இயந்திரக் கற்றலை மையமாகக் கொண்டுதான் உண்மை நேர மிகவும் பெரிய அளவிலான தரவுகளை மிக வேகமாக பாதுகாப்பு சிக்கல்களைக் கண்டறிய இயலும். இந்த வகை அமைப்புகள் அந்த தரவுகளில் உள்ள மாதிரிகளை ஆராய்ந்து, எப்போது ஏதேனும் ஒரு விஷயம் சரியில்லாமல் போகிறது அல்லது சிக்கலாக மாறக்கூடும் என்பதை முன்கூட்டியே கணிக்க முயலும். இதன் செயல்பாடு முழுமையாக பயிற்சி அளிக்கப்படும் தரவின் தரத்தை பொறுத்தது, ஏனெனில் அந்த தரவுதான் முன்கணிப்பு மாதிரிகளை மெருகூட்டி அவற்றை உண்மையான சிக்கல்களை சத்தமில்லாமல் கண்டறிய உதவும். முகம் அடையாளம் காணும் அமைப்புகளை ஒரு உதாரணமாக எடுத்துக்கொள்ளுங்கள். இந்த அமைப்புகள் ஏராளமான படங்களிலிருந்து கற்றுக்கொண்டு முகங்களை உடனடியாக அடையாளம் காணவும், மட்டுமல்லாமல் சாதாரணமானதற்கு மாறான நடத்தைகளையும் கண்டறியும். சமீபத்திய ஆராய்ச்சிகள் இந்த இயந்திரக் கற்றல் முறைகள் தவறான எச்சரிக்கைகளை கணிசமாக குறைக்கின்றன என்று காட்டுகின்றன. அதாவது தேவையற்ற வளைவுகளை தேடுவதில் குறைவான வளைவுகளை வீணாக்குவதும், முக்கியமான மிகப்பெரிய அச்சுறுத்தல்களில் அதிக கவனம் செலுத்துவதும் ஆகும்.
சாதாரண நடவடிக்கைகளிலிருந்து தெரியும் விசித்திரமான மாற்றங்களைக் கண்டறிவது சந்தேகத்திற்கிடமான நடவடிக்கைகளைக் கண்டறிவதற்கு முக்கியமானது. இன்றைய உலகில் பாதுகாப்பு நிபுணர்கள் இந்த முறையை மிகவும் நம்பியுள்ளனர், இது அனுமதிக்கப்படாத பகுதிகளுக்குள் நுழைவது அல்லது உணர்திறன் மிகுந்த இடங்களில் விசித்திரமான நகர்வுகள் போன்றவற்றை கண்டறிகிறது. பெரும்பாலான முறைமைகள் புள்ளியியல் பகுப்பாய்வுடன் செயற்கை நுண்ணறிவு போன்ற தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி விசித்திரமானவற்றைக் கண்டறிகின்றன. இது நடைமுறையில் எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்று கற்பனை செய்து பாருங்கள்: இரவில் யாரும் இல்லாதபோது கேமராக்களைத் தாண்டி யாராவது திருட்டுத்தனமாக நுழைய முயற்சிப்பது அல்லது சாதாரண நடவடிக்கைகளுக்கு ஏற்றதாக இல்லாமல் உபகரணங்கள் நகர்வது. உண்மையான உலக எண்களும் இதை ஆதரிக்கின்றன, பாதுகாப்பு அறிக்கைகள் முன்கூட்டியே எச்சரிக்கை செய்வதன் மூலம் பெரிய பிரச்சினைகளை தடுக்க முடியும். தொடர்ந்து கண்காணிப்பு மூலம் தங்கள் தரவு ஓட்டங்களை கண்காணித்து வரும் நிறுவனங்கள் மிகவும் விரைவாக மிகவும் தீங்கு விளைவிக்கும் நபர்களுக்கு முன்னால் இருக்கின்றன.
பழைய இமேஜிங் சிஸ்டங்களை விட லிடார் தொழில்நுட்பத்தின் நன்மைகள் தெளிவாக தெரிகின்றன, குறிப்பாக பொருட்களை கண்டறிவதிலும், சிக்கலான சூழல்களை சமாளிப்பதிலும் இது மிகவும் பயனுள்ளதாக உள்ளது. பாதுகாப்பு நோக்கங்களுக்காக பயன்படுத்தப்படும் ரோபோக்கள் தற்போது லிடார் சென்சார்களுடன் வருகின்றன, இவை அவை செயல்படும் இடத்தின் விரிவான 3D வரைபடங்களை உருவாக்குகின்றன. இது அவற்றுக்கு சிறந்த சூழ்நிலை விழிப்புணர்வை வழங்குவதால், சிக்கலான கட்டிடங்களில் தொலைந்து போகாமல் நகர முடியும், மேலும் பெரிய திறந்தவெளிகளில் கூட சந்தேகத்திற்கிடமான எதையும் கண்டறிய முடியும். பல்கலைக்கழக மாநிலங்களை எடுத்துக்கொள்ளுங்கள், இங்கு இந்த ரோபோக்கள் நாள் முழுவதும் பாதுகாப்பு பணியில் ஈடுபட்டுள்ளன, அல்லது பாதுகாப்பு மிகவும் முக்கியமானதாக உள்ள எண்ணெய் தொழிற்சாலைகளை பாருங்கள். இதன் செயல்திறன் உண்மையில் சிறப்பாக உள்ளது. லிடாரை தனித்துவமாக்குவது என்னவென்றால், வானிலை நிலைமைகள் அல்லது நாளின் நேரத்தை பொருட்படுத்தாமல் இது எவ்வளவு சிறப்பாக செயல்படுகிறது என்பதுதான். குறைந்த ஒளி சூழல்களில் போராடும் கேமராக்களுக்கு மாறாக, மழை, பனி அல்லது இருட்டில் இருந்தாலும் லிடார் தொடர்ந்து துல்லியமான தரவுகளை வழங்குகிறது. தொடர்ச்சியான கண்காணிப்பு மூலம் தேவைப்படுவோருக்கு இந்த நம்பகத்தன்மை மிகவும் முக்கியமானது.
சாதாரண கேமராக்கள் இருளில் செயல்படும் போது சிரமப்படும் சூழ்நிலைகளில் வெப்ப படமாக்கம் தொழில்நுட்பம் உண்மையில் மிளிர்கிறது. சாதாரண கேமராக்கள் சரியாக செயல்பட ஒளியை நம்பியிருக்கும் அதே நேரத்தில், வெப்ப சென்சார்கள் உடல் வெப்பநிலையை கண்டறிவதன் மூலம் இரவு நேரங்களில் அல்லது குறைவான ஒளி உள்ள இடங்களில் சொத்துகளை கண்காணிக்க இதை சிறந்ததாக்குகிறது. இது சிறப்பானதாக இருப்பதற்கு காரணம், சாதாரணமாக காணொளி பதிவிலிருந்து மறைந்துவிடும் நபர்களை கண்டறிய உதவுகிறது. வெப்ப படமாக்கத்தை பயன்படுத்தும் இடங்கள் சாதாரண கேமராக்களை மட்டும் நம்பியிருப்பதை விட தொற்றுநோயாளிகளை வேகமாக கண்டறியும் என ஆய்வுகள் கண்டறிந்துள்ளன. கண்டறிதலின் விகிதத்தில் உள்ள வேறுபாடு மிகவும் கணிசமானது, இதன் விளைவாக பாதுகாப்பு குழுவினர் கூடுதல் உபகரணங்களை அனைத்து இடங்களிலும் பொருத்த வேண்டிய தேவையின்றி சிறப்பான முடிவுகளை பெறுகின்றனர்.
சந்தேகத்திற்கிடமான நிலைமைகளை கண்டறிய இயங்கும் தொழில்நுட்பம் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இந்த அமைப்புகளுடன் ஒலி சென்சார்களும் சேர்ந்து செயல்படுகின்றன, அசாதாரணமான ஒலிகளை கண்டறிந்து சாத்தியமான ஆபத்துகளை எச்சரிக்கின்றன. இரு அமைப்புகளையும் சேர்த்தால் தனியாக ஒவ்வொன்றையும் பயன்படுத்துவதை விட பாதுகாப்பு அமைப்பு மிகவும் சிறப்பாக இருக்கும். தொழில்முறை தரவுகளின்படி, இருவிதமான சென்சார்களையும் சேர்த்து பயன்படுத்தும் போது தவறான எச்சரிக்கைகள் சுமார் 30% குறைவதாக பாதுகாப்பு நிறுவனங்கள் அறிக்கையிட்டுள்ளன. நடைமுறை சோதனைகள் தர்க்கரீதியாக பொருத்தமானதை உறுதிப்படுத்துகின்றன: கண் மற்றும் ஒலி கண்காணிப்பை இணைப்பதன் மூலம் பாதுகாப்பு குழுக்கள் நடக்கும் நிலைமைகளை தெளிவாக புரிந்து கொள்ள முடிகிறது, எனவே ஆராயத்தக்க பிரச்சினை உண்மையில் இருக்கும் போது ஏற்ற வகையில் பதிலளிக்கின்றன.
GPS செயலில் இல்லாத அல்லது சரியாக செயல்படாத இடங்களில் பாதுகாப்பு ரோபோக்கள் உண்மையான சவால்களை எதிர்கொள்கின்றன. பல உற்பத்தியாளர்கள் முற்றிலும் நாடும் ஒரு தீர்வு, IMU என சுருக்கமாக அழைக்கப்படும் இனெர்ஷியல் அளவீட்டு யூனிட்கள் (Inertial Measurement Units) ஆகும். இந்த சிறிய கருவிகள் ரோபோக்கள் தங்கள் திசையை எவ்வாறு முகப்பு செய்கின்றன மற்றும் அவை எவ்வாறு நகர்கின்றன என்பதை செயற்கைக்கோள் சமிக்ஞைகள் இல்லாமலே கண்டறிய உதவுகிறது. அந்த அடிப்படை அமைப்புக்கு மேலாக, நவீன பாதுகாப்பு ரோபோக்கள் சில நுண்ணிய தந்திரங்களையும் பயன்படுத்துகின்றன. அவை அடையாளம் காணக்கூடிய தொலைவு குறிப்புகளைத் தேடுகின்றன மற்றும் அவற்றின் சுற்றுப்புறங்களின் விரிவான வரைபடங்களைக் கொண்டுள்ள பெரிய உள்ளமைக்கப்பட்ட தரவுத்தளங்களை அணுகுகின்றன. இந்த பல்வேறு முறைகளை ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம், ரோபோக்கள் தங்கள் சுற்றுப்புறத்திலிருந்து கற்றுக்கொண்டு தங்கள் பாதையை மாற்றிக்கொள்ள முடியும். இந்த தொழில்நுட்பத்தை நாம் உண்மையான உலக சூழ்நிலைகளிலும் பயன்பாட்டில் கண்டுள்ளோம். உயரமான கட்டிடங்கள் சமிக்ஞைகளை மறைக்கும் சிக்கலான நகர தெருக்கள் அல்லது வழித்தடங்களை காடுகளில் உள்ள மரங்கள் சிக்கலாக்கும் இடங்கள் போன்றவற்றை எடுத்துக்கொள்ளவும். இந்த மாதிரியான கடினமான சூழ்நிலைகளை பல்வேறு புல சோதனைகளின் போது இந்த ரோபோக்கள் சமாளிக்க முடிந்துள்ளது.
மொபைல் பாதுகாப்பு ரோபோக்கள் முடிந்தவரை மோதல்களைத் தவிர்த்து பாதுகாப்பை உறுதி செய்ய தடைகளைத் தாண்டுவது மிகவும் முக்கியமானது. தற்போது, பல ரோபோக்கள் A* மற்றும் Dijkstra போன்ற வழித்தட தேடல் வழிமுறைகளை பயன்படுத்தி எங்கு செல்வது என்பதை தீர்மானிக்கின்றன. இது நடைமுறையில் நன்றாக செயல்படுவதையும் நாம் கண்டிருக்கிறோம். சிக்கலான சூழல்களில் செல்லும் போதும் சிறப்பான தடை கண்டறிதல் வசதி கொண்ட பாதுகாப்பு ரோபோக்கள் பல்வேறு சிக்கல்களை தவிர்க்கின்றன. இந்தத் துறையில் உள்ளவர்கள் இதுவரை இந்த இயந்திரங்கள் பாதுகாப்பாக நகர்வதில் நல்ல முன்னேற்றம் ஏற்பட்டுள்ளதாக குறிப்பிடுகின்றனர். இதன் மூலம் நம்மால் எதிர்காலத்தில் மேம்பட்ட மற்றும் நம்பகமான ரோபோ பாதுகாப்பு நாவிகேஷன் அமைப்புகளை எதிர்பார்க்க முடியும், இது பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகளில் நம்பகத்தன்மை மிகவும் முக்கியமானதாக கருதப்படுவதால் இயல்பானதும் ஆகும்.
மத்திய கட்டுப்பாட்டு முறைமைகளுடன் அனைத்தையும் இணைப்பது பாதுகாப்பு சூழ்நிலைகளின் போது விரைவாக பேசவும் பதிலளிக்கவும் மிகப்பெரிய வித்தியாசத்தை உருவாக்குகிறது. நாம் இணையவசதி பொருள்களின் (இண்டர்நெட் ஆஃப் திங்க்ஸ்) பல்வேறு பகுதிகளை ஒன்றிணைக்கும் போது, சாதனங்களுக்கிடையே தகவல்கள் உடனுக்குடன் பாய்கின்றன, இது மக்கள் விரைவாக சிறப்பான முடிவுகளை எடுக்க உதவுகிறது. கோபால்ட் மானிட்டரிங் இன்டெலிஜென்ஸ் என்பதை ஒரு உதாரணமாக எடுத்துக்கொள்ளுங்கள் - இந்த வகை முறைமை உடனடி புதுப்பிப்புகளை வழங்குகிறது மற்றும் வலையமைப்பின் வழியாக செய்திகளை சுமுகமாக நகர்த்துவதை தக்கி நிறுத்துகிறது, இதன் மூலம் குழுக்கள் மிகவும் விரைவாக நிலைமைகளுக்கு பதிலளிக்கும் போது பாதுகாப்பு வலுவாகிறது. சமீபத்தில் ஒரு முன்னேறிய ஆற்றல் தாவரத்தில், அவர்களது இணைக்கப்பட்ட இண்டர்நெட் ஆஃப் திங்க்ஸ் அமைப்பு சுமார் 150 ஆயிரம் அணுகும் முயற்சிகளை ஆய்வு செய்து, அவற்றில் வெறும் 39 மட்டுமே உண்மையில் கவனம் செலுத்த வேண்டிய அவசர பிரச்சினைகளாக குறித்தது. இதன் மூலம் ஊழியர்கள் தினசரி கையாள வேண்டிய சுமை குறைக்கப்பட்டது, இருப்பினும் அனைவரையும் பாதுகாப்பாக வைத்திருக்க முடிந்தது. இத்தகைய எண்ணிக்கைகள் இண்டர்நெட் ஆஃப் திங்க்ஸ் தொழில்நுட்பத்தின் மூலம் அனைத்தும் இணைக்கப்பட்டிருக்கும் போது பாதுகாப்பு எவ்வளவு சிறப்பாக மாறுகிறது என்பதை காட்டுகிறது.
சந்தேகத்திற்குரிய எதையும் விரைவாக எதிர்கொள்ள நாம் சுற்றுப்புறத்தில் என்ன நடக்கிறது என்பதை உணர்ந்து கொள்ள உதவும் நிலைமையில் இருப்பதற்கு உண்மை நேர எச்சரிக்கைகள் மிகவும் முக்கியமானவை. இந்த எச்சரிக்கைகளை உடனடியாகப் பெறுவது பாதுகாப்பு பணியாளர்களுக்கு பெரிய நன்மையாக அமைகிறது, ஏனெனில் அவர்கள் சம்பவத்திற்கு பிறகு நிமிடங்கள் காத்திருக்க வேண்டிய அவசியமில்லை. பாதுகாப்பு ரோபோக்கள் தொலைதூரத்திலிருந்து கட்டுப்படுத்தப்படுவதன் மூலம் கிடைக்கும் நன்மையையும் இது கொண்டுள்ளது, இதன் மூலம் அவை சுற்றித் திரியும் போது ஆபரேட்டர்கள் அவற்றின் அமைப்புகளை சரி செய்ய முடியும். AITX-ன் ROAMEO Gen 4 எடுத்துக்காட்டாக இருக்கட்டும். இந்த இயந்திரம் வலை கட்டளைகள் மூலம் இயங்குகிறது, இதனால் தலைமையகத்தில் அமர்ந்திருக்கும் காவலர்கள் அதன் சுற்றுப்பயணத்தின் போது எங்கு செல்ல வேண்டும் என்பதை மாற்றலாம், அல்லது அதன் சுற்றுப்பயணத்தின் போது ஏதேனும் விசித்திரமானது நடந்தால் உடனடி அறிவிப்புகளைப் பெறலாம். சில நிலைமைகளில் இது எதிர்வினை நேரத்தை பாதியாக குறைத்துள்ளதை நாங்கள் கண்டறிந்துள்ளோம். எதிர்காலத்தில், பெரும்பாலான பாதுகாப்பு மேலாளர்கள் தங்கள் உபகரணங்களில் மேம்பட்ட தொழில்நுட்பத்துடன் கூடிய மேலும் மேலும் தொலைதூர கட்டுப்பாடு வசதிகள் சேர்க்கப்படும் என எதிர்பார்க்கின்றனர். பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகளை கையாளும் முறை நிச்சயமாக மாறிக் கொண்டிருக்கிறது, இதில் தளங்களில் தொடர்ந்தும் நிலையாகவும் இருக்க வேண்டிய அவசியம் குறைவான மக்களுக்கு மட்டுமே உள்ளது.
பாதுகாப்பு ரோபோட்டுகள் வெளிப்புறத்தில் பணியாற்றும்போது அவை தினமும் பல்வேறு கொடுஞ்சூழல்களை எதிர்கொள்கின்றன, அதற்காக சரியான வானிலை பாதுகாப்பு தேவைப்படுகிறது. அதிக வலிமை கொண்ட பொருட்களான ஸ்டெயின்லெஸ் ஸ்டீல் உலோகக்கலவைகள் மற்றும் வலுவான பிளாஸ்டிக்குகளை பெரும்பாலான உற்பத்தியாளர்கள் பயன்படுத்துகின்றனர், இந்த பொருட்கள் மழைநீர், தூசி மற்றும் மிக உயர்ந்த அல்லது குறைந்த வெப்பநிலை போன்றவற்றிலிருந்து உட்பகுதி பாகங்களை பாதுகாக்கின்றன. நீர் தடை செய்யும் கூடுகள் மற்றும் நன்றாக சீல் செய்யப்பட்ட இணைப்புகள் போன்றவை இந்த இயந்திரங்கள் மழை பெய்யும் போதும், பனிக்கட்டிகளின் கீழ் புதைந்தாலும் சிக்கலின்றி இயங்குவதை உறுதி செய்கின்றன. பாதுகாப்பு நிறுவனங்களின் துறை அறிக்கைகள் இதுபோன்ற வானிலை தாங்கும் மாடல்கள் மணிக்கணக்கில் சாதாரண மாடல்களை முடக்கும் புயல்களில் கூட செயல்பட்டு கொண்டிருக்கின்றன என காட்டுகின்றன. பல்வேறு நிறுவல்களிலிருந்து பராமரிப்பு பதிவுகளை ஆராயும் போது, பழுது ஏற்படுவதற்கு முன் வானிலை தாங்கும் பதிப்புகள் சாதாரண மாடல்களை விட சுமார் 30% அதிகமான காலம் கொண்டுள்ளது. இதனால் கட்டுப்பாடற்ற வானிலை நிலவும் இடங்களான பார்க்கிங் இடங்கள், தொழில்துறை தளங்கள் மற்றும் பொது பூங்காக்கள் போன்ற இடங்களில் தொடர்ந்து கண்காணிப்பதற்கு இவை மிகவும் ஏற்றவையாக உள்ளன.
ரோபோட்டிக் சிஸ்டங்களுக்கு தேவையான மின்சார அளவு இன்னும் பெரிய சவாலாகவே உள்ளது, குறிப்பாக அவை தொடர்ந்து செயல்பட மற்றும் திரும்பத் திரும்ப பராமரிப்பு இல்லாமல் இயங்க வேண்டிய சூழல்களில். மின்கலங்களை நீண்ட நேரம் வைத்திருக்கும் வகையில் லித்தியம் அயன் தொழில்நுட்பத்தில் மேம்பாடுகள் மற்றும் ஆற்றல் சேமிப்பு மென்பொருள் மூலம் உற்பத்தியாளர்கள் சிறப்பான முறைகளை உருவாக்கியுள்ளனர். சில ரோபோக்கள் தற்போது தானாக சார்ஜ் செய்யும் வசதிகளை கொண்டுள்ளன, உள்ளமைக்கப்பட்ட சோலார் செல்கள் அல்லது தானியங்கி முறையில் சார்ஜ் செய்யும் இடைமுகங்கள் மூலம். ஐரோப்பாவின் பல்வேறு பாதுகாப்பு நிலைகளில் சமீபத்தில் நடைபெற்ற சோதனைகளின் படி, நீண்ட நேரம் இயங்கும் மின்சக்தி பேக்குகள் மற்றும் தானியங்கி முறையில் சார்ஜ் செய்யும் திறன் கொண்ட ரோபோக்கள் உண்மையான சூழ்நிலைகளில் சிறப்பாக செயல்படுகின்றன. இந்த இயந்திரங்கள் தொடர்ந்து இணைவுடன் இருக்கின்றன, இது விமான நிலையங்கள் அல்லது கிடங்குகள் போன்ற இடங்களில் மிகவும் முக்கியமானது, இந்த இடங்களில் தொடர்ந்து கண்காணிப்பு தேவைப்படுகிறது, ஓய்வின்றி ஒவ்வொரு நாளும்.
அறிவியல் கற்றல் பாதுகாப்பு தேர்வுகளில் எந்த பாதிப்பில் கூடியது? அறிவியல் கற்றல் பெரிய அளவிலான தரவுகளை வேகமாக செயல்படுத்தி பாதுகாப்பு துண்டுகளை அடையாளமாக அடைய முடியும், காற்றுகளை பகுத்து கொண்டு விதிமுறையில் இல்லாத செயல்களை முன்னறிய மற்றும் அவற்றை குறிப்பிடுகிறது.
@dynamicைனமிக் சூழல்களில் பாதிரி கண்டறிபு எவ்வாறு பணியாகிறது? பாதிரி கண்டறிபு, அறிமுகமான நிலைகளில் இருந்து வெளியேறும் கட்டத்தினை அறியும் வழியாக சுஷ்பிஷன் நிகழ்வுகளை கண்டறிவதன் மூலம் அங்காடி ஏற்பாடுகளை அல்லது அசாதாரண செயல்முறைகளை கண்டறிவதற்கு உதவுகிறது.
LiDAR தொழில்நுட்பம் பாதுகாப்பில் என்ன அர்த்தம் கொண்டது? LiDAR துல்லியமான கண்டறிப்பு மற்றும் நேரிடை வழிகாட்டலை வழங்குகிறது, 3D வரைபடங்களை உருவாக்குவதற்கு முக்கியமானது, சிக்கலான இடங்களில் பாதுகாப்பு ரோபாட்ஸ்கள் செலுத்தமாக பணியாற்றுவதற்கு உதவுகிறது.
பாதுகாப்பில் சூட் படத்தை புரியும் அறிவு என்னவாக முக்கியமாகும்? தாப அறிவு கண்டுபிடிப்பு தீவிர காலகட்டளைகளை கண்டுபிடிக்கும், குறைந்த ஒளி நிலைகளில் சாதகமான கவர்ச்சி உறுதியை உறுதிப்படுத்துகிறது, கண்டுபிடிப்பு வீதத்தை மேம்படுத்துகிறது.
GPS-இல்லா நேரிடல் அமைப்புகள் எப்படி செயல்படுகின்றன? இந்த அமைப்புகள் GPS-ஐ அடிப்படையாக அழைத்துக்கொள்ளாமல் இணை அளவுரை அலுவலகங்களை பயன்படுத்தி மற்றும் குறிச்சுவர அறிவு போன்ற முறைகளை பயன்படுத்தி வரைபடம் செய்து கொள்கின்றன.
IoT-ஐ பாதுகாப்பு செயல்களில் இணைத்துக்கொள்வதின் பாடம் என்ன? IoT இணைப்பு வெற்றிமையான தரவு பகிர்வை உடன்படுத்துகிறது, தீர்வு மையமைப்பு முறைகளை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் பதிலளிப்பு நேரத்தை குறைக்கிறது, பாதுகாப்பு செயல்களில் மிகப் பெரிய பாதிப்பை ஏற்படுத்துகிறது.
மாவட்ட கடப்பு ரோபோக்களுக்கு மாவட்ட கடப்பு வடிவம் எவ்வாறு பாராட்டுகிறது? மாவட்ட கடப்பு வடிவம் உணர்வு நிலைகளை வெற்றி தான் அமையும் மற்றும் சீரான இயங்குதலை ஏற்றுக்கொள்ளும், கடும் மாவாறு நிலைகளில் பங்கு.
கிளைப்பதிவு © 2024-2025 Novautek Autonomous Driving Limited, அனைத்து உரிமடங்களும் காப்பியதாகவுள்ளன. Privacy policy
EN
Hot News