Üst düzey özerkliğe erişim sağlayan otonom teknoloji, otomotiv geleceği için çok önemlidir. IoT’nin evrimi ile arabalarımız geleceği görebilir, duyabilir ve hatta tahmin edebilir. Araçlar internete bağlı hareketli büyük veri makineleri haline geliyor. Bizi sadece gideceğimiz yere götürmüyor, aynı zamanda eğlendiriyorlar; faturaları ödememize, arama yapmamıza ve alışveriş yapmamıza izin verin; ve hatta acil durumlarda hayat kurtarır.
Otonom araçlar için büyük veri, sensörlerin kullanılmasına yardımcı olan şeydir. Sabit ve güvenilir bir otonom araç büyük veri akışına erişim olmadan, otonom bir araç yolda işe yaramaz. Araç aldığı verilerle ne yapacağını bilemez. Veri içermeyen bağlı bir araba cahil bir bebek gibidir: parmaklarını soketlere sokar, bıçak kapar veya tehlikeli olduğunu bilmediği için kıvılcım yakalamaya çalışır.
Büyük veri, otomotiv endüstrisini dönüştürüyor. Muhtemelen bu klişeyi birçok kez duymuşsunuzdur. Büyük veri olmadan özerklik için çabalamak doğru olmazdı.
Otomotiv sektörünün bu pazardaki payı nedir? Etkileyici görünüyor: Bu alandaki büyük veri yatırımlarının önümüzdeki iki yıl içinde yaklaşık %16’lık bir büyüme bekleniyor. Bu şaşırtıcı değil, tahminlere göre sürücüsüz bir araba günde yaklaşık 4000 GB veri kullanacak ve üretecektir.
Otonom arabalardaki büyük veri kullanımı
Otonom arabalar büyük veri olmadan var olamayacağı gibi, bu verileri toplayacak sensörler olmadan da var olamazlar. Otonom bir arabada, çeşitli yerleşik sensörlerden gelen bilgiler milisaniyeler içinde işlenir ve analiz edilir. Bu, aracın sadece A noktasından B noktasına güvenli bir yolculuk yapmasına değil, aynı zamanda yol koşulları hakkındaki bilgileri buluta ve dolayısıyla diğer araçlara aktarmasına da olanak tanır. sürücüsüz arabalardaki büyük veriler daha sonra diğer arabalarla paylaşılır.
Otonom bir araç, etrafındaki her şeyi görmek ve hissetmek için genellikle üç tip sensör kullanır: kamera, radar ve lidar. Sensörler sürücüsüz araçların veri toplamasına yardımcı olur.
Kameralar, bir aracın çevresini 360 derece görüntülemesine yardımcı olur. Dahası, modern kameralar gerçekçi bir 3D görüntü sağlar, nesneleri ve insanları tanır ve bunlara olan mesafeyi belirler. Sorun, kötü hava koşulları, hasarlı işaretler ve yetersiz kontrastın kameranın yeteneklerini test etmesidir. Neyse ki, diğer sensörler yardımcı olabilir.
Hava koşulları kısa menzilli ve uzun menzilli radarı etkilemez. Kısa menzilli dalgalar, kör noktaları ortadan kaldırmaya yardımcı olur ve şerit tutmaya ve park etmeye yardımcı olur. Uzun menzilli radar, otomobil ile diğer hareket eden araçlar arasındaki mesafeyi ölçebilir ve frenlemeye yardımcı olabilir. Özetle, radar, hareket eden nesneleri algılamayı, mesafeyi ve hızı gerçek zamanlı olarak ölçmeyi amaçlamaktadır.
Lidar, radyo dalgaları yerine bir lazer kullanır ve çevrenin 3 boyutlu görüntülerini oluşturabilir ve bunları haritalandırarak arabanın etrafında 360 derecelik bir görünüm oluşturabilir.
Otonom sürüşte bir diğer önemli bileşen, büyük veriye sahip kendi kendine giden arabaları analiz etmeye yardımcı olan yazılımdır. Bir ağa bağlı olan akıllı arabalar, yalnızca tüm sensörlerinden buluta bilgi aktarmakla kalmaz, aynı zamanda koşullara anında yanıt verir. Bu veriler, sürücüsüz araçların öğrenmesine ve yolda karar vermek için sağlam bir arka plan oluşturmasına yardımcı olan benzersiz senaryolar, videolar ve görüntüler içerir.
Kendi kendine giden arabalardaki büyük veri nasıl çalışır?
Kendi kendine giden bir arabanın sensörleri, yapay zeka yazılımı ve bir bulut sunucusu olmalıdır. Araçlarda bunun için GPS kullanır ve hızölçerler ve pusulalar gibi dahili sensörlerden gelen verilerle birlikte hızını ve yönünü tanımlar.
Bir araba dünyadaki yerini öğrendikten sonra, çevresinde neler olduğunu anlamak zorundadır. Bunun için radar ve lidar kullanarak çevresini haritalandırmalı ve kendisini bu harita içinde konumlandırmalıdır. İşaretler, işaretçiler, şeritler ve çeşitli engeller dikkate alınır.
Toplanan verileri kullanarak sürücüsüz bir araba, yoldaki birçok olası durum için stratejiler oluşturabilir. Otonom araçlar arasında veri paylaşımı, hava koşullarını hesaba katarak ve acil durumlara müdahale ederek trafik sıkışıklığını önlemeye yardımcı olacaktır.
Özetlemek gerekirse, sürücüsüz arabaların büyük verileri aşağıdakiler için kullanılabilir:
- Görün ve hissedin – bilgi alın; toplanan verilere göre planlama ve hareket etme
- Çevreyi ayrıntılı olarak haritalayın
- Kamera ve lidar kullanarak menzil, hız ve mesafeyi belirleyin
- Diğer araçlarla iletişim kurun ve bilgi paylaşın
Bağlı otomobil teknolojisi, arabanızın yalnızca yoldaki diğer araçlarla değil, aynı zamanda yol işaretleri, şerit işaretçileri, trafik ışıkları vb. İle de sohbet edeceği noktaya geliyor. Bu yüksek teknolojili sistemin ön koşulu büyük veridir.
Büyük verili otonom araçların kullanım durumları nelerdir?
Sadece akıllı arabaların topladıkları verileri kullandığını mı düşünüyorsunuz? Bu verilerin gerçek potansiyeli çok daha büyük:
- Bir otomobil üreticisi, aracınızla ilgili bir sorunu uzaktan görebilir ve sizi aracınız aracılığıyla hemen bilgilendirebilir.
- Araç verileriyle, yüzlerce veya binlerce bağlı araçtan oluşan bir filoyu yönetmek verimli ve optimize edilmiş bir süreç haline gelir.
- Büyük veri, sürücülerin seçtiği benzin istasyonlarından dinledikleri müziğe kadar zengin bir davranışsal içgörü kaynağıdır. Bu bilgiler pazarlama, satış ve müşteri hizmetlerinde kullanılabilir.
- Şehir planlaması ve mühendisliği, bağlı araçlardan gelen büyük verilerle daha doğru hale gelecektir: daha verimli yol planlaması, tehlikeli noktalarda erken uyarı sistemleri ve daha güvenli yaya yürüyüş yolları, olası sonuçlardan sadece birkaçıdır.
- Bağlı arabalardaki büyük veri, sürücüler için performanslarına göre özel sigorta planları geliştirmeye yardımcı olabilir.
Otomotiv endüstrisi, büyük veriler olmadan daha fazla gelişemez. Bu, bağlantılı ve otonom araçların geleceği: otomobiller, verileri gaz veya elektrik kullanıyormuş gibi kullanacak. Otomotiv endüstrisindeki büyük verilere yönelik çözümler sağlamak için, şirketler yalnızca otomotiv endüstrisinde bir geçmişe sahip olmamalı, aynı zamanda yapay zeka, makine öğrenimi, doğal dil işleme, IoT ve platform geliştirme konusunda uzmanlığa sahip olmalıdır.
