વિખંડિત રોડ ડેટા ભારતમાં ઍડવાન્સ્ડ ડ્રાઇવિંગ ટેક્નોલોજીને ધીમી કરી શકે છે: અહીં ટેક્નોલોજી

વધુ ઍડવાન્સ્ડ ડ્રાઇવિંગ સહાય ધરાવતી કાર તરફ ભારતના પ્રયત્નોને મૂળભૂત અડચણનો સામનો કરવો પડી શકે છે: માર્ગની માહિતી હજુ પણ વિવિધ સરકારી વિભાગો અને એજન્સીઓમાં ફેલાયેલી છે.

ભારતીય બજારોમાં ઇન્વેસ્ટ કરો અને 5paisa સાથે ભવિષ્યની ક્ષમતાને અનલૉક કરો!

હમણાં જ એકાઉન્ટ ખોલો

અહીં ટેકનોલોજીસ, એક ડિજિટલ મેપિંગ અને લોકેશન ઇન્ટેલિજન્સ કંપનીએ સ્પીડ લિમિટ, રોડ પ્રતિબંધો, લેન માર્કિંગ અને રોડ ચિહ્નો પરના ફ્રેગમેન્ટેડ ડેટાને એક સમસ્યા તરીકે ફ્લેગ કર્યો છે જે ઍડવાન્સ્ડ ડ્રાઇવર આસિસ્ટન્સ સિસ્ટમ્સ (એડીએએસ) અને આખરે, દેશભરમાં સ્વાયત્ત ડ્રાઇવિંગ ટેક્નોલોજીને વિસ્તૃત કરવાનું મુશ્કેલ બનાવી શકે છે.

આમાંની મોટાભાગની માહિતી હાલમાં એક જ સ્રોત દ્વારા ઉપલબ્ધ રહેવાને બદલે રાજ્ય સરકારો અને અન્ય એજન્સીઓ સાથે હોય છે. શહેરના ભાગોમાં ટ્રકની હિલચાલ પર ઝડપ મર્યાદા અથવા પ્રતિબંધો જેવી વિગતો વિવિધ અધિકારીઓમાં ફેલાવી શકાય તેવી માહિતીમાંની એક છે.

આવી માહિતીને સેન્ટ્રલ રિપૉઝિટરીમાં એકસાથે લાવવી કંપનીઓ માટે મોટા પાયે સ્થાન-આધારિત એપ્લિકેશનો વિકસિત કરવાનું સરળ બનાવી શકે છે.

વાહનો આજની ડ્રાઇવર-સહાયતા સુવિધાઓથી આગળ વધે છે, તેથી રસ્તાની વિગતવાર માહિતીની જરૂરિયાત વધુ મહત્વપૂર્ણ બની જાય છે.

લેવલ 1 સિસ્ટમ્સ સ્ટિયરિંગ અથવા બ્રેકિંગમાં મદદ કરી શકે છે, જ્યારે લેવલ 2 બંનેને સંભાળી શકે છે પરંતુ હજુ પણ રસ્તા પર સતત દેખરેખ રાખવા માટે વાહન પાછળના વ્યક્તિને જરૂર પડે છે. લેવલ 3 પર, વાહન કેટલીક શરતો હેઠળ નિયંત્રણ લઈ શકે છે, જો કે જ્યારે જરૂર પડે ત્યારે ડ્રાઇવર પગલાં લેવા માટે તૈયાર હોવા જોઈએ.

લેવલ 3 તરફ જવા માટે સ્થાનિક રસ્તાઓ વિશે વધુ વિગતવાર માહિતીની જરૂર પડશે. લેન માર્કિંગ, રોડ ચિહ્નો અને અન્ય રોડ-લેવલની વિગતો ખાસ કરીને મહત્વપૂર્ણ બનશે.

હાઇવે અને એક્સપ્રેસવે શહેરોમાં ઊંડાણપૂર્વક ખસેડતા પહેલાં આ વધુ એડવાન્સ્ડ સિસ્ટમ્સ માટે પ્રારંભિક બિંદુ હોવાની સંભાવના છે. માર્ગની માહિતી પહેલેથી જ હાઇવે અને એક્સપ્રેસવે પર વ્યાપક સ્તરે ઉપલબ્ધ છે, જ્યારે શહેરના રસ્તાઓ પર કવરેજ અસમાન રહે છે.

ભારત પણ પોતાના પડકારોનો સમૂહ રજૂ કરે છે. ઘણા વિસ્તારોમાં માર્ગ ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર ઝડપથી બદલાય છે, પરિસ્થિતિઓ હંમેશા સુસંગત હોતી નથી અને શહેરના રસ્તાઓ પરની માહિતી વિલંબ સાથે આવી શકે છે. રસ્તાની ખોટી બાજુએ મુસાફરી કરતા વાહનો જેવા ડ્રાઇવિંગ વર્તન અન્ય જટિલતાને ઉમેરે છે.

દરેક ડ્રાઇવર-સહાયક સુવિધા માટે, જો કે, અત્યંત વિગતવાર મેપિંગની જરૂર નથી. અહીં ટેક્નોલોજીને નેવિગેશન અને ઑટોપાયલટ એપ્લિકેશનો માટે પર્યાપ્ત તરીકે "સ્ટાન્ડર્ડ ડેફિનિશન પ્લસ" મેપિંગ કહેવામાં આવે છે. વધુ ઍડવાન્સ્ડ ડ્રાઇવિંગ સિસ્ટમ માટે વધુ સારા લેન-લેવલની માહિતી અને રોડ-સાઇન ડેટાની જરૂર પડશે.

કનેક્ટેડ કાર અને EV વધુ સારા લોકેશન ડેટાની જરૂરિયાતમાં વધારો કરી રહ્યા છે

કનેક્ટેડ અને ઇલેક્ટ્રિક વાહનો વધુ સામાન્ય બની રહ્યા હોવાથી લોકેશનની માહિતીનું મહત્વ પણ વધી રહ્યું છે.

ડ્રાઇવરો વધુને વધુ વાસ્તવિક સમયની ટ્રાફિક માહિતી, સુરક્ષિત માર્ગો અને વધુ સારી મુસાફરી આયોજન પર આધારિત હોય છે. ઇલેક્ટ્રિક વાહનો માટે, મેપિંગ વધુ વ્યવહારિક પ્રશ્નોના જવાબ આપવામાં મદદ કરી શકે છે: શું બૅટરીમાં ટ્રિપ પૂર્ણ કરવા માટે પૂરતી રેન્જ છે, શું કોઈ અલગ રૂટ જરૂરી છે અને જ્યાં ચાર્જિંગ પૉઇન્ટ શોધી શકાય છે.

માંગ પેસેન્જર વાહનોથી પણ વધુ છે. લોજિસ્ટિક્સ, ઇ-કૉમર્સ, ઝડપી-કૉમર્સ, રાઇડ-હેલિંગ અને ફૂડ-ડિલિવરી કંપનીઓ પણ મુસાફરીના પ્રથમ, મધ્યમ અને છેલ્લા તબક્કામાં લોકેશન ઇન્ટેલિજન્સનો ઉપયોગ કરી રહી છે.

આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ તેના ઉપયોગને વધુ વિસ્તૃત કરી શકે છે. દિશાઓ માટે માત્ર નેવિગેશન સિસ્ટમ પૂછવાને બદલે, વપરાશકર્તાઓ વધુ ચોક્કસ વિનંતીઓ કરી શકે છે, જેમ કે તેમના ગંતવ્ય નજીક પાર્કિંગની શોધ કરવી, જ્યારે તેઓ પહોંચે ત્યારે અથવા રસ્તાની સાચી બાજુ પર સુવિધા શોધતી વખતે દુકાન હજુ પણ ખુલશે કે નહીં તે તપાસી શકે છે.

જેમ કાર વધુ જોડાયેલા બની જાય છે અને ડ્રાઇવિંગ સિસ્ટમ્સ વધુ જવાબદારીઓ ધરાવે છે, માત્ર સચોટ નકશા પર્યાપ્ત ન હોઈ શકે. ભારતના રસ્તાઓ પર ખરેખર શું થઈ રહ્યું છે તે વિશે સમયસર અને સતત માહિતીની ઉપલબ્ધતા વધુ મહત્વપૂર્ણ બનશે કારણ કે આ ટેક્નોલોજી મૂળભૂત સહાયતાથી ઑટોમેશનના ઉચ્ચ સ્તર તરફ આગળ વધે છે.