• Seviye 0: Sürücü her şeyi kontrol eder.
• Seviye 1 (Sürücü Desteği): Tek bir sürüş yardımı (örn. adaptif hız sabitleyici).
• Seviye 2 (Kısmi Otomasyon): Birden fazla sürüş yardımı (örn. adaptif hız sabitleyici ve şerit tutma). Sürücü hala denetler.
• Seviye 3 (Koşullu Otomasyon): Belirli koşullarda araç kendini sürer, ancak sürücü müdahale etmeye hazır olmalıdır.
• Seviye 4 (Yüksek Otomasyon): Belirli bir çalışma alanında (geofencing) araç tamamen kendini sürer; sürücü müdahalesi gerekmez.
• Seviye 5 (Tam Otomasyon): Her koşulda ve her yerde araç kendini sürer, insan sürücüye gerek yoktur.

• Sensörler: LiDAR (ışık tespiti ve menzil belirleme), radar, ultrasonik sensörler ve kameralar aracın çevresini algılamasını sağlar. Her bir sensör türü, farklı çevresel koşullarda (sis, yağmur, gece) veya farklı nesnelerin tespiti (metal, plastik, insan) için avantajlar sunar. Bu sensörlerden gelen veriler, füzyon algoritmalarıyla birleştirilerek daha doğru ve güvenilir bir çevre modeli oluşturulur.
• Haritalama ve Konumlandırma: Yüksek çözünürlüklü haritalar ve GPS, aracın kendi konumunu santimetre hassasiyetinde belirlemesine ve rota planlamasına yardımcı olur.
• Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi: Çevresel verileri işlemek, nesneleri tanımlamak, davranışları tahmin etmek ve karar vermek için sinir ağları, derin öğrenme ve takviyeli öğrenme algoritmaları kullanılır. Bu algoritmalar, milyarlarca kilometre test verisiyle eğitilerek sürekli olarak geliştirilir.
• Kontrol Sistemleri: YZ'nin verdiği kararları fiziksel hareketlere (direksiyon, fren, gaz) dönüştüren donanım ve yazılım sistemleridir.

Uzmanlar, otonom araçların trafik kazalarını %90 oranında azaltma potansiyeli taşıdığını belirtiyor. Yapay zeka sistemleri, insan hatalarını ortadan kaldırarak yolları çok daha güvenli hale getirecektir. Ancak bu potansiyele ulaşmak için kapsamlı testler, etik standartlar ve yasal düzenlemeler gerekmektedir.

Genişletmek için tıkla ...

• Trafik Güvenliği: İnsan hatasının neden olduğu kazaların büyük ölçüde azalması. Yorgunluk, dikkatsizlik, alkol etkisi gibi faktörler ortadan kalkacaktır.
• Trafik Akışı ve Verimlilik: Araçların birbirleriyle iletişim kurarak optimize edilmiş hız ve rota kullanması, trafik sıkışıklığını azaltır ve seyahat sürelerini kısaltır.
• Erişilebilirlik: Engelliler, yaşlılar ve ehliyeti olmayanlar için bağımsız ulaşım imkanı sağlar.
• Yakıt Verimliliği ve Çevre: Optimize edilmiş sürüş algoritmaları, ani hızlanma ve frenlemeleri minimize ederek yakıt tüketimini ve emisyonları düşürür.
• Zaman Yönetimi: Sürüş süresinin verimli kullanılmasıyla yolcuların iş veya dinlenme gibi farklı aktivitelere odaklanması mümkün olur.
• Park Sorunları: Araçların kendi başlarına park edebilmesi veya daha uzak mesafelere giderek boş alan bulabilmesi, şehir merkezlerindeki park sorununu hafifletir.

• Etik İkilemler: Kaza anında kimin hayatının öncelikli olacağına dair "tramvay problemi" gibi senaryolar, yapay zekanın ahlaki kararlar almasını gerektirir. Örneğin, bir kaza kaçınılmaz olduğunda, araç bir yaya grubuna çarpmak yerine tek bir araca yönelmeli midir? Bu tür kararların programlanması, toplumsal değerler ve hukuki çerçevelerle yakından ilgilidir.
• Yasal ve Düzenleyici Çerçeve: Otonom araçların sorumluluğu (kaza durumunda üretici mi, araç sahibi mi, yazılım geliştirici mi sorumlu olacak?), sigorta modelleri ve siber güvenlik mevzuatı gibi konularda henüz tam bir uzlaşı sağlanamamıştır. Uluslararası alanda standartizasyon eksikliği de önemli bir engeldir.
• Siber Güvenlik: Araçların ağa bağlı olması, siber saldırılara karşı savunmasızlık oluşturabilir. Bir aracın kontrolünü ele geçirme veya veri hırsızlığı riskleri mevcuttur.
• Hava Koşulları ve Sensör Limitleri: Yoğun kar, sis veya şiddetli yağmur gibi zorlu hava koşulları, mevcut sensör teknolojilerinin performansını olumsuz etkileyebilir. Kirli sensörler de hatalı veri üretimine yol açabilir.
• Halkın Kabulü: Güven, otonom araçların yaygınlaşmasında kritik bir faktördür. Medyada yer alan olumsuz olaylar veya algı, genel güveni sarsabilir.
• Maliyet: LiDAR gibi bazı ileri sensör teknolojileri hala oldukça pahalıdır, bu da otonom araçların geniş kitlelere ulaşmasını zorlaştırmaktadır.
• Altyapı İhtiyacı: Araçtan araca (V2V) ve araçtan altyapıya (V2I) iletişim sistemlerinin yaygınlaşması için akıllı şehir altyapılarına yatırım yapılması gerekmektedir.

// Basit bir karar verme algoritması örneği (pseudocode)
function KararVer(algılananNesneler, trafikDurumu, konum) {
  if (algılananNesneler.includes("yaya") && yaya.uzaklik < guvenliMesafe) {
    FrenYap(tamDur);
  } else if (trafikDurumu == "sıkışık") {
    HizAyarlama(düşükHız);
    TakipMesafesiKoruma();
  } else if (konum.yolŞeridi == "sol" && trafik.ileride == "açık") {
    Hizlan(hedefHız);
  } else {
    NormalSürüş();
  }
}