Ինքնավար մեքենա կամ ինքնակառավարվող մեքենան հաջորդ սերնդի վարելու տեխնիկան է, որը մասամբ վերացնում է լիովին մարդկային փոխազդեցությունը՝ վարելու համար փոխադրամիջոց.
Հիմնական հատկանիշները
- AV-ները կարող են ճանաչել ճանապարհային ազդանշանները և այլ նշաններ, ինչպիսիք են կանգառները կամ հետիոտները ճանապարհին, ինչպես նաև այլ տեսակի տրանսպորտային միջոցներ, ինչպիսիք են մեքենաները, բեռնատարները և այլն:
- Տրանսպորտային միջոցների տարբեր արագությունները, թափը, գծի փոփոխությունը, անցումը պետք է որոշվեն ԱՎ-ի կողմից
- AV-ը պետք է հագեցած լինի Վարորդների աջակցության առաջադեմ համակարգով (ADAS) և վթարներից խուսափելու համակարգով (CAS)՝ անվտանգ և ապահով դառնալու համար:
- Շրջապատող միջավայրը պետք է տեղյակ լինի AV-ների մասին, որպեսզի խուսափի ցանկացած ճանապարհատրանսպորտային պատահարից կամ վթարի տեսակից:
- Նաև շրջապատող, ուղևորների ներսում, ինչպիսին է մահացու, քնկոտ կամ հուզական վիճակը, պետք է որոշի խուսափել ճանապարհի ցանկացած տեսակի սխալ ձևից:
Ինչպես է աշխատում
- Գործում են բազմաթիվ սենսորներ, պրոցեսորներ, մեքենայական ուսուցման համակարգեր և ալգորիթմներ
միաժամանակ ապահովելու առանց վարորդի մեքենայի ֆունկցիոնալությունը: - AV-ների շահագործման հիմնական դիզայնը «զգայական պլան-ակտ» է, որը ստեղծում է նրանց շրջակա միջավայրի քարտեզը:
- AV-ները հագեցած են բազմաթիվ սենսորներով, տեսախցիկներով, ռադարներով և այլն՝ տվյալների ֆիքսման համար
շրջակայքը, և տվյալների հիման վրա ծրագրաշարը կվերլուծի սցենարների լավագույն ընթացքը՝ արագացման, գծի փոփոխության կամ շրջանցելու համար:
1. Ներածություն և ակնարկ
1.1 Ներածություն
1.2. Հիմնական տեխնոլոգիական ոլորտներ և բաղադրիչներ
1.3. Արդյունաբերական օգտագործման դեպք
1.4. SAE ավտոմատացման մակարդակներ
1.5. Ինքնավար մեքենայի ֆունկցիոնալ մոդուլներ
1.6. Հիմնական մարտահրավերներ և լուծումներ
2. Տեխնոլոգիաների վերլուծություն
2.1. Տեխնոլոգիաների սեգմենտացիա
2.2. Իրավական և կիրառական կարգավիճակ
2.3. Տեխնոլոգիական միտումների վերլուծություն
2.4. Սենսորային միտումների վերլուծություն
2.5. Ալգորիթմի միտումների վերլուծություն
2.6. Վերջնական օգտագործողների արդյունաբերության միտումների վերլուծություն
2.7. Տեխնոլոգիաների վերլուծություն
3. IP Insights
3.1. Տարեկան հայտերի քանակը
3.2. Վերին հանձնարարված.
3.3. Լավագույն հանձնարարվածն ընդդեմ առաջին ներկայացվող երկրի
3.4. Լավագույն հանձնարարվածն ընդդեմ հրատարակման երկիր
3.5. Լավագույն հանձնարարվածները տարվա կտրվածքով միտում (Հրապարակման տարի)
3.6. Պորտֆոլիոյի ամփոփում
3.7. Արտոնագրային միտում – հայտի տարի
3.8. Արտոնագրային միտում – հայտի երկիր
3.9. Արտոնագրային միտում – հանձնարարվածներ
3.10. Ավտոմատացված տեխնոլոգիայի խզում
3.11. Խնդիրներ - հանձնարարվածներ
3.12. Հիմնական հրատարակություններ
4. Շուկայի և բիզնեսի վերլուծություն
4.1. Շուկայի սեգմենտացիայի ակնարկ
4.2. Ընկերության սեգմենտավորում
4.3. Շուկայի չափը և աճը
4.4. Աշխարհագրական սեգմենտացիա
4.5. SWOT վերլուծություն
4.6. Շուկայական դինամիկա
4.7. Հիմնական միտումները
4.8. Հիմնական գործոններ
4.9. Շուկայի լավագույն խաղացողները
4.10. Լավագույն ստարտափներ
4.11. Սկսնակ ակնարկ
4.12. Վերջին առաջխաղացումները
4.13. Վերջին ձեռքբերումները
4.14. Վերջին գործընկերություններ
4.15. Վերջին համագործակցությունները
4.16. Վերջին սերմերի ֆինանսավորումը
Ինչպես ցույց է տալիս հետևյալ գծապատկերը, տարվա ընթացքում արտոնագրային գործունեությունը ցույց է տալիս անհամապատասխան ներկայացումներ՝ աստիճանական ընդհանուր աճով ամբողջ ընթացքում: Վերջին 5 տարիների ընթացքում հայտերի լրացումը կտրուկ ավելացել է AV-ի տարբեր ենթատեխնոլոգիաների ոլորտում, ինչպիսիք են անվտանգությունը, կենտրոնական չիպային պրոցեսորը, հետևելու և նավիգացիոն համակարգը և շատ ավելին:
Խնդրում ենք նկատի ունենալ, որ 2020 և 2021 թվականների միտումը կարող է ամբողջական չլինել, քանի որ արտոնագրային հայտի հրապարակման համար կարող է պահանջվել 18 ամիս:
