نگاهی به نوآوری ها و فناوری های هوش مصنوعی در حمل و نقل جاده ای

رایج ترین کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل جاده ای

وسایل نقلیه خودران: این خودروها با استفاده از حسگرها و تجزیه و تحلیل داده های جمع آوری شده مشتمل بر اطلاعات محیطی، ترافیکی و شرایط آب و هوایی قادر به تصمیم گیری برای رانندگی ایمن و بهینه تر در جاده ها می باشند.

مدیریت ترافیک: هوش مصنوعی بواسطه قابلیت های پیشرفته پردازش شده و تحلیل داده ها، در بهبود مدیریت ترافیک شهری و جاده ای نقش آفرین و بسیار موثر است.

پیش بینی نیازهای حمل و نقل: هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده های حمل و نقل قبلی و شرایط حال حاضر محیطی، می تواند نیازهای حمل و نقل آینده را پیش بینی و برنامه ریزی مناسبی برای حمل و نقل کارآمد ارائه دهد.

بهبود خدمات حمل و نقل: هوش مصنوعی با کمک الگوریتم های هوشمند، می تواند در بهبود فرآیندهای تدارکات و لجستیکی از جمله مدیریت انبارها، بارگیری و تخلیه کالاها، برنامه ریزی مسیرهای حمل و نقل و زمان بندی ارسال کالاها عملکرد بهتری ارایه دهد.

ایمنی حمل و نقل: هوش مصنوعی با تحلیل داده های ترافیک، شرایط آب و هوایی، شرایط جاده و تشخیص موارد خطرآفرین و پیش بینی حوادث حمل و نقل، به افزایش ایمنی در رانندگی کمک می کند. بکارگیری سامانه های هوشمند ایمنی و خودروهای خودران، باعث کاهش قابل توجه تصادفات جاده ای ناشی از عدم تمرکز یا اشتباهات انسانی و نهایتا ارتقاء ایمنی کاربران حمل و نقل و نجات جان افراد می گردد.

مدیریت زمان سفر: هوش مصنوعی می تواند داده های تاثیرگذار در وسایل حمل و نقل را از منابع مختلف دریافت نموده و بر اساس آنها، تاخیر در زمان سفر را پیش بینی نماید. این پیش بینی نقش بسیار زیادی در مدیریت سفر و بهبود سیستم های حمل و نقل دارد.

پیشنهاد انتخاب بهترین مسیر و زمان بندی درحمل و نقل: هوش مصنوعی می تواند با تحلیل داده های مربوط به ترافیک جاده ها، مسیرها و زمان بندی حمل و نقل را بهینه کند و اینگونه موجب صرفه جویی بیشتر در زمان و هزینه خواهد شد.

ارکان اصلی هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل جاده ای

بینایی رایانه ای: بینایی رایانه ای رکن اصلی هوش مصنوعی در حمل و نقل محسوب می شود. خودروهای خودران از تصاویر کامپیوتری برای یافتن خطوط و ردیابی سایر وسایل نقلیه در جاده استفاده می کنند و این تصاویر از طریق دوربین های پیشرفته متعدد برای نظارت بر محیط به دست می آید. از جمله قابلیت‌های بی شماری که با استفاده از این دوربین‌ها امکان پذیر است می توان به یافتن خطوط، برآورد میزان پیچ جاده، تشخیص موانع، طبقه بندی علائم توقف، تشخیص چراغ راهنمایی و مواردی از این دست نام برد.

ادغام حسگرها: از اجزای دیگر نوآوری در زمینه ی هوش مصنوعی و کاربرد آن در حمل و نقل، حسگرهای فوق پیشرفته ای است که در اندازه گیری فاکتورهایی مانند فاصله و سرعت نیز به کار گرفته می شوند. این حسگرها با ترکیب سایر داده ‌ها، درک و تصویر بهتری از محیط اطراف به ما می دهند برای تحقق این امر حسگرهای مختلفی وجود دارد. به عنوان مثال رادار برای تعیین میزان فاصله میان اجسام و تخمین سرعت حرکت آنها گزینه کاملا مناسبی است.

جهت یابی: یکی دیگر از دیگر مصادیق بارز هوش مصنوعی و کاربرد آن در حمل و نقل، قابلیت جهت یابی است. این سیستم به خودروها کمک می کند تا با تطبیق ابر نقطه ای که می بیند و ابر نقطه ای که نقشه دارد، موقعیت خود را در یک نقشه مشخص با دقت بالای 93 درصد مکان یابی کند.

برنامه ریزی مسیر: برنامه ریزی مسیر بخش بسیار مهمی در صنعت حمل و نقل و نیز فرایند هوشمند سازی خودروهای خودران محسوب می شود. در وهله ی اول برای رو به رو شدن با این چالش اساسی، پیش از آن که خودرو مسیری را طی کند تا به مقصدی که می خواهد برسد باید چگونگی حرکات وسایل نقلیه اطراف را پیش بینی کند تا بتواند تصمیم گیری بهتری در واکنش به هرگونه پیشامدی داشته باشد و در نهایت، به مسیر مناسبی برای اجرای ایمن این عملکرد دسترسی داشته باشد.

کنترل خودرو: در اکثر مواقع کنترل یک وسیله نقلیه می تواند بسیار مشکل باشد. در سال های اخیر متخصصان در زمینه هوش مصنوعی در تلاش هستند تا با طراحی رایانه هایی با توانایی تصمیم گیری وکنترل خودرو در مواقع اضطراری، در این عرصه گامی رو به جلو بردارند.

دلایل عمده استفاده از هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل

ارتقا ایمنی سیستم، کارآیی و بهره وری سیستم ، قابلیت اعتماد به سیستم وکاهش آلودگی های زیست محیطی از مهمترین دایل استفاده از هوش مصنوعی در حمل ونقل محسوب می شوند.

مهمترین تکنولوژی های مبتنی بر هوش مصنوعی در حمل و نقل

یادگیری ماشینی (Machine Learning): یادگیری ماشینی یکی از روش های یادگیری و تحلیل داده ها است که با استفاده از حجم قابل توجهی از داده ها، به طور مستقل یاد می گیرند و تکامل پیدا می کنند. این تکنولوژی امکان شناسایی به موقع فرصت ها، برنامه ریزی دقیق برای آینده، انتخاب بهترین استراتژی عملیاتی و غیره را فراهم می کند. با توسعه این تکنولوژی می توان فرآیندهای در حال اجرا را به بهترین نحو بهینه و خطاهای انسانی را کاهش یا حتی حذف نمود.

کلان داده ها و تحلیل داده ها (Big Data and Data Analysis): توسعه این فناوری به سازمان ها اجازه می دهد تا به طور دقیق تر، درخواست های پرتکرار مشتریان و خدمات درخواستی آنها مانند اندازه و وزن محموله های باری و مقصدهای پر تکرار را شناسایی و پیش بینی کنند. با تجزیه و تحلیل داده ها، مشکلاتی که در فرآیندهای مختلف وجود دارند، مشخص می شود. این امر باعث بهینه تر کردن خدمات و انجام فرآیندهای بدون خطا خواهد شد.

ترکیب اینترنت اشیاء (IOT): اینترنت اشیاء یکی از نقش های کلیدی را در صنعت حمل و نقل ایفا می کند. بعد از اینکه وسایل مختلف در شبکه اینترنت قرار گرفتند، می توانند اطلاعات مختلفی را تولید و جمع آوری نموده و با سایر وسایل با بالاترین سرعت به اشتراک بگذارند.

منبع: سازمان راهداری و حمل و نقل جاده ای