Нақты уақыттағы қауіп-қатерді анықтау үлкен деректер көлемін өте жылдам талқылауға қабілетті машиндық оқытуға негізделген, сондықтан мүмкін болатын қауіпсіздік мәселелерін анықтауға болады. Алгоритмдер негізінен барлық ақпарат ішіндегі үлгілерді қарастырып, одан кейін нәрселер жолынан тайып кеткен немесе мәселе болып табылатын жағдайды болжауға тырысады. Бұл жұмыстың қаншалықты жақсы орындалатындығы болжамдарды дәл құрастыру үшін қажетті болжамдық модельдерді жетілдіретін сапалы оқыту деректеріне тәуелді. Бұл жерде мысал ретінде бет-әлпетті тану жүйелерін алуға болады. Бұл жүйелер көптеген суреттерден оқып, таңбаларды тез танып қана қоймай, сонымен қатар орынсыз әрекеттерді анықтауға үйренеді. Кейбір соңғы зерттеулер осындай ML әдістерінің шын мәнінде жалған хабарламаларды біраз азайтатынын көрсетіп отыр. Бұл ресурстардың артық шығындалуын азайтады және нақты маңызды қауіп-қатерлерге көбірек назар аударуға мүмкіндік береді.
Қалыпты әрекеттен ерекшеленіп тұратын аса әдеттен тыс үлгілерді табу – күдікті әрекетті анықтаудың негізі болып табылады. Қазіргі кезде қауіпсіздік мамандары бұл әдіске бұрынғыдан гөрі көбірек сүйенеді, себебі бұл әдіс адамдардың рұқсат етілмеген аймақтарға кіруін немесе сезгіш нүктелерге қатысты жалған қозғалыстар сияқты заттарды ұстап алуға көмектеседі. Көпшілік жүйелер статистикалық талдау мен қатар, қазіргі заманғы жасанды интеллект желілерін де қолданып, ауытқуларды анықтайды. Оның практикада қалай жұмыс істейтінін елестетіп көріңіз: біреу түнде күтпеген жерден камера аясынан сырттайтын болса немесе құрылғылар қалыпты операцияларға сәйкес келмейтін әдіспен қозғалып жатса. Бұның дұрыстығын шынайы әлемнің сандық деректері де растайды – қауіпсіздік бойынша есептерде ерте сенсорлылық көрсеткіштері жиі ірі проблемаларды болдырмақшы болады. Деректер ағынын үздіксіз бақылау арқылы көз салып тұратын компаниялар жиі жауап қайтару жылдамдығын арттырып, жалғауыштардан әрқашан алда болады.
LiDAR технологиясының артықшылықтары ескірген бейнелеу жүйелерімен салыстырғанда әлдеқайда айқын, әсіресе объектілерді табу және күрделі ортада бағдарлау жөнінде. Қазіргі кезде қауіпсіздік мақсаттары үшін пайдаланылатын роботтар LiDAR датчиктерімен жабдықталған, олар өзі жұмыс істейтін кеңістіктің нақты 3D карталарын жасайды. Бұл роботтарға күрделі ғимараттарда жоғалып кетпей қозғалып, үлкен ашық аймақтарда да күдікті заттарды анықтауға мүмкіндік береді. Мысалы, университет кампустарында осындай роботтар тәулік бойы патрульдесе, мұнай қайта өңдеу зауыттарында қауіпсіздік әрі қарай маңызды болып табылады. Нақты әлемдегі орындалу сапасы өзінен-ақ көрінетін нәрсе. LiDAR-дың ерекшелігі оның ауа райы жағдайларына немесе тәулік уақытына тәуелсіз қаншалықты жақсы жұмыс істейтіндігінде. Түнде немесе жарық жетіспейтін жағдайда қиындық туғызатын бейнекамералардан өзгеше, LiDAR жаңбыр, қар жауып, түн ортасында болса да әрқашан дәл мәліметтер беріп тұрады. Дәл осындай сенімділік үздіксіз бақылау қажеттілігі бар адамдар үшін айтарлықтай айырмашылық жасайды.
Термиялық бейнелеу технологиясы кәдімгі камера қараңғы жағдайларда қиындыққа тап болған кезде шынайы жұмыс істейді. Стандартты камера жақсы жұмыс істеу үшін жарыққа сүйенетінімен, термиялық датчиктер жануарлардың дене жылуын қабылдайды, сондықтан олар түнде немесе жарықсыз орындарда мүлікті бақылау үшін өте тиімді. Қауіпсіздік қызметкерлері бұл технологияны жақсы көреді, себебі олар көзге көрінбейтін жерлерде жасырын жүрген адамдарды анықтауға көмектеседі. Термиялық бейнелеуді пайдаланатын орындар басқа дәстүрлі камераларға сүйеніп тұрған жерлерге қарағанда бұзушыларды анықтаудың тез екенін зерттеулер көрсетті. Анықтау деңгейіндегі айырмашылық өте үлкен болуы мүмкін, яғни қауіпсіздік тобы жабдықтардың қосымша орнату қажеттілігінсіз жақсы нәтижелерге қол жеткізеді.
Қозғалысты дабылдау технологиясы күмәнді жағдайларды анықтауда маңызды рөл атқарады. Дыбыс датчиктері де осындай жүйелермен бірге жұмыс істей отырып, қауіп-қатер туралы ескертуі мүмкін қалың дыбыстарды қауып алады. Осы екі жүйені біріктіру жеке алынған жүйеге қарағанда ә существенно жақсырақ қауіпсіздік жүйесін құрайды. Сенімділік компанияларының деректеріне сәйкес, екі түрлі датчиктерді біріктірген кезде жалған хабарламалар саны азаяды, практикада шамамен 30% кем дұрыс емес хабарламалар болады. Нақты әлемдегі тексеру логикалық түрде түсінікті нәрсені растайды: бейне және дыбысты бақылауды біріктіру қауіпсіздік тобына не болып жатқаны туралы нақтырақ көрініс береді, сондықтан зерттеуге тұрарлық нақты мәселе пайда болған кезде олар дұрыс әрекет етеді.
Қауіпсіздік роботтары GPS жұмыс істемейтін немесе мүлдем қолжетімсіз орындарда жұмыс істеу кезінде нақты мәселелерге тап болады. Мәселені шешу үшін көптеген өндірушілер инерциалды өлшеу құрылғылары деп аталатын нәрсеге жүгінеді, қысқаша IMU. Бұл кіші құрылғылар роботтардың бағытын және қозғалысын серіктестік сигналдарынсыз анықтауға көмектеседі. Осындай негізгі орнатудың өзінде-ақ заманауи қауіпсіздік роботтары басқа да қызықты әдістер қолданады. Олар танылған пайдаланушыларды іздеумен қатар, өз қоршаған ортасының толық карталарын қамтитын ірі ішкі дерекқорларын пайдаланады. Барлық осы әдістерді біріктіре отырып, роботтар ортадан алынған ақпаратты үйреніп, өз жолын сәйкестендіре алады. Біз осындай технологияның нақты өмірде де пайдалы қолданыста екенін көрдік. Мысалы, қалалық күрделі көшелерде, жоғары ғимараттар сигналдарды бөгейтін жерлерде немесе орманды аймақтардың тереңінде бағыттау қиын болатын жерлерде. Бұл жүйелермен жабдықталған қауіпсіздік роботтары әртүрлі жерлерде өткізілген сынақтарда қиын жағдайлармен табысты күресуге дәлел болды.
Мобильдік қауіпсіздік роботтарының нәрселерге соғылып, барлығын қауіпсіз ұстап тұруын болдырмау үшін кедергілерден құтқару маңызды рөл атқарады. Қазіргі кезде көптеген роботтар А жұлдызы мен Дейкстра алгоритмдері сияқты әдістерге сүйенетін ақылды жол табу әдістерін қолданып, заттарға соғылмай қозғалу бағытын анықтайды. Бұның практикада жақсы жұмыс істейтінін де көрдік. Жақсы кедергілерді анықтау қабілеті бар қауіпсіздік роботтары шынымен де күрделі орталарда жүріп әртүрлі мәселелерден құтқара алады. Саладағы мамандар соңғы жылдары осындай машиналардың қауіпсіз жүруінде нақты прогресс болып жатқанын атап көрсетеді. Бұл қауіпсіздік операцияларында сенімділіктің қаншалықты маңызды екенін ескерсек, болашақта қауіпсіздік роботтары үшін одан да жақсы және сенімді навигациялық жүйелер пайда болады.
Барлығын орталық басқару жүйесіне қосу қауіпсіздік жағдайлары кезінде тез сөйлеу мен жауап қайтаруға көмектеседі. Интернет заттары экожүйесінің әртүрлі бөліктерін біріктірген кезде ақпарат құрылғылар арасында тез арада ағып өтеді, бұл адамдардың шешімдерді тезірек қабылдауына көмектеседі. Мысалы, Cobalt Monitoring Intelligence – мұндай жүйе тіркелген жаңартуларды беріп, желі бойынша хабарламалардың үздіксіз қозғалуын қамтамасыз етеді, сондықтан қауіпсіздік бригадалары тезірек жауап қайтарады. Жақында бір дамыған энергетикалық зауытта қосылған IoT жүйесі шамамен 150 мың қолжетімділік әрекетін тексеріп, тек 39-ын ғана шешушілік мәселелер ретінде белгілеген. Бұл қызметкерлердің күнделікті орындауы тиіс жұмыстар көлемін азайтты, бірақ барлығының қауіпсіздігін сақтап қалды. Осындай көрсеткіштер заттар интернеті технологиясы арқылы байланыстырылған кезде қауіпсіздіктің қаншалықты оқылғанын көрсетеді.
Нақты уақытта хабардар ету адамдардың қоршаған ортада не істіп жатқанын бақылау мен күдікті жағдайларға жылдам әрекет көрсетуге көмектеседі. Қауіпсіздік қызметкерлеріне оқиға туралы хабар алған сәтте әрекет ету мүмкіндігі үлкен артықшылық береді, өйткені олар енді бірнеше минут күтіп отырмайды. Қауіпсіздік роботтарын басқарудың қашықтан басқару арқылы пайдалану да олардың артықшылығы болып табылады, яғни операторлар патруль жасау барысында олардың параметрлерін өзгерте алады. Мысалы, AITX компаниясының ROAMEO Gen 4 роботын алып қарастырайық. Бұл құрылғы веб-командалар арқылы жұмыс істейді, сондықтан штаб-пәтерде отырған сақшылар оның патруль бағытын өзгерте алады немесе оның айналып жүріп қандай да болмасын ерекше жағдай анықталған жағдайда дереу хабарлама ала алады. Біз кейбір кәсіпорындарда осындай жүйенің әрекет ету уақытын екі есе қысқартқанын бақыладық. Алдағы уақытта технологиялардың дамуына сай қауіпсіздік басшыларынң көпшілігі өз жабдықтарында одан әрі қашықтан басқару функцияларының кеңейіп отыруын күтуде. Қауіпсіздік операцияларын ұйымдастыру тәсілі де өзгеріп келеді, ендігі кезде әр уақытта объектілерде адамдардың болуы қажетсіз болып келеді.
Қауіпсіздік роботтары өз жұмысын сырт кеңістікте атқару үшін дұрыс атмосфералық қорғанысқа ие болуы керек, өйткені олар күнделікті түрлі қатал жағдайларға тап болады. Көбінесе өндірушілер ішкі бөліктерді жаңбыр суынан, кір жиналуынан және температураның шекті көрсеткіштерінен қорғау үшін болат қорытпалары мен күшейтілген пластмассалар сияқты берік материалдарды пайдаланады. Жаңбыр суына орнықты корпус пен тығыз жабылған қосылыстар роботтардың жаңбырда қалып қойған жағдайда немесе қардың астында қаза болған кезде де тұрақты жұмыс істеуін қамтамасыз етеді. Қауіпсіздік компанияларының өрістік есептері атмосфераға төзімді пайдаланушылардың қалыпты үлгілердің сағаттар ішінде жұмысын тоқтататын дауыл жағдайларында да жұмыс қабілеттілігін сақтайтынын көрсетті. Әртүрлі орнатылымдар бойынша жөндеу жазбаларын талдау арқылы атмосфераға төзімді үлгілердің қалыпты модельдерге қарағанда жөндеуге дейінгі мерзімі 30% ұзақ екенін байқауға болады. Бұл жағдайда олар бақылау жасалатын аялдақ алаңдарында, өнеркәсіптік объектілерде және бақтарда тәулік бойы бақылау жүргізу үшін және атмосфера жағдайын бақылау мүмкіндігі болмаған жағдайда өте тиімді.
Қажетті энергия көлемі әлі де роботтық жүйелер үшін үлкен проблема болып қала береді, әсіресе олар күтім қажет етпейтін, өз бетінше жұмыс істей алатын болса. Өндірушілер батареялардың қызмет ету мерзімін ұзарту бойынша тиімді әдістер жасап шықты, литий-ионды технологиялар мен тапсырмалар орындалған кезде энергияны үнемдейтін ақылды бағдарламалық қамтамасыз ету саласындағы жетілдірулер енгізілді. Кейбір роботтар өздерін шарядтау үшін, мысалы, күн сәулесін түрлендіретін элементтер немесе автоматты түрде толтырылатын арнайы қосылу нүктелерімен жабдықталған. Еуропаның бірнеше қауіпсіздік нысандарында жүргізілген соңғы өрістік сынақтар нәтижелеріне сәйкес, автономды түрде шарядталатын және ұзақ уақыт жұмыс істейтін роботтар нақты жағдайларда әлдеқайда жақсы нәтиже көрсетеді. Бұл машиналар үздіксіз жұмыс істейді, ал бұл әсіресе әуежайлар мен қоймалар сияқты барлық күні бойы демалмай бақылау қажетті орындар үшін өте маңызды.
Машиналық оқыту қауіптерді анықтауда қандай rol атады? Машиналық оқыту үлкен деректер көлемін тез өңдеу үшін пайдаланылады, тіркелген негізде тапсырыстарды табу және аномалияларды белгілеу арқылы мүмкін қауіптерді табу үшін.
Динамикалық орталықтарда аномалияның ашуы қалай жұмыс істейді? Аномалияның ашуы, табиғаттық нормалардан шақырылған паттерндерді таниу арқылы сусалымдық әрекеттерді табуға көмектеседі, бұл негізгі емес қолдау немесе аймақтық қозғалыс паттерндерін ашуға көмектеседі.
Лidar технологиясының қауіпсіздікте маңыздылығы қандай? Лidar 3D карталарды жасау үшін қажетті дәлдікпен ашу және навигация береді, бұл қауіпсіздік роботтарын күрделі орталықтарда тиімді түрде жұмыс істеуге мүмкіндік береді.
Термик ашу қауіпсіздікте не үшін маңызды? Термалдық суреттік табыс ыстық отбасын анықтайды, бұл кемшік осыртқы жағдайларда үздік көздейту мүмкіндігін береді, анықтау орналасуын жоғарылатады және қаттылықты taқталдандырады.
GPS-жок навигация жүйелері қалай жұмыс істейді? Бұл жүйелер инерциалдық өлшеу блоктарын және памылдақтарды танымайтын стратегияларды қолданады, GPS-тен бас тартпағанда картография және навигация үшін.
Интернет шейкістерді (IoT) қауіпсіздік операцияларына интеграциялаудың негізгі пайдасы не? IoT интеграциясы деректерді бөлісу үшін тиімді жол қарады, шешімдерді қабылдау процесін жақсартады және жауап беру уақытын кемиді, бұл қауіпсіздік операцияларына әсер етеді.
Қауіпсіз қорғаныстың погодалық дизайны қалай маңызды? Погодалық дизайн қауіпсіз қорғаныстардың атмосферлік шарттарға қарсы тұрғандағы қабілетін сақтайды, күшкі погода шарттарында да әдепкі және стабилті жұмыс істеуге мүмкіндік береді.
Барлық туғындықтар қорғалады. Көшірме © 2024-2025 Novautek Autonomous Driving Limited. Privacy policy
EN
Hot News