Алматыда автономды көлікті сынақтан өткізуге арналған жоғары дәлдіктегі карта жасау басталды

Қазақстанда автономды көлікті дамыту және жасанды интеллект технологияларын енгізу аясында Алматыда жүргізушісіз көліктерді сынақтан өткізуге дайындықтың жаңа кезеңі басталды, – деп хабарлайды Aikyn.kz сайты.

Қазақстан Республикасы Жасанды интеллект және цифрлық даму министрлігінің қолдауымен Yandex Qazaqstan қаланың жоғары дәлдіктегі цифрлық картасын жасауға кірісті. Бұл карта қалалық ортада автономды көлікті одан әрі пилоттық режимде сынақтан өткізуге қажетті технологиялық негіз болады.

Арнайы жабдықталған көліктер Алматы көшелеріне шығып, жол инфрақұрылымы туралы деректерді жинай бастады. Олар жолақтар, бағдаршамдар, жол белгілері, қиылыстар және қалалық ортаның басқа да элементтері туралы ақпаратты тіркейтін лидарлармен, камералармен және өзге де сенсорлармен жабдықталған. Жиналған ақпарат негізінде жол инфрақұрылымының егжей-тегжейлі цифрлық моделі қалыптастырылады.

Бұл жұмыс Қазақстанда автономды көлік технологияларын сынақтан өткізу және енгізу үшін қажетті жағдайларды кезең-кезеңімен қалыптастыру аясында жүргізілуде. Елде жүргізушісіз көліктерді нақты қалалық ортада қауіпсіз пилоттық режимде сынақтан өткізуге қатысты нормативтік және технологиялық тәсілдер айқындалуда.

«Жасанды интеллект нақты экономика салалары мен адамдардың күнделікті өмірін өзгертетін қолданбалы технологияға айналуы керек. Автономды көлік осы өзгерістің ең айқын мысалдарының бірі. Қазақстанда автономды көліктерді қалалық ортада сынақтан өткізуге қажетті нормативтік жағдайлар қазірдің өзінде жасалды. Келесі кезең – қажетті технологиялық инфрақұрылымды қалыптастыру. Алматының жоғары дәлдіктегі картасын жасау осы жұмыстың бір бөлігі. Бұл ретте негізгі қағидат қауіпсіздік болып қала береді. Сондықтан автономды көлікті енгізу технологияларды сынақтан өткізу, нақты жол жағдайларын талдау және реттеу тетіктерін одан әрі жетілдіру арқылы кезең-кезеңімен жүзеге асырылады», – деді Қазақстан Республикасы Премьер-Министрінің орынбасары – Жасанды интеллект және цифрлық даму министрі Жаслан Мәдиев.

Жоғары дәлдіктегі карта автономды көлік технологиясының негізгі элементтерінің бірі саналады. Онда жолақтар, қиылыстар, жол белгілері, бағдаршамдар және маршруттағы басқа да нысандар туралы егжей-тегжейлі деректер қамтылады. Бұл жүргізушісіз көлікке өз орнын дәл анықтап, қалалық ортада бағдарлануға мүмкіндік береді.

Сонымен қатар қозғалыс кезінде автономды жүйе сенсорлар кешені арқылы айналада болып жатқан жағдайды нақты уақыт режимінде талдайды.

«Алматы – күрделі әрі алуан түрлі көлік инфрақұрылымы бар елдегі ең ірі мегаполис. Қала үшін жаңа технологиялардың мүмкіндіктерін зерттеп, оларды қауіпсіз енгізуге жағдай жасау маңызды. Картографиялау қалалық ортаның ерекшеліктерін ескеруге және жобаның келесі кезеңдеріне қажетті технологиялық негіз қалыптастыруға мүмкіндік береді», – деді Алматы қаласы Цифрландыру басқармасының басшысы Сәбит Нұрқанат.

Yandex Qazaqstan компаниясының хабарлауынша, қазіргі кезеңде көліктер тек қалалық ортаны картографиялаумен айналысады және жолаушыларды автономды режимде тасымалдамайды.

«Жоғары дәлдіктегі карта жасау – автономды көлік технологиясын Алматы жағдайында қолдануға дайындаудың маңызды кезеңі. Қалалық орта үнемі өзгеріп отырады. Бұған қиылыстар, жолақтар, бағдаршамдар, жол белгілері және қозғалысты ұйымдастырудың әртүрлі сценарийлері жатады. Автономды көлік маршрут бойынша дәл бағдарлануы үшін осы деректерді жинап, жүйелеу қажет. Қазір біздің көліктер қала аумағын картографиялаумен айналысып жатыр. Жобаның келесі кезеңдері туралы бөлек хабарлаймыз», – деді Yandex Qazaqstan басшысы Тимур Шалекенов.

Автономды көлік технологиясында бағдарламалық және аппараттық шешімдер кешені қолданылады. Лидарлар нысандарға дейінгі қашықтықты анықтап, қоршаған кеңістіктің үш өлшемді моделін жасауға мүмкіндік береді. Камералар жол белгілерін, бағдаршам сигналдарын және басқа да визуалды нысандарды таниды, ал қосымша сенсорлар жолдағы жағдай туралы деректерді толықтырады.

Осы ақпараттың негізінде жүйе көліктің орналасқан жерін анықтап, басқа да қозғалыс қатысушылары мен айналадағы нысандарды тани отырып, жолдағы жағдайдың одан әрі өзгеруін болжайды және қозғалыстың келесі траекториясын қалыптастырады.