Opel kentsel alanlarda otonom sürüsü gelistiriyorElif Ferhan Yesilyurt- Opel, 2025 yili sonuna kadar kentsel alanlarda karmasik çevre tanimlama özelligine sahip yenilikçi bir prototip göstermeyi hedefliyor

ISTANBUL (AA) - Stellantis bünyesindeki Opel, STADT:up adindaki öncü proje ile karmasik sehir trafiginde otonom sürüs için yeni konseptler ve pilot uygulamalar gelistirilmesinde destek sagliyor.

Sirketten yapilan açiklamaya göre, Opel, Stellantis bünyesindeki bir Alman markasi olarak Almanya Federal Ekonomi ve Iklim Eylem Bakanligi tarafindan finanse edilen STADT:up projesindeki yerini aliyor.

STADT:up projesi (Sehirde Otonom Sürüs için Çözümler ve Teknolojiler: Kentsel Ulasim Projesi), 2025 yili sonuna kadar kentsel alanlarda otonom sürüsü etkinlestirmek adina önemli bir adim atmayi amaçliyor. Rüsselsheim Mühendislik Merkezi’ndeki uzmanlar, yapay zekaya (AI) dayali araç ortamini tanimlamayi daha da gelistirme ve otonom sürüs esnasinda kosullara özel tepkiler verme noktasinda önemli bir rol üstleniyor.

22 proje ve gelistirme ortakli konsorsiyum projesi, Almanya’nin Renningen kentindeki Robert Bosch GmbH kampüsünde tanitildi. Bu dogrultuda Opel, 2025 yili sonuna kadar kentsel alanlarda karmasik çevre tanimlama özelligine sahip yenilikçi bir prototip göstermeyi hedefliyor.

Açiklamada görüslerine yer verilen Stellantis Inovasyon Almanya Baskani Frank Jordan, “Alman markamiz Opel, Stellantis adina STADT:up projesine katilarak sehir trafiginde otonom sürüsü daha da ileriye tasiyor. Rüsselsheim Mühendislik Merkezi’ndeki mühendisler, bu alanda uzun yillara dayanan deneyime sahip. Ayni zamanda, sirket disindaki arastirma kurumlariyla is birligimizi güçlendiriyor ve genç bilim insanlarini destekleme taahhüdümüzü sürdürüyoruz.” ifadelerini kullandi.

- Proje hedefi test araçlariyla otonom kentsel ulasim gösterimi

STADT:up, gelecekteki kentsel ulasim için uçtan uca, ölçeklenebilir çözümler hedefliyor. Araçlarin, karmasik sehir içi trafik senaryolarini güvenli bir sekilde yönetebilmesi ve her türlü senaryoda milisaniyeler içinde uygun yaniti verebilmesi gerekiyor.

Otonom sürüsün görevleri, çevrenin kapsamli algilanmasindan, diger araçlarla tahmin, etkilesim ve is birligine kendi aracinin davranis ve manevra planlamasina kadar uzaniyor. Yayalar, bisikletliler, farkli araçlar ve yerel toplu tasimadan olusan karma trafigin nasil gelisecegi sorusu da merkezi bir öneme sahip. Buna bagli olarak, gelecege uygun konseptler ve kullanicilarin ihtiyaçlarina cevap veren çözümler de proje kapsaminda gelistiriliyor.

Kamera, LiDAR, radar gibi araç sistemlerinin olasi tüm senaryolara göre hazirlanmasi, programlanmasi ve bilgisayar sisteminde tamamen entegrasyonu çok büyük öneme sahip. Bu noktada Rüsselsheim tesisindeki yapay zeka (AI) uzmanlari devreye giriyor.

Dr. Nikolas Wagner ve proje yöneticisi Frank Bonarens liderligindeki ekip, algilama ve birlestirme için yapay zeka algoritmalarini iyilestirmenin yani sira, özellikle zorlu trafik kosullarinin analizine ve yönetimine çok önem veriyor.

Arastirma faaliyetlerinin amaci, dayanikliligi artirirken ayni zamanda derin sinir aglarinin kararlarinin izlenebilirligini artirmak ve bunlari otonom sürüs sistemini kontrol etmek için kullanmak. Bunun amaci, yüksek oranda otonom sürüste çevre tanimlama için önemli yapi taslari saglamak ve güvenlikle ilgili yapay zeka(AI) islevlerinin verimli bir sekilde test edilmesine ve dogrulanmasina katkida bulunmak.

Stellantis arastirma aginin parçasi olan Rüsselsheim yapay zeka (AI) uzmanlarinin katilimiyla, Opel’in uzun süredir devam eden örnek is birligi gelenegi devam ediyor. Diger arastirma projelerinde oldugu gibi; önde gelen üniversiteler ve arastirma kurumlarindan ünlü bilimsel ortaklar ve Rüsselsheim tesisindeki doktora programlarinin is birligi temel sütunlari olusturuyor.

Bosch liderligindeki konsorsiyum projesinde otomotiv firmalarinin yani sira önde gelen tedarikçiler ve teknoloji ortaklari, üniversiteler ve arastirma kurumlari yer aliyor. 2025 yili için STADT:up’ta gelistirilen çözümlerin ortak sunumu planlaniyor. Opel, çevre tanimlama sisteminin performansini kendi test araciyla göstermeyi hedefliyor.