اتومبیل های خودران و تغییر زندگی مردم

حضور تکنولوژی ماشین های خودران

اتومبیل های خودران چیست ؟

‏خودروی خودران (همچنین به عنوان وسیله نقلیه خودران نیز شناخته می‌شود) نوعی وسیله نقلیه زمینی با نیروی الکتریکی است که قادر به حرکت در جاده‌ها بدون کمک انسان است، تنها با تکیه بر فناوری پیشرفته حسگر، هوش مصنوعی (AI)، الگوریتم‌های بینایی کامپیوتر، مدل‌های یادگیری ماشین و سایر فناوری های مرتبط هدف خودروهای خودران کاهش تصادفات، نجات جان انسان ها و بهبود ایمنی از طریق تصمیم گیری خودکار رانندگی، حفظ خطوط، جلوگیری از برخورد، ترمزگیری، شتاب گیری، فرمان و حتی واکنش اضطراری است. در زیر مروری بر اجزا و ویژگی های کلیدی موجود در وسایل نقلیه خودران آورده شده است:

‏1. سنسورهای پیشرفته:

‏ - LIDAR (تشخیص و محدوده نور): داده‌های ابر نقطه‌ای سه‌بعدی از محیط اطراف خود را ارائه می‌دهد و امکان تشخیص دقیق شی، محلی‌سازی و نقشه‌برداری را فراهم می‌کند.

‏ - رادار: اجسام را با انتشار پالس های امواج رادیویی و تجزیه و تحلیل بازتاب ها برای تعیین فاصله، سرعت و شکل تشخیص می دهد.

‏ - سیستم‌های دوربین: شامل دوربین‌های متعدد نصب‌شده در هواپیما، ارائه اطلاعات بصری برای کارهایی مانند تشخیص موانع، تقسیم‌بندی جاده، ردیابی عابر پیاده، و افزایش دید در شب.

‏2. بینایی کامپیوتر و هوش مصنوعی:

‏ - پردازش تصویر: تصاویر خام دوربین را به فرمت دیجیتال تبدیل می کند و ویژگی های معنی دار را با استفاده از تکنیک هایی مانند تشخیص لبه، استخراج ویژگی و تجزیه و تحلیل صحنه استخراج می کند.

‏ - شبکه‌های عصبی عمیق (DNN): مدل‌های محاسباتی قدرتمندی که بر روی مقادیر وسیعی از داده‌های برچسب‌گذاری شده برای شناسایی الگوها و پیش‌بینی آموزش داده شده‌اند، به خودروهای خودران اجازه می‌دهند تا اشیا را طبقه‌بندی کنند، خطوط را شناسایی کنند، رفتار را پیش‌بینی کنند و مسیرهای بهینه را برنامه‌ریزی کنند.

‏ - تشخیص اشیاء: انواع خاصی از موجودات را در یک قاب تصویر شناسایی می کند و مکان و طبقه بندی آنها را تعیین می کند. به عنوان مثال می توان به عابران پیاده، وسایل نقلیه، دوچرخه سواران، علائم راهنمایی و رانندگی و مکان های دیدنی اشاره کرد.

‏ - تقسیم‌بندی معنایی: یک تصویر را به مناطق متمایز مربوط به دسته‌های خاص تقسیم می‌کند و به رایانه‌ها کمک می‌کند تا معنای متنی پشت صحنه را درک کنند و بین اشیاء مشابه تمایز قائل شوند.

‏3. برنامه ریزی و کنترل حرکت:

‏ - برنامه ریزی مسیر: مسیرهای ایمن و امکان پذیر را تعیین می کند و با استفاده از نقشه های بلادرنگ و داده های محیطی محلی که از طریق سیستم های ادراک به دست می آید از موانع جلوگیری می کند.

‏ - بهینه سازی مسیر: پروفایل های مسیر بهینه را محاسبه می کند که زمان سفر، مصرف انرژی، برخوردها و رعایت محدودیت های سرعت را به حداقل می رساند.

‏ - الگوریتم‌های کنترل: سیگنال‌های محرک ارسال شده به دریچه گاز، ترمزها، فرمان، دنده‌ها و سیستم‌های کنترل پایداری الکترونیکی (ESC) را مدیریت کنید و از شرایط رانندگی صاف و پاسخگو در طول مسیریابی اطمینان حاصل کنید.

‏4. ویژگی های ایمنی:

‏ - سیستم های کاهش برخورد (CMS): بسته به شدت تهدیدات شناسایی شده، با اعمال ترمز، کاهش سرعت، یا انحراف، موقعیت های خطرناک را کنترل کرده و به آنها واکنش نشان می دهند.

‏ - ترمز اضطراری خودکار (AEB): هنگامی که خودرو متوجه یک وسیله نقلیه احتمالی در نزدیکی شود، ترمز را به طور خودکار آغاز می کند.

‏ - فعال‌سازی خودکار وسیله نقلیه اضطراری (AVEA): امکان استقرار وسیله نقلیه دیگری که به‌طور خاص برای عملیات نجات پس از تصادف با خودروی خودران طراحی شده است را می‌دهد.

‏5. یکپارچه سازی و اتصال:

‏ - واحد محاسبات داخلی (OBU): پردازنده مرکزی مسئول مدیریت داده های حسگر، اجرای برنامه های کاربردی نرم افزار و برقراری ارتباط با دستگاه های خارجی از طریق اتصالات بی سیم.

‏ - ارتباطات بی سیم: تبادل امن و قابل اعتماد اطلاعات بین خودروهای خودران، زیرساخت ها و مراکز راه دور را از طریق شبکه های سلولی، Wi-Fi یا سیستم های حمل و نقل خودکار اختصاصی (ATS) امکان پذیر می کند.

‏ - محاسبات ابری: بارهای محاسباتی سنگین را از OBU ها خارج می کند، تصمیم گیری سریعتر و قابلیت اطمینان بهبود یافته در هنگام خرابی شبکه یا قطعی موقت را ممکن می سازد.

‏6. ملاحظات نظارتی:

‏ - الزامات تایید و آزمایش دولتی: هر کشور مجموعه ای از مقررات مربوط به طراحی، ساخت، بهره برداری و استانداردهای ایمنی خودروهای خودران را دارد. رعایت این مشخصات سطوح ایمنی مناسب را قبل از معرفی تجاری تضمین می کند.

‏ - نگرانی‌های مربوط به مسئولیت: ارزیابی بدهی‌های مرتبط با خودروهای خودران نیاز به تفکر و بحث دقیق دارد، زیرا آنها نه تنها به صورت خودکار عمل می‌کنند.

تجهیزات پیشرفته اتومبیل های خودران

‏تجهیزات پیشرفته لازم برای خودروهای خودران شامل جنبه های مختلفی از سیستم های سواری، اتصال، ادراک و عملکردهای عملیاتی است. در اینجا فهرستی جامع از اجزای حیاتی و فناوری‌های پیشرفته‌ای که معمولاً در وسایل نقلیه خودران مدرن استفاده می‌شوند، آمده است:

‏1. سیستم های ادراک:

‏ - دوربین های تک چشمی و چند طیفی: از کانال های تک یا چند رنگی در کنار تصاویری در مقیاس خاکستری که با وضوح بالا گرفته شده اند استفاده کنید. این سیستم ها می توانند تخمین عمق دقیق و تطبیق استریو را برای بازسازی سه بعدی و درک حرکت ارائه دهند.

‏

‏ - دوربین‌های میدان دید گسترده (WFOV): پوشش بی‌نظیری را ارائه می‌دهند، نقاط کور را کاهش می‌دهند و آگاهی کلی از موقعیت را بهبود می‌بخشند و در عین حال عملکرد را در زمین‌های مختلف حفظ می‌کنند.

‏

‏ -دوربین‌های با وضوح بالا (HD) در مقابل دوربین‌های Ultra HD/Full HD: گزینه‌های با کیفیت بالاتر را برای ثبت جزئیات دقیق‌تر و تسهیل شناسایی دقیق‌تر اشیا انتخاب کنید.

‏

‏ - فناوری تصویربرداری برد بلند: تصویرگرهای برد بلند مانند LIDAR یا سیستم‌های رادار را برای گسترش برد تشخیص ادغام کنید و به خودروهای خودران اجازه می‌دهد تا به تقاطع‌ها و خطرات احتمالی نزدیک‌تر حرکت کنند.

‏

‏ - قابلیت‌های دید در شب: از سیستم‌های دید در شب مانند روشن‌کننده‌های LED با فوکوس خودکار یا منابع نور تطبیقی برای افزایش دید در شرایط کم نور استفاده کنید.

‏

‏ - ماژول‌های ادراک محیطی: درک صحنه را با ماژول‌های تخصصی که برای تشخیص عناصر منحصربه‌فرد مانند چراغ‌های راهنمایی، علائم راهنمایی و رانندگی، قطب‌ها، علامت‌گذاری خیابان‌ها و خطوط خطوط طراحی شده‌اند، تقویت کنید.

‏

‏2. واحدهای همجوشی و پردازش سنسور:

‏ - بسترهای کسب اطلاعات حسگر (SDAP): جمع آوری داده ها از حسگرهای مختلف مانند اسکنرهای لیدار، رادارها، امواج فراصوت، گیرنده های GPS و واحدهای IMU برای جمع آوری اطلاعات زیادی در مورد محیط اطراف.

‏

‏ - پردازشگر سیگنال: اندازه گیری های حسی، پردازش داده های اولیه و همگام سازی را برای تولید ورودی های قابل اعتماد برای مراحل بعدی پشته ادراک خودرو ترکیب کنید.

‏

‏ - سیستم عامل بلادرنگ (RTOS): دستیابی به مدیریت کارآمد چند وظیفه ای و اولویت بندی پاسخگویی سیستم با اجرای همزمان فرآیندهای حیاتی.

‏

‏3. هوش مصنوعی (AI) / اجزای یادگیری ماشین:

‏ - شبکه‌های عصبی: شبکه‌های عصبی پیچیده (CNN) و شبکه‌های عصبی تکراری (RNN) را برای تشخیص قوی تصویر، تقسیم‌بندی معنایی، تشخیص اشیا و پیش‌بینی پیاده‌سازی کنید.

‏

‏ - شبیه سازی رفتار: شبکه های عصبی را آموزش دهید تا رفتارهای راننده خبره را برای تعمیم پذیری و سازگاری بهتر با سناریوهای جدید تکرار کنند.

‏

‏ - الگوریتم های یادگیری تقویتی: مشکلات تصمیم گیری پیچیده را در محیط های پویا با استفاده از ساختارهای پاداش و حلقه های بازخورد برای بهینه سازی عملکرد بررسی کنید.

‏

‏ - چارچوب‌های تصمیم‌گیری: چارچوب‌های مبتنی بر قاعده، احتمالی و آماری را برای ادغام خروجی‌های حسگرهای مختلف و زیرسیستم‌های هوش مصنوعی، ایجاد مناسب‌ترین اقدامات بر اساس اولویت‌ها، محدودیت‌ها و دستورالعمل‌های ایمنی ایجاد کنید.

‏

‏4. اتصال و زیرساخت ارتباطی:

‏ - پشتیبانی از شبکه سلولی: ارتباط با شبکه های تلفن همراه را برای انتقال داده های تله متری، دریافت دستورالعمل ها، ارسال هشدارها و دسترسی به به روز رسانی های نقشه فعال می کند.

‏

‏ - یکپارچه سازی شبکه محلی (LAN): اتصالات سیمی داخلی را برای ارتباط با سیستم های کمکی، ابزارهای تشخیصی و سخت افزار تکمیلی ایجاد کنید.

‏

‏ - دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT): حسگرهای هوشمند، نمایشگرها، رابط‌های لمسی، دستیارهای صوتی و سیستم‌های سرگرمی اطلاعاتی را برای تقویت تجربیات کاربر و قابلیت‌های تعامل اضافه کنید.

‏

‏ - مکانیسم های انتقال داده امن: از پروتکل های رمزگذاری و لایه سوکت های امن (SSL) برای محافظت از داده های حساس رد و بدل شده بین خودرو و دستگاه ها یا سرورهای متصل استفاده کنید.

‏

‏5. بهینه سازی معماری سخت افزار:

‏ - منابع محاسباتی جاسازی شده: بهینه سازی هسته های CPU، معماری GPU و استفاده از حافظه برای متعادل کردن تقاضای انرژی در مقابل ظرفیت پردازش.

‏

‏ - زیرسیستم مدیریت انرژی: یک راه حل مدیریت انرژی یکپارچه را طراحی کنید که به طور موثر عمر باتری را مدیریت کرده و اتلاف گرما را در عین رعایت الزامات ایمنی سختگیرانه به حداقل می رساند.

‏

‏ - بهبود بهره وری: بررسی مواد سبک وزن، مدارهای کوچک و راه حل های خنک کننده فشرده برای افزایش چگالی انرژیو کاهش وزن کلی.

‏

‏6. توابع عملیاتی و ابزارهای نرم افزاری:

‏ - دینامومتر: گشتاور موتور، توان خروجی، راندمان سوخت و دینامیک خودرو را در طول تست درایوها و آزمایش های میدانی اندازه گیری می کند.

‏

‏ - نرم افزار شبیه سازی: سناریوهای رانندگی چالش برانگیز را شبیه سازی کنید، عملکرد الگوریتم ها را ارزیابی کنید و در مورد بهبود طراحی تکرار کنید.

‏

‏ - راه حل های نقشه برداری: ایجاد پایگاه های اطلاعاتی جغرافیایی حاوی اطلاعات به روز در مورد جاده ها، تقاطع ها، قوانین ترافیکی، شرایط آب و هوایی، و ویژگی های شاخص برای اهداف مسیریابی و برنامه ریزی مسیر.

‏7. رابط ماشین انسانی:

‏ - نمایشگرهای لمسی: با استفاده از فناوری‌های نمایشگر مدرن، کنترل‌های بصری، تشخیص، اعلان‌ها و خلاصه‌های سفر را ارائه دهید.

‏

‏ - سیستم‌های تشخیص صدا: قابلیت‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) را یکپارچه می‌کند تا تعاملات هندزفری را فعال کند و به کاربرانی که ممکن است دارای اختلالات حرکتی یا مشکلاتی در تعامل فیزیکی باشند کمک کند.

‏هر جزء ذکر شده در بالا به طور قابل توجهی در ایجاد یک خودآموز قابل اعتماد و کارآمد کمک می کند.

تجهیزات اتومبیل های خودران

چرا از ترتل بات در آموزش و تحقیقات در زمینه خودروهای خودران استفاده کنیم؟

‏TurtleBot اغلب در آموزش و تحقیق در قلمرو وسایل نقلیه خودران به دلیل دلایل متعددی که ریشه در سادگی طراحی، مقرون به صرفه بودن و منابع در دسترس دارد، استفاده می شود. در زیر مزایای کلیدی وجود دارد که آن را برای این کارها ایده آل می کند:

‏1. مدولار بودن و مقیاس پذیری: ماهیت منبع باز TurtleBot به توسعه دهندگان این امکان را می دهد که به راحتی تنظیمات خود را مطابق با نیازهای خاص سفارشی کرده و گسترش دهند، هم برای آزمایش و هم برای برنامه های کاربردی در دنیای واقعی. این مدولار بودن محققان را قادر می سازد تا جنبه های مختلف ناوبری روباتیک، یکپارچه سازی حسگرها و استراتژی های کنترل را بدون به خطر انداختن انعطاف پذیری کشف کنند.

‏2. قیمت مقرون به صرفه: TurtleBot در مقایسه با پلت‌فرم‌های خودمختار پیشرفته، قیمت‌های رقابتی را ارائه می‌دهد و آن را برای افراد، استارت‌آپ‌ها و مؤسسات آموزشی به طور یکسانی که به دنبال یادگیری و آزمایش مفاهیم پیشرفته رباتیک هستند، در دسترس قرار می‌دهد. اجزای مقرون به صرفه آن شامل میکروکنترلرهای Raspberry Pi، ROS (سیستم عامل ربات) و موتورها و سنسورهای درجه صنعتی استاندارد است.

‏3. فرآیند راه اندازی آسان: نصب TurtleBot شامل مونتاژ یک کیت متشکل از قطعات، اتصال آنها به یکدیگر، پیکربندی وابستگی های نرم افزار و راه اندازی کتابخانه های ضروری است. این فرآیند ساده منحنی های یادگیری را کاهش می دهد و فرصت هایی را برای تازه کارها فراهم می کند تا به طور مؤثر با موضوعات پیچیده درگیر شوند. علاوه بر این، اسناد رسمی، آموزش‌ها و جوامع پشتیبانی، سهولت اجرا و عیب‌یابی را برای مبتدیان تضمین می‌کند.

‏4. فراوانی سخت افزار: به عنوان بخشی از پلتفرم Robotnik، TurtleBot از محصولات تجاری موجود مانند چرخ های دیفرانسیل، اسکنرهای لیزری، دوربین ها، باتری های LiPo و یک برد سازگار با آردوینو به نام OpenCR استفاده می کند. در دسترس بودن چنین سخت افزاری تلاش های توسعه را ساده می کند و اجرای پروژه را ساده می کند.

‏5. سازگاری با کتابخانه ها و ابزارهای مختلف: از آنجایی که TurtleBot به سیستم عامل روبات (ROS) متکی است که به طور گسترده در صنعت و دانشگاه استفاده می شود، به خوبی با چارچوب های یادگیری ماشینی (ML) و کتابخانه های بینایی کامپیوتری مانند TensorFlow، OpenCV ادغام می شود. ، PCL (Point Cloud Library) و غیره، همکاری یکپارچه بین محققان و پزشکان علاقه مند به فناوری خودروهای خودران را تسهیل می کند.

‏6. ارزش آموزشی: TurtleBot به دلیل ساختار مدولار و سازگاری با زبان ها و ابزارهای برنامه نویسی رایج، به عنوان ابزار آموزشی ارزشمند در دوره های کارشناسی و کارشناسی ارشد متمرکز بر هوش مصنوعی، رباتیک و مهندسی عمل می کند. دانش آموزان از طریق پروژه های عملی شامل ترکیب حسگر، محلی سازی، نقشه برداری، ردیابی مسیر، اجتناب از موانع و الگوریتم های کنترل، تجربه عملی کسب می کنند.

‏7. مشارکت جامعه و پروژه های مشارکتی: جامعه فعال مرتبط با TurtleBot، همکاری بین محققان در سراسر جهان را تقویت می کند و دسترسی به پایگاه دانش مشترک، مخازن کد، و مشارکت های منبع باز را فراهم می کند. شرکت‌کنندگان اغلب کارگاه‌ها، هکاتون‌ها و کنفرانس‌هایی را سازمان‌دهی می‌کنند که در آن ایده‌ها را به اشتراک می‌گذارند، در مورد چالش‌ها بحث می‌کنند و مرزهای فناوری خودروهای خودران را به طور جمعی پیش می‌برند.

‏8. ادغام با سایر فناوری‌های خودمختاری: با افزایش علاقه به ادغام چندین لایه ادراک، محلی‌سازی و استدلال در خطوط لوله خودروهای خودمختار، TurtleBot یک گزینه مناسب برای کاوش رویکردهای ترکیبی با ترکیب تکنیک‌های روباتیک سنتی با فناوری‌های نوظهور مانند CNN، RNN و روش های یادگیری تقویتی

‏9. حوزه های کانونی تحقیق: با توجه به محبوبیت گسترده آن، ادبیات فراوان و تحقیقات مداومی وجود دارد که بر حوزه های مرتبط با TurtleBot تمرکز دارد، از جمله، اما نه محدود به، ناوبری و محلی سازی، تشخیص و طبقه بندی اشیا، محلی سازی و نقشه برداری همزمان (SLAM)، شبیه سازی رفتار. ، یادگیری تقویتی عمیق و روباتیک مشارکتی. با استفاده از این مجموعه غنی از دانش، دانش‌آموزان و متخصصان می‌توانند درک خود را از اصول اساسی عمیق‌تر کنند و راه‌حل‌های پیشرفته‌ای را که در حوزه‌های خودروهای خودران قابل استفاده است، توسعه دهند.

TurtleBot به عنوان یک پلتفرم قدرتمند و منعطف برای انجام تحقیقات و توسعه نمونه های اولیه در زمینه وسایل نقلیه خودران عمل می کند، مزایای متعددی را در رابطه با دسترسی، مقیاس پذیری، راه اندازی آسان، سازگاری با کتابخانه های ML و CV، ارزش آموزشی، مشارکت جامعه، و تمرکز گسترده بر حوزه های تحقیقاتی مرتبط به دلیل استحکام، مقرون به صرفه بودن و اکوسیستم جامعی که از سطوح مختلف مجموعه مهارت ها پشتیبانی می کند، همچنان یک انتخاب ارجح برای تحقیقات و برنامه های آموزشی در مراحل اولیه است.

امنیت در اتومبیل های خودران

آیا بچه‌ها می‌توانند ماشین‌های خودران را تجربه کنند؟

‏بله، کودکان می توانند ماشین های خودران را به شرط رعایت شرایط خاص و تدابیر ایمنی تجربه کنند. با این حال، تمایز بین بازی با شبیه‌سازی‌های ساده در مقابل قابلیت‌های خودران واقعی ضروری است. در اینجا مروری بر تجربیاتی که کودکان ممکن است با استفاده از انواع مختلف شبیه‌سازهای ماشین خودران، در کنار خطرات احتمالی داشته باشند، آمده است:

‏1. شبیه سازی خودروهای خودران با واقعیت مجازی:

‏ - مناسب بودن:این محیط های واقعیت مجازی (VR) تجربه های رانندگی همه جانبه ای را ارائه می دهند که به کودکان امکان می دهد با ویژگی های خودران مانند کروز کنترل تطبیقی، کمک حفظ خطوط و سیستم های پیش بینی عابر پیاده تعامل داشته باشند.

‏ - محدودیت ها و پادمان ها:فن آوری های VR به تأیید سن و راهنمایی والدین نیاز دارند و با محدود کردن تماس بین کاربران و اشیاء بالقوه مضر یا سایر رانندگان، ایمنی را تضمین می کنند. باید به کودکان آموزش داده شود که به مسیرهای تجویز شده پایبند باشند و در جلسات اولیه از تصادف جلوگیری کنند.

‏ - پتانسیل خطر:در تنظیمات کنترل شده، اگر والدین به درستی نظارت نکنند، شبیه سازهای VR ممکن است همچنان خطراتی را به همراه داشته باشند، به خصوص هنگام معرفی سناریوها یا حالت های جدید مانند جوخه یا دستیاران پارک خودکار. در حین کار با VR، همیشه به دستورالعمل ها پایبند باشید و از مشاوران باتجربه مشاوره بگیرید.

‏2. شبیه سازهای رانندگی پیشرفته:

‏ - مناسب بودن: برخی شبیه سازهای پیشرفته رانندگی بازخورد حسی موجود در محیط های رانندگی واقعی را تکرار می کنند و به کودکان اجازه می دهند تا مانورهای پیچیده، قوانین راهنمایی و رانندگی و شرایط آب و هوایی را تمرین کنند.

‏ - محدودیت ها و پادمان ها: ورودی والدین بسیار مهم است. هنگام نشان دادن مهارت های ناوبری مانند سبقت گرفتن، ادغام خطوط و رانندگی در بزرگراه، کودکان را با دقت راهنمایی کنید. بزرگسالان همچنین باید حواس‌پرتی، خواب‌آلودگی یا پرخاشگری بیش از حد کودکان را مشاهده کنند و در صورت نیاز به سرعت مداخله کنند.

‏ - پتانسیل خطر:در حالی که این شبیه‌سازهای پیشرفته ایمنی را در مقایسه با بازی‌های پایه افزایش می‌دهند، حوادث همچنان ممکن است رخ دهند، به خصوص اگر کودکان قضاوت ضعیفی از خود نشان دهند، توجه کافی نداشته باشند یا با واکنش‌های تحت فشار مبارزه کنند. بررسی منظم محتوای شبیه سازی می تواند به رفع این مشکلات کمک کند.

‏3. ماژول های یادگیری تعاملی (ILM):

‏ - مناسب بودن: ILMهایی که به طور خاص برای مخاطبان خردسال طراحی شده اند، کودکان را از طریق فیلم های متحرک، آزمون های تعاملی و تمرین های ایفای نقش بر اساس موقعیت های واقعی، با فناوری خودران آشنا می کنند.

‏ - محدودیت ها و پادمان ها: معلمان یا معلمان باید بحث های مربوط به ملاحظات اخلاقی، محدودیت ها و پیامدهای پشت هوش مصنوعی و اتوماسیون را تسهیل کنند. کودکان را تشویق کنید تا به طور انتقادی در مورد اینکه چگونه فناوری بر حریم خصوصی و جامعه به طور کلی تأثیر می گذارد فکر کنند.

‏ - پتانسیل خطر:هیچ خطر مستقیمی در اینجا وجود ندارد، اگرچه مشارکت در فعالیت های ILM طعمی از قابلیت رانندگی واقعی را ارائه نمی دهد. اگر بچه‌ها بخواهند بیشتر در ماشین‌های خودران کاوش کنند، تشویق کنجکاوی از طریق آزمایش‌های عملی یا بحث‌های نظری مفیدتر از قرار گرفتن غیرفعال در معرض تصاویر یا انیمیشن‌های ایستا خواهد بود.

‏4. درس ها و آموزش های آنلاین:

‏ - مناسب بودن:درس ها و آموزش های آنلاین معمولاً شامل دستورالعمل های گام به گام و مثال های تصویری برای نشان دادن نحوه عملکرد خودروهای خودران در سطح اساسی، با استفاده از مدل های ساده شده یا رابط های شبیه سازی شده است.

‏ - محدودیت ها و پادمان ها:برای جلوگیری از سوء استفاده، سیستم عامل های آنلاین معمولاً دوره های آزمایشی رایگان را محدود می کنند و اشتراک های پولی را پس از آشنایی با مفاهیم اصلی تشویق می کنند. همیشه قبل از دنبال کردن آموزش ها منابع اطلاعاتی را بررسی کنید و در هنگام برخورد با وسایل نقلیه واقعی به دنبال آموزش حرفه ای باشید.

‏ - پتانسیل خطر: مانند هر منبع آنلاین، کیفیت و دقت این مواد بسته به تخصص ناشران متفاوت است. محتوا و رویکرد هر درس را به دقت ارزیابی کنید تا احتمال آسیب یا پیامدهای منفی را به حداقل برسانید.

‏صرف نظر از رسانه انتخابی، همیشه ابتدا ایمنی را در اولویت قرار دهید. به خاطر داشته باشید که زمان بازی با خودروهای خودران باید به جای جایگزینی آموزش رسمی مکمل باشد و هرگز یادگیری بدون نظارت را تنها نگذارید. ارائه تعاملات منظم و ساختارمند، کودکان را قادر می‌سازد تا در حین کشف فرصت‌های هیجان‌انگیز فناوری جدید، اعتماد به نفس و مهارت‌های تفکر انتقادی ایجاد کنند. پیشرفت را از نزدیک زیر نظر داشته باشید و انتظارات را بر این اساس تنظیم کنید تا یک تجربه مثبت برای همه شرکت کنندگان ایجاد کنید. به یاد داشته باشید که در صورت امکان نظارت صحیح را حفظ کنید، حتی اگر صرفاً با اقوام یا دوستان جوان‌تر که از یادگیری در مورد روندهای نوظهور در حمل و نقل و فناوری لذت می‌برند، درباره فناوری خودروهای خودران صحبت می‌کنید. در نهایت، این ترکیبی از تخیل، اشتیاق و کاوش مسئولانه است که تعاملات آینده کودکان را با سیستم‌های خودرویی مجهز به هوش مصنوعی شکل می‌دهد.

فایل استفاده حتی برای کودکان !