Here Technologies kompaniyasi Hindistondagi yoʻl va joylashuv maʼlumotlarining tarqoqligi haydovchi yordam tizimlari (ADAS) va avtonom haydash texnologiyalarini keng joriy etish uchun jiddiy toʻsiq hisoblanadi. Bunday ilovalarni miqyosda kengaytirish uchun davlat idoralari saqlaydigan maʼlumotlarga kengroq kirish talab qilinadi.
Here Technologiesning Hindistondagi rahbari Abhidjit Sengupta davlat organlari va turli agentliklardagi maʼlumotlar, shu jumladan, tezlik cheklovlari, yoʻl taqiqlari va boshqa yoʻl maʼlumotlari haqidagi maʼlumotlar fragmentlanganligini bildirib oʻtdi.
Sengupta, yechim provayderlari ushbu maʼlumotlarga kirish olishlari yoki ularning mavjud boʻlishi foydali boʻlishini taʼkidladi, chunki bu maʼlum bir foydalanish ssenariylarini miqyosda kengaytirishga sezilarli darajada yordam beradi. U bunday maʼlumotlarning yagona markazlashtirilgan omborini yaratish texnologik kompaniyalarga joylashuv ilovalarini ishlab chiqish va kengaytirishga yordam berishini taxmin qildi.
U baʼzi shahar tumanlarida yuk mashinalarining tezlik chegaralari va harakat cheklovlari haqidagi maʼlumotlar turli agentliklar orasida tarqatilgan holatni misol keltirdi.
Hindiston transport vositalarini yuqori avtomatlashtirish darajalariga oʻtish bilan muammolar ortib bormoqda
Hindiston transportni yuqori avtomatlashtirish darajalariga oʻtishi bilan muammo yanada keskinlashmoqda. Sengupta L2 va L2+ dan — ular hali ham haydovchi qaror qabul qiladigan tizimlar boʻlib qoladi — L3 ga oʻtish Hindiston yoʻllarining holati haqida ancha koʻproq mahalliy maʼlumot talab qilishini taʼkidladi.
Biroq, L1 gʻildirakchani boshqarish yoki tormozlashdagi yordamga tegishli boʻlsa, L2 ikkala jarayonni nazorat qila oladi, ammo haydovchi hali ham yoʻlni kuzatib borishi kerak. L3 darajasida tizim belgilangan sharoitlarda boshqaruvni oʻz zimmasiga olishi mumkin, bu esa mos signalni olgan holda haydovchining aralashuvi talab qilinadi.
Yoʻl chiziqlari, yoʻl belgilari va yoʻl darajasidagi maʼlumotlar alohida muhim ahamiyatga ega; bunday tizimlarni ishlab chiqish avtomagistralar va ekspress yoʻllarda boshlanishi kutilmoqda, keyin esa shahar hududlariga tarqalishi kutilmoqda.
Hindistonning tez oʻzgaruvchan yoʻl infratuzilmasi va doimiy boʻlmagan yoʻl sharoitlari bu muammoni kuchaytiradi. Here shahar maʼlumotlari bilan bogʻliq muammolardan tashqari, masalan, qarama-qarshi yoʻl chizigʻi boʻylab notoʻgʻri harakatlar kabi, ilgʻor foydalanish ssenariylari uchun hal qilinishi kerak boʻlgan shahar yoʻllaridagi maʼlumotlarning kechikishi muammolari mavjudligini aniqladi.
Sengupta shuningdek, har bir ADAS ilovasi uchun santimetr aniqligidagi yuqori aniqlikdagi xaritaga ehtiyoj sezmasligini bildirdi. Hozirda Here navigatsiya va avtopilot ssenariylari uchun «standart taʼrifdan ortiq» xaritash yetarli deb hisoblaydi, ammo murakkabroq tizimlar chiziqlar va yoʻl belgilari haqida koʻproq maʼlumotlarning mavjudligini talab qiladi.
Kompaniya Hindiston avtomagistralari va ekspress yoʻllarida bunday yoʻl maʼlumotlarining mavjudligini, ammo shahar koʻchalari boʻylab qamrovning notekisligini qayd etdi.
Ulanish va elektr transport vositalarining kengroq joriy etilishi ham joylashuv tahlili uchun talabni oshirmoqda. Sengupta qoʻshimcha qilib, xavfsizlik, real vaqt rejimida trafik maʼlumotlari va yoʻnalishni optimallashtirish transport vosita egalari uchun tobora muhim ahamiyat kasb etayotganini aytdi.
Elektr avtomobillari foydalanuvchilari uchun joylashuv tahlili sayohat uchun yetarli quvvat sarfi bormi, yoʻnalishni oʻzgartirish kerakmi va yoʻl boʻylab zaryadlash stantsiyasi mavjudmi, deb aniqlashga yordam berishi mumkin.
Avtomobil sektori tashqari, kompaniya logistika, elektron tijorat, tezkor savdo, taksi va ovqat yetkazib berish xizmatlaridan, ayniqsa birinchi, oʻrta va oxirgi mil operatsiyalari uchun oʻsib borayotgan talabni kuzatmoqda.
Sengupta sunʼiy intellektning joylashuv tahlilining rolini yanada kengaytirishini yakunladi, foydalanuvchilarga maqsad joylashuv yaqinidagi parklash joyini topish, doʻkon yetib kelganda ochiq ekanligini tekshirish yoki kerakli tomonda obyekt mavjudligini aniqlash kabi yanada kontekstual soʻrovlar berish imkonini beradi.