ऑक्सफोर्ड यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने एक आईपैड का उपयोग करके स्व-ड्राइविंग निसान लीफ को नियंत्रित किया

ऑक्सफोर्ड यूनिवर्सिटी के शोधकर्ता घर में विकसित रोबोटिक तकनीक का उपयोग करके बनाए गए निसान लीफ के सेल्फ-ड्राइविंग संस्करण का परीक्षण कर रहे हैं। IPad की 9.7 इंच की स्क्रीन कार की सेल्फ-ड्राइविंग सिस्टम के लिए एक इंटरफेस के रूप में कार्य करती है, जिससे ड्राइवर को कार को नियंत्रण सौंपने या अपने हाथों में नियंत्रण वापस लेने की अनुमति मिलती है।

Google की सेल्फ-ड्राइविंग कार के विपरीत, जो पूरी तरह से चालक रहित है, ऑक्सफोर्ड की तकनीक को एक चालक को ध्यान में रखते हुए विकसित किया गया है जो समय-समय पर 'ऑटो ड्राइव' और 'मैनुअल ड्राइव' के बीच स्विच करना चाहते हैं। ऑक्सफोर्ड की तकनीक का एक प्रमुख विक्रय बिंदु यह है कि जीपीएस के बजाय, यह कम लागत वाली नेविगेशन प्रणाली पर निर्भर करता है, जिसमें छोटे कैमरे और लेजर शामिल होते हैं, जो परिवेश के लिए, इसे भविष्य में नियमित कारों में शामिल किए जाने की बहुत अधिक संभावना है।

IPad में एक उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस है जिसे ड्राइवर 'ऑटो ड्राइव' और 'मैनुअल ड्राइव' के बीच स्विच करने के लिए उपयोग कर सकता है। जब iPad पर एक बटन टैप किया जाता है तो रोबोट सिस्टम कार को नियंत्रित करता है। किसी भी समय जब आप ब्रेक मारते हैं, तो रोबोट सिस्टम मानव चालक पर नियंत्रण वापस कर देता है।

यहां बताया गया है कि सेल्फ ड्राइविंग कार के पीछे की टीम उनके प्रोजेक्ट के काम का वर्णन करती है:

हम रोबोट में कैमरों, रडार और लेजर, हवाई फोटो और ऑन-द-फ्लाई इंटरनेट प्रश्नों जैसे सेंसर से डेटा की व्याख्या करने की अनुमति देने के लिए गणित की संभावना और अनुमान का उपयोग करते हैं। हम गणितीय मॉडल बनाने और जांचने के लिए मशीन लर्निंग तकनीक का उपयोग करते हैं जो पूर्व अनुभव (प्रशिक्षण), पूर्व ज्ञान (हवाई चित्र, सड़क योजना और शब्दार्थ) और स्वचालित रूप से उत्पन्न वेब प्रश्नों के संदर्भ में दुनिया के रोबोट के दृष्टिकोण को समझा सकता है। हम प्रौद्योगिकी का उत्पादन करना चाहते हैं जो रोबोटों को हमेशा यह जानने की अनुमति देता है कि वे कहां हैं और उनके आसपास क्या है।

जबकि निसान लीफ को $ 7, 600 के आसपास स्व-जागरूकता लागत से लैस करने के लिए आवश्यक वर्तमान सेंसर, टीम $ 150 की अनुमानित लागत के साथ एक प्रणाली का उत्पादन करने का इरादा रखती है।

परियोजना के अधिक विवरण के लिए, ऑक्सफोर्ड टीम की वेबसाइट या उनके YouTube चैनल पर जाएं।

ऑटोब्लॉग के माध्यम से ऑक्सफोर्ड



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