ड्रोन और सेल्फ़-ड्राइविंग की बुनियादी बातेंमध्यमपाठ 2878 मिनट का पाठ

सेल्फ-ड्राइविंग कारें: आज क्या सच है

ड्राइवर असिस्टेंस आम है, और कुछ चुनिंदा जगहों पर सीमाओं के तहत बिना ड्राइवर वाली टैक्सियाँ चलती हैं। ऑटोमेशन के लेवल जानें, यह समझें कि दुर्लभ स्थितियाँ इतनी कठिन क्यों होती हैं, और भारतीय सड़कें एक विशेष चुनौती क्यों हैं।

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सेल्फ-ड्राइविंग कारें: आज क्या सच है

ड्राइवर असिस्टेंस आम है, और कुछ चुनिंदा जगहों पर सीमाओं के तहत बिना ड्राइवर वाली टैक्सियाँ चलती हैं। ऑटोमेशन के लेवल जानें, यह समझें कि दुर्लभ स्थितियाँ इतनी कठिन क्यों होती हैं…

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आसान शब्दों में
किसी खाली पार्क में साइकिल चलाना सीखना आसान है। किसी भीड़भाड़ वाले बाज़ार में साइकिल चलाना बहुत मुश्किल है: अचानक एक गाय सामने आ जाती है, कोई बच्चा गेंद के पीछे दौड़ता है, कोई ऑटो अचानक रुक जाता है, कोई दुकानदार आपको आगे निकलने का इशारा करता है। अपने-आप चलने वाली कार को यह सब संभालना होता है, और साथ ही वे अजीबोगरीब चीज़ें भी जो शायद ही कभी होती हैं। ये दुर्लभ चीज़ें ही सबसे मुश्किल हिस्सा हैं।
आप सुन सकते हैं कि सेल्फ-ड्राइविंग कारें आ चुकी हैं, या फिर वे कभी काम नहीं करेंगी। दोनों ही बातें ज़रूरत से ज़्यादा सीधी हैं। ड्राइविंग के कुछ हिस्से पहले से ही अच्छी तरह ऑटोमेट हो चुके हैं। हर जगह, हर परिस्थिति में पूरी तरह सेल्फ-ड्राइविंग की सुविधा आज उपलब्ध नहीं है।

ड्राइविंग ऑटोमेशन के लेवल्स

इंजीनियर आमतौर पर ड्राइविंग ऑटोमेशन को 0 से 5 तक के छह लेवल्स के पैमाने पर समझाते हैं। इसकी सटीक परिभाषाएँ एक इंजीनियरिंग स्टैंडर्ड संस्था से आती हैं; इसका मुख्य विचार यह है:
लेवलड्राइविंग कौन करता हैसरल शब्दों में
0इंसानकार आपको चेतावनी दे सकती है, लेकिन पूरी ड्राइविंग आप ही करते हैं
1इंसान, एक प्रकार की मदद के साथकार स्पीड या स्टीयरिंग में से किसी एक में मदद करती है, उदाहरण के लिए आगे वाली कार से दूरी बनाए रखना
2इंसान, और अधिक मदद के साथकार कुछ परिस्थितियों में स्टीयरिंग और स्पीड दोनों को एक साथ कंट्रोल कर सकती है, लेकिन आपको हर समय सड़क पर ध्यान रखना होगा और तुरंत तैयार रहना होगा
3कार, सीमित परिस्थितियों मेंकार तय परिस्थितियों में ड्राइव करती है; आपको हर समय देखने की ज़रूरत नहीं है, लेकिन कार के कहने पर कमान संभालनी होगी
4कार, सीमित इलाके मेंएक तय इलाके और परिस्थितियों के अंदर किसी इंसान को कमान संभालने की ज़रूरत नहीं होती; उनके बाहर, यह खुद ड्राइव नहीं करेगी
5कार, हर जगहजहाँ भी इंसान ड्राइव कर सकता है, किसी भी परिस्थिति में ड्राइव करती है। यह आज मौजूद नहीं है

आज क्या सच है

  • ड्राइवर असिस्टेंस (लेवल 1 और 2) भारत सहित कई नई कारों में आम है: ऑटोमैटिक इमरजेंसी ब्रेकिंग, लेन कीपिंग, अडेप्टिव क्रूज़ कंट्रोल। ड्राइवर अभी भी इंसान ही होता है।
  • ड्राइवरलेस राइड सेवाएँ (लेवल 4) कुछ देशों के कुछ गिने-चुने शहरों में, ऑपरेटर द्वारा चुने गए मैप किए गए इलाकों और परिस्थितियों में चलती हैं। उन पर बारीकी से नज़र रखी जाती है और उनका दायरा अभी भी सावधानी से बढ़ाया जा रहा है।
  • कंट्रोल्ड जगहें जैसे खदानें, बंदरगाह, वेयरहाउस और कैंपस वे जगहें हैं जहाँ ऑटोनॉमी सबसे अच्छा काम करती है, क्योंकि वहाँ जगह, स्पीड और ट्रैफ़िक सीमित होते हैं।
  • लेवल 5, यानी ऐसी कार जो किसी भी परिस्थिति में कहीं भी ड्राइव कर सके, कहीं भी उपलब्ध नहीं है।
सावधान रहें
विज्ञापनों में इस्तेमाल होने वाले नाम, जैसे "ऑटोपायलट" या "सेल्फ-ड्राइविंग", आपको लेवल के बारे में नहीं बताते। कार का मैन्युअल पढ़ें। अगर उसमें लिखा है कि आपको अपने हाथ स्टीयरिंग व्हील पर और आँखें सड़क पर रखनी होंगी, तो ड्राइवर आप ही हैं, चाहे उस फ़ीचर का नाम कुछ भी हो।

दुर्लभ स्थितियाँ इतनी कठिन क्यों होती हैं

ज़्यादातर ड्राइविंग सामान्य होती है: लेन में चलें, दूरी बनाए रखें, लाल बत्ती पर रुकें। कोई सिस्टम ढेर सारे डेटा से यह सब सीख सकता है। असली परेशानी लॉन्ग टेल (long tail) है: हज़ारों अलग-अलग दुर्लभ स्थितियाँ, जिनमें से हर एक कभी-कभार ही होती है, लेकिन सब मिलकर अक्सर होती रहती हैं। सड़क पर लुढ़कता हुआ कोई टायर। लाल बत्ती के बावजूद ट्रैफ़िक को आगे जाने का इशारा करता पुलिसवाला। ट्रक से नीचे गिरता गद्दा। सड़क रोक कर निकलता कोई जुलूस।
दुर्लभ घटनाएँ ट्रेनिंग डेटा में भी दुर्लभ होती हैं, इसलिए सिस्टम के पास सीखने के लिए बहुत कम होता है। सिमुलेशन से मदद मिलती है, क्योंकि इंजीनियर जानबूझकर कई दुर्लभ स्थितियाँ बना सकते हैं, लेकिन सिम्युलेटर में सिर्फ़ वही होता है जो किसी ने उसमें डालने के बारे में सोचा हो। यह वही अंतर है जो आपने सिमुलेशन और सिम-टू-रियल में देखा था।

भारतीय सड़कें एक विशेष परीक्षा हैं

स्थितिमशीन के लिए यह कठिन क्यों है
मिक्स्ड ट्रैफ़िककारें, बसें, बाइक, ऑटो, साइकिल, ठेले, पैदल चलने वाले और जानवर एक ही सड़क साझा करते हैं, और हर कोई अलग तरह से चलता है
मिटे हुए या गायब लेन मार्किंगलेन-कीपिंग सिस्टम अक्सर साफ़ निशानों पर निर्भर करते हैं
अनौपचारिक इशारेहाथ के इशारे, हॉर्न, हेडलाइट चमकाना और नज़रें मिलाना — इन सब का एक मतलब होता है जिसे पढ़ना मुश्किल है
गड्ढे, स्पीड ब्रेकर, जलभरावदेखना मुश्किल होता है, खासकर रात में या बारिश में, और ये हमेशा किसी मैप पर नहीं होते
उल्टी दिशा में ड्राइविंग, अचानक यू-टर्नसड़क पर चलने वाले अन्य लोग शायद उन नियमों का पालन न करें जिनकी सिस्टम उम्मीद करता है
बदलती सड़केंनिर्माण कार्य और डायवर्जन से सड़कें उस रफ़्तार से बदलती हैं जितनी जल्दी मैप अपडेट नहीं होते
इनमें से कोई भी चीज़ भारत में ऑटोनॉमी को असंभव नहीं बनाती। इसका मतलब यह है कि कहीं और बने और परखे गए सिस्टम को यहाँ काम करने वाला नहीं माना जा सकता, और उन्हें भारतीय सड़कों पर, भारतीय मौसम में, भारतीय ट्रैफ़िक के साथ टेस्ट करने की ज़रूरत है।

इंसानी ज़िम्मेदारी

ड्राइवर असिस्टेंस के साथ, ड्राइवर की सीट पर बैठा व्यक्ति ही ड्राइविंग के लिए ज़िम्मेदार होता है। सिस्टम बिना किसी ख़ास चेतावनी के बंद हो सकता है, उदाहरण के लिए जब वह लेन मार्किंग न देख पाए, और इंसान को हर पल तैयार रहना होगा। एक बड़ा जोखिम हद से ज़्यादा भरोसा (over-trust) है: सिस्टम कई किलोमीटर तक अच्छा काम करता है, ड्राइवर निश्चिंत होकर फ़ोन देखने लगता है, और तभी कोई दुर्लभ स्थिति सामने आ जाती है। ज़्यादा ऑटोमेटेड गाड़ियों के लिए कौन ज़िम्मेदार है, इस पर कानून अभी भी कई देशों में बन रहे हैं; आप जहाँ रहते हैं, वहाँ के मौजूदा नियम देखें।
हद से ज़्यादा भरोसा
  • "कार खुद ड्राइव करती है, मैं अपना फ़ोन देख सकता हूँ"
  • फ़ीचर के नाम पर विश्वास करना
  • तेज़ बारिश में या बिना लेन मार्किंग वाली सड़कों पर असिस्टेंस का इस्तेमाल करना
सही इस्तेमाल
  • हाथ तैयार, आँखें सड़क पर, हर समय
  • मैन्युअल पढ़ना कि फ़ीचर क्या नहीं कर सकता
  • जहाँ सिस्टम को मुश्किल हो, वहाँ असिस्टेंस को बंद कर देना
इसे आज़माएँ। बस या ऑटो से अपनी अगली यात्रा पर, ऐसी पाँच चीज़ों की सूची बनाएँ जो घटीं और जिन्हें संभालना किसी सेल्फ-ड्राइविंग सिस्टम के लिए कठिन होता। प्रत्येक के लिए लिखें कि किस सेंसर या सिस्टम के किस हिस्से (सेंसिंग, लोकलाइज़ेशन, प्रेडिक्शन, प्लानिंग) के लिए यह चुनौतीपूर्ण होगा।

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लैब

एक वास्तविक भारतीय सड़क के लिए लॉन्ग-टेल सूची, साथ में सिस्टम का वह हिस्सा जिस पर हर मामले में दबाव पड़ेगा और एक सुरक्षित फ़ॉलबैक।

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समस्या

किसी कोडिंग की ज़रूरत नहीं है। कोई ऐसी सड़क चुनें जिसे आप अच्छी तरह जानते हों, जैसे कि आपके स्कूल, कॉलेज या बाज़ार के बाहर की सड़क।

  1. उस सड़क की कम से कम दस ऐसी स्थितियाँ लिखें जो किसी सेल्फ़-ड्राइविंग सिस्टम के लिए कठिन होंगी। इनमें कम से कम तीन ऐसी दुर्लभ स्थितियाँ शामिल करें जो आपने केवल एक या दो बार ही देखी हों।
  2. हर स्थिति के लिए लिखें कि सिस्टम के किस हिस्से के लिए यह चुनौती है: sensing, localisation, दूसरों का prediction, या planning।
  3. हर स्थिति के लिए एक सुरक्षित फ़ॉलबैक (fallback) लिखें: गति धीमी करना, रुकना, किसी इंसान को कंट्रोल सौंपना (hand over), या उस सड़क या समय से बचना।
  4. अंत में तीन वाक्य लिखें: आज के समय में आप इस सड़क पर किस लेवल के ऑटोमेशन (automation) पर भरोसा करेंगे, यदि किसी पर करेंगे तो, और क्यों?

आपका काम तब पूरा होगा जब

कठिन सवाल

उत्तर देखने से पहले ख़ुद जवाब देने की कोशिश करें। अगर आप इनके जवाब दे सकते हैं, तो आप पाठ समझ गए हैं।

Q1इंजीनियर हर दुर्लभ स्थिति को देखने के लिए बस पर्याप्त किलोमीटर गाड़ी क्यों नहीं चला सकते?दिखाएं

क्योंकि संभावित दुर्लभ स्थितियों की संख्या बहुत ही ज़्यादा है, और इनमें से हर एक इतनी कम बार होती है कि बहुत ज़्यादा ड्राइविंग करने के बाद भी शायद कुछ स्थितियाँ सिर्फ़ एक बार दिखें या कभी न दिखें। सिमुलेशन (simulation) से इंजीनियर जानबूझकर दुर्लभ मामले बना सकते हैं, लेकिन इसमें केवल वही होता है जो किसी ने शामिल करने के बारे में सोचा हो। इसलिए टीमें असली ड्राइविंग, सिमुलेशन, सिस्टम कहाँ चले इस पर सोच-समझकर लगाई गई सीमाएं, और अनिश्चित होने पर फ़ॉलबैक को एक साथ मिलाकर इस्तेमाल करती हैं।

Q2Level 3 ड्राइवर को दूसरी तरफ देखने की छूट देता है, लेकिन ज़रूरत पड़ने पर उन्हें कंट्रोल संभालने के लिए कहता है। यह हैंड-ओवर (hand-over) किस वजह से मुश्किल हो जाता है?दिखाएं

जो व्यक्ति ध्यान नहीं दे रहा था, उसे सही तरीक़े से काम करने से पहले यह समझने के लिए समय चाहिए होता है कि क्या हो रहा है। अगर सिस्टम मदद केवल तब माँगता है जब वह पहले से ही परेशानी में हो, तो शायद पर्याप्त समय न मिले। यही वजह है कि हैंड-ओवर का डिज़ाइन — वह कितनी जल्दी चेतावनी देता है और अगर इंसान कोई जवाब नहीं देता तो क्या करता है — उतना ही मायने रखता है जितना कि ख़ुद ड्राइविंग।

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अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

क्या सेल्फ-ड्राइविंग कारें इंसानी ड्राइवरों से अधिक सुरक्षित हैं?

इस पर काफ़ी बहस होती है, और इसका जवाब सिस्टम, जगह, परिस्थितियों और इस बात पर निर्भर करता है कि आप गिनती कैसे करते हैं। निष्पक्ष तुलना करना कठिन है, क्योंकि ड्राइवरलेस सिस्टम केवल चुने हुए इलाकों और परिस्थितियों में ही चलते हैं। किसी भी तरफ़ के सीधे-सादे दावों से सावधान रहें, और साफ़ तरीकों वाली स्वतंत्र स्टडीज़ देखें।

हमारे पास लेवल 5 की कारें कब होंगी?

कोई नहीं जानता। अतीत में भविष्यवाणियाँ अक्सर ज़रूरत से ज़्यादा आशावादी रही हैं। प्रगति कदम-दर-कदम होने की संभावना अधिक है: अधिक इलाके, मौसम की अधिक परिस्थितियाँ, अधिक प्रकार की सड़कें।

क्या मैं आज भारत में कानूनी तौर पर ड्राइवरलेस कार का इस्तेमाल कर सकता हूँ?

ड्राइवर-असिस्टेंस फ़ीचर्स भारत में बेचे जाते हैं, और ड्राइवर आप ही बने रहते हैं। इससे अधिक ऑटोमेशन के लिए, सड़क परिवहन और राजमार्ग मंत्रालय और अपने राज्य के मौजूदा नियम देखें; इस क्षेत्र में कानून अभी भी बन रहे हैं।

क्या सेल्फ-ड्राइविंग सिस्टम चैटबॉट्स जैसे AI का उपयोग करते हैं?

वे बहुत सारे मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं, खासकर देखने और यह अनुमान लगाने के लिए कि दूसरे क्या करेंगे, और कुछ नए तरीके ड्राइविंग के बड़े हिस्सों को शुरू से अंत तक सीखते हैं। लेकिन वे सावधानीपूर्वक इंजीनियरिंग पर भी निर्भर करते हैं: सेंसर फ़्यूज़न, मैप्स, प्लानिंग, सुरक्षा जाँच और फ़ॉलबैक प्लान। चैटबॉट का एक गलत जवाब सिर्फ़ टेक्स्ट होता है; सड़क पर एक गलत फ़ैसला लोगों को चोट पहुँचा सकता है, इसलिए यहाँ पैमाना कहीं अधिक ऊँचा है।

पाठ का टेस्ट

5 सवाल। पास होने और इस पाठ को पूरा करने के लिए 3 सही होने चाहिए (60%)।

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