Uber به سږکال په امریکا کې په عامه لارو 500 سینسرونو څخه تجهیز شوي موټرونه ځای پر ځای کړي [1].
دا اقدام د دې ride-hailing غول لپاره د یو ستراتیژیک بدلون نښه ده، ځکه چې دا شرکت د خپل خپلسره چلند ټیکنالوژۍ د پراختیا لپاره اړین بنسټیز معلومات (ډاټا) جوړوي. د لوړ کیفیت لرونکي نقشو او محیطي ډاټا د راټولولو په Procurment سره، شرکت غواړي چې د دریمطرفیزو خپلسره چلند شریکانو څخه خپله تکیه کمه کړي او د خپلو robotaxi خدماتو لپاره مهاله سریع کړي.
دا موټرونه د Hyundai Ioniq 5 تعدیل شویو ماډلونو څخه عبارت دي [1]. هر موټر د سینسرونو په یو سیسټم تجهیز شوی چې د فزیکي نړۍ په دقیق ډول ثبتولو لپاره ډیزاین شوی، کوم چې وروسته به د Uber د نوي AV Labs څانګې لپاره د algorithms د روزنې لپاره کارول شي [2]. دا ناوړه به په ښاري لارو کې فعالیت وکړي ترڅو ډاډ ترلاسه شي چې AI د ښاري چلولو سره د متنوعو شرایطو سره مخ کیږي [3].
دا ځای پر ځای کول 2026 کال لپاره پلان شوي دي [1]. دا هڅه د هغو نقشو او سینسر ډاټا د ثبتولو تمرکز لري چې د هغه سافټویر د اصلاح لپاره اړین دي، کوم چې په نهایت کې به د Uber د راتلونکو نقلوحمل خدماتو ته ځواک ورکړي [3]. سره له دې چې شرکت پخوا له نورو خپلسره چلندونکي موټرو پراختیاګرو سره شراکت کړی و، خو د AV Labs جوړول او د دې ځانګړي ناوړه پیل ښیې چې هارډویر او سافټویر د یوځای کولو لپاره یو مستقیم چلند غوره شوی دی.
د 500 موټرو د ناوړه په کارولو سره [1]، Uber کولی شي د حقیقي نړۍ د edge cases لوی حجم راټول کړي—دا هغه نادره شرایط دي چې په virtually محیطونو کې یې simulation ستونزمن وي. دا ډاټا د دې لپاره خورا مهمه ده چې د مصرفکونکو لپاره د robotaxis په توګه د ځای پر ځای کیدو وړاندې د خپلسره چلند سیسټمونو خوندیتوب او باور وړتیا تضمین شي [3].
“Uber به سږکال په متحده ایالاتو کې په عامه لارو 500 سینسرونو څخه تجهیز شوي موټرونه ځای پر ځای کړي.”
دا مبادرة د Uber هڅا ده چې د نورو خپلسره چلونکي خدمات وړاندې کونکو لپاره د یو پلیټ فارم څخه د AV ټیکنالوژۍ اصلي پراختیاګر ته بدل شي. د AV Labs له لارې د ډاټا راټولولو پروسې باندې د contro l په ترلاسه کولو سره، Uber د ښارونو د 'ground truth' نقشې باندې کنټرول ترلاسه کوي، کوم چې د پراتیا وړ robotaxis په سیالۍ کې تر ټولو ارزښمه شتمني ده.
