Intel'in yeni hedefi otonom araçlar

Bu hafta gerçekleşen CES 2021 (Tüketici Elektronikleri Fuarı) kapsamında düzenlenen iki oturumda Mobileye Başkanı ve CEO’su Ammon Shashua, Mobileye’dan bahsetti. Shashua, insan sürücülerden kat kat daha yetenekli olan algılama çözümünü sunmanın önemini anlattı. Mobileye’ın Yol Deneyim Yönetimi-Road Experience Management (REM) haritalama teknolojisinin, kurallara dayalı Sorumluluk-Hassas Güvenlik (RSS) sürüş politikasının ve kamera, radar ve lidar teknolojilerine dayalı iki ayrı yedek algılama alt sistemlerinin bir arada nasıl böyle bir çözüm sunduğunu aktardı.  

Mobileye’ın yaklaşımı ölçekleme sorununu hem teknoloji hem de iş açısından çözüyor. Teknolojinin maliyetini gelecek AV’ler için piyasa koşullarına uygun şekilde ekonomik bir seviyeye indirmek dünyada otonom araçların yaygınlaşması için çok önemli. Mobileye’ın çözümünde ana sensör görevi gören pahalı olmayan bir kamera bulunuyor, bu kameraya ek olarak ikinci bir sensör de eşlik ediyor. Bu yedekli algılama sistemi güvenlik açısından kritik önem taşıyan bir performansı mümkün kılıyor. Bu da insanların güvenlik performansından en az üç kat daha fazla. 

Toplantıda Shashua, şirketin AV’lerin yol güvenliği için çıtayı daha da yükseltmenin anahtarı olan gelişmiş radyo ve ışık tabanlı algılama ve değişen algılamayı gerçekleştirebildiği bir gelecek öngördüğünü açıkladı. 

Shashua’nın “Kaputun Altında” isimli oturumda anlattığı gibi Mobileye’ın 2304 kanallı, 100DB dinamik menzilli ve 40 DBc yan lob seviyeli yazılım tanımlı görüntüleme radar teknolojisi, radarın otonom sürüşü destekleyen sürüş politikasına uygun bir algılama kapasitesi oluşturmasını mümkün kılıyor. Intel ayrıca Mobileye’ın kitle kaynak kullanımı yoluyla çalışan haritalama teknolojisinin arkasında yatan düşünceyi de açıkladı.

Mobileye'ın kullandığı teknoloji artık tüm dünyayı otomatik olarak günde yaklaşık 8 milyon kilometre izleyerek haritalayabiliyor. Bugüne kadar bu teknolojiyle 1 milyar kilometrenin haritalanması tamamlandı. Bu haritalama süreci diğer yaklaşımlardan semantik (anlamsal) ayrıntılara dikkat edilmiş olmasından dolayı farklı. Bu ayrıntılar AV’nin bulunduğu ortamı anlaması ve bir bağlam içinde kavramsallaştırması açısından çok önemli.