फ्रैग्मेंटेड रोड डेटा भारत में एडवांस्ड ड्राइविंग टेक्नोलॉजी को धीमा कर सकता है: यहां टेक्नोलॉजी

अधिक एडवांस्ड ड्राइविंग सहायता के साथ कारों की दिशा में भारत के प्रयास को बुनियादी बाधा का सामना करना पड़ सकता है: सड़क की जानकारी अभी भी विभिन्न सरकारी विभागों और एजेंसियों में फैली हुई है.

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यहां टेक्नोलॉजीज, एक डिजिटल मैपिंग और लोकेशन इंटेलिजेंस कंपनी, ने स्पीड लिमिट, सड़क प्रतिबंध, लेन मार्किंग और रोड साइन पर फ्रैग्मेंट किए गए डेटा को एक समस्या के रूप में चिह्नित किया है जिससे एडवांस्ड ड्राइवर असिस्टेंस सिस्टम (एडीएएस) का विस्तार करना और अंततः, पूरे देश में स्वायत्त ड्राइविंग टेक्नोलॉजी का विस्तार करना मुश्किल हो सकता है.

इस जानकारी का अधिकांश हिस्सा वर्तमान में एक ही स्रोत के माध्यम से उपलब्ध होने के बजाय राज्य सरकारों और अन्य एजेंसियों के साथ है. शहर के कुछ हिस्सों में ट्रक के मूवमेंट पर स्पीड लिमिट या प्रतिबंध जैसे विवरण अलग-अलग प्राधिकरणों में फैले जा सकते हैं.

ऐसी जानकारी को सेंट्रल रिपॉजिटरी में एक साथ लाना कंपनियों के लिए बड़े पैमाने पर लोकेशन-आधारित एप्लीकेशन विकसित करना आसान बना सकता है.

सड़क की विस्तृत जानकारी की आवश्यकता अधिक महत्वपूर्ण हो जाती है क्योंकि वाहन आज की ड्राइवर-सहायता विशेषताओं से आगे बढ़ते हैं.

लेवल 1 सिस्टम या तो स्टीयरिंग या ब्रेकिंग में सहायता कर सकते हैं, जबकि लेवल 2 दोनों को संभाल सकता है लेकिन फिर भी गाड़ी के पीछे रहने वाले व्यक्ति को सड़क पर लगातार निगरानी रखने की आवश्यकता होती है. लेवल 3 पर, वाहन कुछ शर्तों के तहत नियंत्रण ले सकता है, हालांकि ड्राइवर को आवश्यकता पड़ने पर कदम उठाने के लिए तैयार होना चाहिए.

लेवल 3 की ओर बढ़ने के लिए स्थानीय सड़कों के बारे में अधिक विस्तृत जानकारी की आवश्यकता होगी. लेन मार्किंग, रोड साइन और अन्य रोड-लेवल विवरण विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो जाएंगे.

शहरों में जाने से पहले इन अधिक उन्नत प्रणालियों के लिए राजमार्ग और एक्सप्रेसवे शुरू होने की संभावना है. सड़क की जानकारी पहले से ही राजमार्गों और एक्सप्रेसवे पर व्यापक स्तर पर उपलब्ध है, जबकि शहर की सड़कों पर कवरेज असमान रहती है.

भारत अपनी चुनौतियां भी प्रस्तुत करता है. कई क्षेत्रों में सड़क बुनियादी ढांचे में तेज़ी से बदलाव होता है, स्थिति हमेशा स्थिर नहीं होती है और शहर की सड़कों पर जानकारी में देरी हो सकती है. ड्राइविंग व्यवहार जैसे कि सड़क के गलत साइड पर यात्रा करने वाले वाहन एक और जटिलता जोड़ते हैं.

हालांकि, हर ड्राइवर-सहायता फीचर को बहुत विस्तृत मैपिंग की आवश्यकता नहीं है. यहां टेक्नोलॉजी देखती है कि इसे नेविगेशन और ऑटोपायलट एप्लीकेशन के लिए पर्याप्त "स्टैंडर्ड डेफिनिशन प्लस" मैपिंग कहा जाता है. अधिक एडवांस्ड ड्राइविंग सिस्टम के लिए बेहतर लेन-लेवल जानकारी और रोड-साइन डेटा की आवश्यकता होगी.

कनेक्टेड कार और EV बेहतर लोकेशन डेटा की आवश्यकता को बढ़ा रहे हैं

लोकेशन की जानकारी का महत्व भी बढ़ रहा है क्योंकि कनेक्टेड और इलेक्ट्रिक वाहन अधिक आम हो जाते हैं.

ड्राइवर तेज़ी से रियल-टाइम ट्रैफिक जानकारी, सुरक्षित मार्ग और बेहतर यात्रा प्लानिंग पर निर्भर करते हैं. इलेक्ट्रिक वाहनों के लिए, मैपिंग अधिक व्यावहारिक प्रश्नों का उत्तर देने में मदद कर सकती है: क्या बैटरी में ट्रिप पूरी करने के लिए पर्याप्त रेंज है, क्या अलग रूट की आवश्यकता है और जहां चार्जिंग पॉइंट मिल सकता है.

मांग यात्री वाहनों के अलावा भी बढ़ जाती है. लॉजिस्टिक्स, ई-कॉमर्स, क्विक-कॉमर्स, राइड-हेलिंग और फूड-डिलीवरी कंपनियां भी यात्रा के पहले, मध्यम और अंतिम चरणों में लोकेशन इंटेलिजेंस का उपयोग कर रही हैं.

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इसके उपयोग को और बढ़ा सकता है. केवल दिशा-निर्देशों के लिए नेविगेशन सिस्टम पूछने के बजाय, यूज़र अधिक विशिष्ट अनुरोध कर सकते हैं, जैसे कि अपने गंतव्य के पास पार्किंग की तलाश करना, यह चेक करना कि जब वे सड़क पर पहुंचते हैं या सड़क के सही साइड पर सुविधा खोजते हैं तो दुकान अभी भी खुली रहेगी या नहीं.

जैसे-जैसे कारें अधिक जुड़ी हो जाती हैं और ड्राइविंग सिस्टम अधिक जिम्मेदारियां निभाते हैं, वैसे-वैसे केवल सटीक मैप ही पर्याप्त नहीं हो सकते हैं. भारत की सड़कों पर वास्तव में क्या हो रहा है, इसके बारे में समय पर और निरंतर जानकारी की उपलब्धता अधिक महत्वपूर्ण हो जाएगी क्योंकि ये टेक्नोलॉजी बुनियादी सहायता से ऑटोमेशन के उच्च स्तर तक जाती हैं.