хийдэг дугуйн өндөр нь хүчтэй тасархай газар дээр хүнд таванхүүдийн түвшин нь тогтвортой байхыг хангана, чихүүдийн хэт төвөршлүүр сенсоруудын байрлалыг үл хүртүүр, тогтвортой байдалын хамгаалалтын арга хэмжээсүүдийн идэвхжилд шалтгаалмүүр. колес хүнд нөхцөлд ажиллах зориулалттай жолоодогчгүй тэдүүрүүд нэрсний нөхцөлд хариу үзүүлж, явган өндөр, дамжуулалтын хурд, артикуляциг тохируулдаг идэвхтэй суугаад системийг ихэвчлэн ашигладаг. Восприятийн системүүдийн илрүүлсэн газрын нөхцөлд хариу үзүүлж, электромеханик эсвэл гидравлик актюаторууд суугаад геометрийг бодит цагт өөрчлөх боломж олгоно — саадын урд талд явган өндөр нь нэмэгдүүр, хажуугийн налуу дээр таванхүүдийн төв нь доогуур шилжин тогтвортой байдал нь сайжирна. Тус тусад нь хөдөлгөөн хийдэг дугуйн өндөр нь хүчтэй тасархай газар дээр хүнд таванхүүдийн түвшин нь тогтвортой байхыг хангана, чихүүдийн хэт төвөршлүүр сенсоруудын байрлалыг үл хүртүүр, тогтвортой байдалын хамгаалалтын арга хэмжээсүүдийн идэвхжилд шалтгаалмүүр.
Автономиат офф-роуд платформын таталцан хөдөлгөөн зохицуулах системүүд нь газрын гадарга ангилалын өгөгдлүүд дээр суурилж, урьдчилан таамаглаж буй стратегийг хэрэгжүүлж, хэдийн бүрхүүлд бүхэлдүүн тогтвортой бүхэлдүүн хяналтын хүрээнд гарахаас харуулж, хүртэл өргөтгөн хамрах. Хүчний векторлох чадвар нь хурдны хувьд асимметрик хуваарилалт хийж, төрөл бүрийн үрэлдүүрлэлт шинж чанартай гадаргууд дээр урд хөдөлгөөнийг хамгийн их бүтээмжтэй хийж, дугуйн гулзайх явцад хамгийн бага хүч үрэлдүүрлэлт үүсгэж буй. Жолоодлогүй таванхүрд төхөөрөмжүүд нь дугуйн хурдны сенсорууд болон хурдатгалын өгөгдлүүд ашиглан таталцан хөдөлгөөний бодит нөхцөлүүдийг хянах, анхны гулзайх төлөвийг илрүүлж, бүтэлдүүн таталцан хөдөлгөөн алдагдахаас өмнө хүчний хүртүүлэлтийг зохицуулж буй. Дифференциалын түгшүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлү......
Дугуйн сонголт ба технологи нь үл хянах төхөөрөмжтэй түүхийн дээрх нөхцөлд машины үр дүнтэй ажиллах чадварыг тодорхойлох чухал хүчин зүйлс юм. Холын бүснүүд эсвэл аюултай орчнуудад үл хянах платформууд нь миссияг дуусгах дугуйн гэмтэлд зөвшөөрөхгүй, ийнхүү дугуйн системүүдийн хэрэглээг дэдлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүүрлүү...... амьсгалт дугуйн системүүд, ялангуяа хулгай буюу дарлал алдаж, гэтэд нь үл хянах төхөөрөмжтэй машины ажиллах чадварыг хадгалж үлдээдэг. Дугуйн урьдчилан хөгжүүлсэн загварууд нь дарлалын бүтнэд алдаж, гэтэд нь машиний жин түүнд хүртэл дотоод дэмжлүүр бүтцүүдийг орлуулж, үл хянах төхөөрөмжтэй машины ажиллах чадварыг хадгалж, засварын төвд буцахыг хангаж, харин хүнд нөхцөлд захиргаагүй байдалд үлдэхгүй.
Автономит офф-роуд хэрэглээд зориулж төлөвлөсөн цагаан гуммийн доторх хуваарилуурт деталейд нь хүчтэдсэн дотоод бүтцүүд бүтээгдсэн, түүнээс шалтгаалж гумми даралмаас хоосрох үед түүний унаж хаяхыг саатгана. Эдгээр системүүд гуммины хангалттай хэлбэр ба газар дээрх хавтгай хавтгай хүртэлх хавтгай хавтгай геометрийг хадгалж, хүнд гэмтэл үед ч захиалга хяналтыг ба таталцамжийг хадгалж үлдээдэг. Жолоочгүй төвөлгүүртүүдийн хувьд энэ чадвар тун чухал, учир нь автономит системүүд гуммины бүтэн бүтэлцүүдийн төлөвийг үнэлж, ажиллахыг үргэлжлүүлэх юм уу засварын тулд зогсохыг шүүмжлүүлж чадах хүний мөрдөлгүй. Бат бүтцүүдийн гумми технологи ба тасралтгүй даралм хяналтын хослол автономит платформүүдийн гуммины асуудлыг өнгөртүүлж илрүүлж, ажиллах горимыг харилцан адаптацийн дагуу өөрчлүүлж, даалгаврын чадварыг хадгалж үлдээдэг.
Орчин үеийн жолоочгүй тэдүүрүүд нь газрын зураглалын том хэмжээний өгөгдлийн сан ба тэдүүрүүдийн урвалын өгөгдлүүд дээр сургагдсан гүн сургалтын архитектуруудыг ашиглан газрын шинж чанарыг ба түүн дээр хөдөлж чадах чадварыг үл хүртэмүүр нарийвчлалтай таамаглаж буй. Хөндлөн хүрдүүрт сүлжээнүүд камераны урсгалыг шинжилж, тэдүүрүүдийн ажиллах чадварын хувьд визуал шинж тэмдэгтүүдийг илрүүлж буй — жишээлбэл, усны агууламжийг заадаг ургамлын хориглолт юм үү, бүтцэн хүчний тухайд хадааны гадаргуугийн цаг уурхайн нөлөөлөл. Эдгээр сургагдсан загварүүд нь визуал гадаад хэлбэр ба механик үйлдлийн хоорондын нарийн хамаарлыг бүтдэг, яг тодорхой математик томъёолох боломжгүй хүртэмүүр хамаарлыг бүтдэг; ийнхүү традициональ дүрэм-үндэслэлт системүүдтэй харьцуулж, илүү нарийн газрын үнэлэлт хийж чадаж буй.
Бүх талын сургалтын арга зүйс нь үл хянуулан явах төхөөрөмжүүдийн хувьд туршилт ба алдаа арга зүйс ашиглан хүнд бүсгүй орчинтой харилцан үйлдэл хийж, хамгийн тохиромжтой навигацийн стратегийг нээх боломжийг олгоно. Симуляцид суурилсан сургалтын орчин нь автономит агентүүдийг саяхан виртуал газрын газарзүйн сценариудад үлдээж, амжилттай дайран өнгөрүүлэлтүүдийг шагнаж, хүндрүүлэлттүүдийг шүүмжлэн, даалгаварын гамшгийн үед шүүмжлэн үнэлж үлдээдэг. Үүн дараа үүсгэгдсэн бодлогууд нь магадлалт хурдны замуудыг судлахын хамт мэднүүрт аюулгүй замуудыг ашиглахын хооронд тэнцвэрт шийдвэр гаргахын төвөгтэй стратегийг кодлоно. Дамжуулан сургах арга зүйс нь эдгээр симуляцид сургагдсан загваруудыг бодит дүрсийн үйлдлийн нөхцөлд адаптациялж, төхөөрөмжүүдийн бодит туршлагад үндэслэн үйлдлийн төвөгтэй хэсгүүдийг нарийн тохируулж, виртуал орчинд хөгжүүлсэн үүрдүүлүүрт стратегийн чадваруудыг хадгалж үлдээдэг.
Хүнгүй тээврийн хэрэгсэлд нүүрлүүрт газар нутагт аюулгүй байдлын шүүдэр ажиллагаануудын хувьд орчинд харах, төлөвлөх ба төлөвлөлтийн үйл явцад хэмжилтийн тодорхой бус байдал нь дамжуулж, газар нутгийн шинж чанарууд ба хөдөлгөөний туршлагын аюулгүй байдлын магадлалт үнэлгээ өгч, тодорхой бус байдал нь зөвшөөрөгдөх хэмжээнд хүртэл бүүр хүчтэрүүлж, орчинд харах ба төлөвлөлтийн үнэлгээний итгэл үүнд хүртэл бүүр хүчтэрүүлж, орчинд харах ба төлөплөлтийн үнэлгээний итгэл үүнд хүртэл бүүр хүчтэрүүлж, орчинд харах ба төлөплөлтийн үнэлгээний итгэл үүнд хүртэл бүүр хүчтэрүүлж, орчинд харах ба төлөплөлтийн үнэлгээний итгэл үүнд хүртэл бүүр хүчтэрүүлж, орчинд харах ба төлөплөлтийн үнэлгээний итгэл үүнд хүртэл бүүр хүчтэрүүлж, орчинд харах ба төлөплөлтийн үнэлгээний итгэл үүнд хүртэл бүүр хүчтэрүүлж, орчинд харах ба төлөплөлтийн үнэлгээний итгэл үүнд хүртэл бүүр хүчтэрүүлж, орчинд харах ба төлөплөлтийн үнэлгээний итгэл үүнд хүртэл бүүр хүчтэрүүлж, орчинд харах ба төлөплөлтийн үнэлгээний итгэл үүнд хүртэл бүүр хүчтэрүүлж, орчинд харах ба төлөплөлтийн үнэлгэ......
Аюулгүй байдлын тодорхойлогдсон хязгаарыг аюулгүй байдлын үзүүлэлтүүд давж үүрдүүлсэн тохиолдолд, жолоогүй төхөөрөмжүүд хурдыг багасган ажиллах газар зүйн хүрээнд бүтнэд зогсох, холбогдох операторын тусламж хүсэх гэх мэт нөхөн орлуулалтын үйлдлүүдийг идэвхжүүлд. Хүчирхүйлтийн үйлдлүүдийн түвшин нь илрүүлсэн аюулгүй байдлын түвшинтэй хармоник харьцаанд байх бөөрнүүр хариу арга хэмжээсүүд нь шаардлагагүй даалгаврын зогсолтуудыг саархуулд, мөн төхөөрөмжүүд нь аюулгүй байдлын хязгаарыг хэтэрхийн ажиллахгүйн тулд хангамжийн нөхцөлүүдийг хадгалд. Эднүүд системүүд нь мөн өөрсдийн диагностикасын чадварыг хэрэгжүүлд, сенсоруудын бүтэн бүүрхий, бодлогын системийн ажиллах чанар, механик дэдсистемүүдийн төлөвийг хянах замаар, дотоод гэмтлийн үед аюулгүй байдлын ажиллах чанарыг хоосондож болзошгүй тохиолдолд тохирох хариу арга хэмжээсүүдийг идэвхжүүлд. Үр дүн нь хүнд нөхцөлд чадварыг харуулж, хүний оролцоо эсвэл даалгаврын зохицуулалт шаардлагатай бүх төрлийн нөхцөлд ухааныг харуулж буй автономи үйлдлүүд юм.
Жолоочгүй төхөөрөмжүүдийн хүнд нөхцөлд газрын гадарга дээр хөдөлж чадах чадварыг хангах ухаалаг мэдлэг, төлөвлөлт, удирдлагын алгоритмууд нь хатуу бодит цагийн хязгаарлалтууд дотор хангаж үлдэх ёстой ачаалалыг үүсгэнэ. Орчин үеийн автономи платформууд нь ерөнхий бодлогоор ажилладаг төв процесорууд, параллель сенсорын өгөгдлүүдийг боловсруулах графикийн процесорууд, а такүүд нь нейрон сүлжээний дүгнэлтийн хүрээлэнд зориулан тусгайлан хурдасгагч төхөөрөмжүүдийг нэгдүүлсэн нэгдүүлсэн бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлогоор ажилладаг бодлого......
Ирмэгт бүсд тооцоолох стратегийн дагуу, хөдөлгүүрт төвөгтүй төхөөрөмжүүд датчикын өгөгдлийг холбогдох цахим сүлжээнд (cloud) тулгуурлан биш, арилжааны газар нутгийн холбогдох бүсд локально боловсруулдаг. Энэ архитектурт хандлага автономит шийдвэр гаргах үйл явц нь газар нутгийн нөхцөлд холболт алдагдаж, холбогдох боломж бүүр бүүр хориглодог үед ч тасралтгүй үргэлжлүүр. Гэтэд, локаль боловсруулалтад хязгаарлалт тавигдаж, шаардлагатай үр дүнг хангахын тулд алгоритмын үр дүнтэй хэрэгжүүлэлт ба програм хангамжийн архитектурын анхааралтай сонголт шаардлагатай. Загварын шахалтын арга зүйс нь нейрон сүлжээний нарийн төвөгтүй бүтцийг багасгаж, таамаглалын нарийн төвөгтүй бүтцийг хадгалж, алгоритмын ойролцоо утгын арга зүйс нь аюулгүй бүсд хүрэлцээтүй бага үр дүн алдагдлыг илүү их тооцоолох хүч чадлын хэмжээний хэмжээг хадгалж, хүрэлцээтүй бага үр дүн алдагдлыг илүү их тооцоолох хүч чадлын хэмжээний хэмжээг хадгалж, хүрэлцээтүй бага үр дүн алдагдлыг илүү их тооцоолох хүч чадлын хэмжээний хэмжээг хадгалж, хүрэлцээтүй бага үр дүн алдагдлыг илүү их тооцоолох хүч чадлын хэмжээний хэмжээг хадгалж, хүрэлцээтүй бага үр дүн алдагдлыг илүү их тооцоолох хүч чадлын хэмжээний хэмжээг хадгалж, хүрэлцээтүй бага үр дүн алдагдлыг илүү их тооцоолох хүч чадлын хэмжээний хэмжээг хадгалж, хүрэлцээтүй бага үр дүн алдагдлыг илүү их тооцоолох хүч чадлын хэмжээний хэмжээг хадгалж, хүрэлцээтүй бага үр дүн алдагдлыг илүү их тооцоолох хүч чадлын хэмжээний хэмжээг хадгалж, хүрэлцээтүй бага үр дүн алдагдлыг илүү их тооцоолох хүч чадлын хэмжээний хэмжээг хадгалж, хүрэлцээтүй бага үр дүн алдагдлыг илүү их тооцооло......
Хүнд нөхцөлд ажиллах үйлдэлгүй төвөлгүүрт төхөөрөмжүүд сенсорын ажиллах чадварыг ба механик найдвартай байдлыг хориглох хатуу орчин нөхцөлд үлдмүүд. Оптик гадаргуудаар цугтаж буй тоос камеруудын ба LIDAR-ын үр дүнг муудуулж, хүнд замын хөдөлгөөнөөс үүсэх хөдөлгөөн сенсорын нарийн төвөлгүүрт суурьшмүүдийн байрлалыг постепенно зөрүүлж, түүний ажиллах чадварыг хориглох болой. Үйлдэлгүй платформууд оптик туннелийн туннелд илүүдүнгүй ажиллахын тулд шахуу агаарын урсгал, механик цэвэрлэгч хөдөлгөөнүүд, шингэн түүлшүүдийн тусламжтай идэвхтэй сенсорын цэвэрлэгч системүүдийг хэрэглэдэг. Хөдөлгөөнгүй суурьшмүүд инерциал хэмжилтийн нэгжүүд ба бодлогуудын хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөнгүй хөдөлгөөн......
Урьдчилан таамаглаж тохируулах үйл ажиллагааны алгоритмууд нь датчикүүдийн ажиллах үзүүлэлтүүдийг ба механик системийн бүтэн бүтэц, ажиллах чадварын илтгэлчүүдийг хяналтанд держин, гэмтлийн үүсэхийн өмнө зохистой цагт засвар үйлдлүүдийг хөтөлж үүрдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүлдүүл......
Хөгжлийн бэрхшээлтэй газар нутгийг дагаж мөрдөж буй жолоочгүй тээврийн хэрэгсэл нь LIDAR-ийг 3 хэмжээний газар нутгийн тод зургийг, бүх цаг агаарын илрэл, хурдны хэмжилтийг хийх радар, дүрсэлсэн хэв маягийг шинжилгээ хийх, гүн мэдрэх Энэ олон талт мэдрэгчүүдийн нэгдлийн арга нь байгаль орчныг бүрэн ойлгох боломжийг бүрдүүлж, автоном системүүд нь садар самуун, хур тунадас, эсвэл автомашины орчинд түгээмэл механикийн дарамтын улмаас бие даасан мэдрэгчүүдийн үйл ажиллагаа нь доройтой болсон ч нөхцөл байдлыг
Үйлдэлгүй төвхөн хөдөлж способт машинууд нь сенсорын өгөгдлийн шинж тэмдэгтүүд үндэслэн газрын гадаргууг ангилж, дараа нь машина-газрын харилцан үйлдлийг загварчлан, таталцамжийн бүхлэд бүхлэд хүртэмж, газрын дагуур ачаалал төдийгүй тогтвортой байх хязгаарыг урьдчилан тодорхойлдог. Хүчтэр өгөгдлийн баазын дүрсүүд дээр сургагдсан машин сургалтын загварууд нь үл ялгагдах гадаргуу төрлүүд болон түүний механик шинж чанаруудтай холбоотой дүрсүүдийг хамгийн сайн танидог. Үйлдэлгүй систем нь урьдчилан тодорхойлогдсон газрын шинж чанаруудыг машины боломжит профильтой харьцуулдог, орчин үнэлэлтийн итгэлцүүр түвшинд үндэслэн таамаглалын хүрээлэнг ашиглан тодорхойлж, хүртэмжийн түвшнийг хадгалахын зэрэгцээ үл тодорхой байдалд тооцоо хийдог. Бодит цагт шинэчлэлтүүд нь машинууд үйлдлийн явцад бүрдүүлж буй үнэнхүү үр дүнгийн өгөгдлүүд үндэслэн түүнхүү загваруудыг нарийсгаж буй.
Хүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүртэлхүрт......
Хүнд нөхцөлд ажиллах зориулалттай орчин үеийн жолоочгүй тэвсгүүрт таван хүчирдүүрт шинэ технологийн дугуйн дотоод дэмжлэгт бүтцүүд нь хүчирдүүрт шинэ технологийн дугуйн дотоод дэмжлэгт бүтцүүд нь хүчирдүүрт шинэ технологийн дугуйн дотоод дэмжлэгт бүтцүүд нь хүчирдүүрт шинэ технологийн дугуйн дотоод дэмжлэгт бүтцүүд нь хүчирдүүрт шинэ технологийн дугуйн дотоод дэмжлэгт бүтцүүд нь хүчирдүүрт шинэ технологийн дугуйн дотоод дэмжлэгт бүтцүүд нь хүчирдүүрт шинэ технологийн дугуйн дотоод дэмжлэгт бүтцүүд нь хүчирдүүрт шинэ технологийн дугуйн дотоод дэмжлэгт бүтцүүд нь хүчирдүүрт шинэ технологийн дугуйн дотоод дэмжлэгт бүтцүүд нь хүчирдүүрт шинэ технологийн дугуйн дотоод дэмжлэгт бүтцүүд нь хүчирдүүрт шинэ технологийн дугуйн дотоод дэмжлэгт бүтцүүд нь хүчирдүүрт шинэ технологийн дугуйн дотоод дэмжлэгт бүтцүүд нь хүчирдүүрт шинэ технологийн дугуйн дотоод дэмжлэгт бүтцүүд нь хүчирдүүрт ш......
Халуун мэдээ
EN
AR
BG
FR
DE
HI
IT
JA
KO
PL
PT
RU
ES
SV
TL
ID
LV
LT
SR
UK
VI
TH
TR
FA
AF
HY
AZ
KA
BN
LA
MN
SO
MY
KK
UZ
KU
KY
