स्व-ड्राइविंग कार क्रांति ला सकती है कि विकलांग लोग अपने समुदायों के आसपास कैसे पहुंचते हैं और यहां तक कि घर से भी दूर यात्रा करते हैं। जो लोग अच्छी तरह से या शारीरिक या मानसिक कठिनाइयों के साथ नहीं देख सकते हैं जो उन्हें सुरक्षित रूप से ड्राइविंग करने से रोकते हैं वे अक्सर दूसरों पर भरोसा करते हैं - या स्थानीय सरकार या गैर-लाभकारी एजेंसियां - जो उन्हें चारों ओर पाने में मदद करती हैं।
अपने आप पर स्वायत्त वाहन प्रौद्योगिकी इन लोगों को अधिक स्वतंत्र बनने में मदद करने के लिए पर्याप्त नहीं है, लेकिन मशीन सीखने और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक साथ उन्नति इन वाहनों को बोले गए निर्देशों को समझने, आस-पास के परिवेश को देखने और लोगों के साथ संवाद करने में सक्षम कर सकती है। साथ में, ये प्रौद्योगिकियां व्यावहारिक सहायता के साथ स्वतंत्र गतिशीलता प्रदान कर सकती हैं जो प्रत्येक उपयोगकर्ता की क्षमताओं और आवश्यकताओं के लिए विशिष्ट है।
आवश्यक प्रौद्योगिकी का एक बहुत पहले से ही मौजूद है, कम से कम प्रारंभिक रूपों में। Google ने एक नेत्रहीन व्यक्ति को अपने स्वायत्त वाहनों का परीक्षण करने के लिए कहा है। और माइक्रोसॉफ्ट ने हाल ही में "एआई देख" नामक एक ऐप जारी किया है जो दृष्टिबाधित लोगों को बेहतर अर्थों में मदद करता है और उनके आसपास की दुनिया को समझता है। "एआई देखना" मशीन सीखने, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और कंप्यूटर विज़न का उपयोग दुनिया को समझने और उपयोगकर्ता को शब्दों में वर्णन करने के लिए करता है।
टेक्सास ए एंड एम ट्रांसपोर्ट इंस्टीट्यूट के साथ-साथ टेक्सास ए एंड एम में चलने वाली लैब में, हम विकलांग और स्वायत्त वाहनों के साथ लोगों के लिए प्रोटोकॉल और एल्गोरिदम विकसित कर रहे हैं, एक दूसरे के साथ शब्दों, ध्वनि और इलेक्ट्रॉनिक डिस्प्ले में संवाद करने के लिए। हमारे सेल्फ-ड्राइविंग शटल ने 60 मील की कुल यात्रा में 124 लोगों को सवारी दी है। हम पा रहे हैं कि इस प्रकार की सेवा विकलांग लोगों के लिए वर्तमान परिवहन विकल्पों की तुलना में अधिक सहायक होगी।
पैराट्रांसिट आज
1990 के विकलांग अमेरिकियों अधिनियम के तहत, सभी सार्वजनिक पारगमन एजेंसियों को शारीरिक विकलांग, दृश्य या मानसिक स्थितियों या चोटों वाले लोगों को परिवहन सेवाएं प्रदान करनी चाहिए जो उन्हें अपने दम पर गाड़ी चलाने से रोकती हैं। अधिकांश समुदायों में, इस प्रकार का परिवहन, जिसे आमतौर पर "पैराट्रांसिट" कहा जाता है, एक अतिरिक्त-सहायक टैक्सी सेवा की तरह होता है जो ट्रांसिट द्वारा चलाया जाता है। किराने की दुकानों और चिकित्सा नियुक्तियों के लिए राइडर अग्रिम में सवारी करने के लिए आरक्षण करते हैं। वाहन आमतौर पर व्हीलचेयर-सुलभ होते हैं और प्रशिक्षित ऑपरेटरों द्वारा संचालित होते हैं जो सवार बोर्ड की मदद कर सकते हैं, सीटें ढूंढ सकते हैं और सही स्टॉप पर उतर सकते हैं।
टैक्सियों की तरह, पैराट्रांसिट महंगा हो सकता है। 2012 से एक सरकारी जवाबदेही कार्यालय की रिपोर्ट एकमात्र विश्वसनीय राष्ट्रव्यापी अनुमान प्रदान करती है। उन नंबरों से पता चलता है कि यात्रा के दौरान, पैराट्रांसिट की लागत तीन से चार गुना है जो बड़े पैमाने पर पारगमन की लागत है। और लागत बढ़ रही है, जैसे कि पैराट्रांसिट का उपयोग करने की आवश्यकता वाले लोगों की संख्या है। इसी समय, पारगमन अधिकारियों के लिए संघीय, राज्य और स्थानीय वित्त पोषण स्थिर हो गया है।
कुछ मांग को पूरा करने के प्रयास में, कई समुदायों ने भौगोलिक क्षेत्रों को कम कर दिया है, जहां पैराट्रांसिट उपलब्ध है और विकलांग लोगों को जब संभव हो तो बड़े पैमाने पर पारगमन का उपयोग करने के लिए कहा। अन्य स्थानों पर उबर और लिफ़्ट जैसी ऑन-डिमांड राइड-हिलिंग सेवाओं के साथ प्रयोग किया गया है। लेकिन कई मामलों में ड्राइवरों को विकलांग लोगों की मदद करने के लिए प्रशिक्षित नहीं किया जाता है, और वाहन आमतौर पर व्हीलचेयर-सुलभ या अन्यथा कुछ सवारों के लिए उपयुक्त नहीं होते हैं।
एक संभावित समाधान
ऑटोनोमस शटल, जैसे कि हम टेक्सास ए एंड एम कैंपस में परीक्षण कर रहे हैं, पहुंच और फंडिंग की इन समस्याओं का समाधान हो सकता है। हम एक पूरी तरह से एकीकृत प्रणाली की कल्पना करते हैं जिसमें उपयोगकर्ता डिस्पैचिंग सिस्टम से जुड़ सकते हैं और प्रोफाइल बना सकते हैं जिसमें उनकी विकलांगता और संचार प्राथमिकताओं के साथ-साथ यात्राओं के लिए कोई विशेष लगातार गंतव्य (जैसे घर का पता या डॉक्टर का कार्यालय) शामिल हैं।
फिर, जब कोई राइडर शटल का अनुरोध करता है, तो सिस्टम एक ऐसे वाहन को भेजेगा जिसमें राइडर को व्हीलचेयर रैंप या अतिरिक्त कमरे जैसी किसी विशेष उपकरण की जरूरत हो, उदाहरण के लिए, एक सेवा कुत्ते को यात्रा करने की अनुमति देने के लिए।
जब शटल राइडर को लेने के लिए आता है, तो यह क्षेत्र का 3-डी नक्शा बनाने के लिए लेजर, कैमरा और रडार के साथ क्षेत्र को स्कैन कर सकता है, उन डेटा को ट्रैफ़िक और भौगोलिक जानकारी जैसे Google मैप्स और वेज़ जैसे विभिन्न ऑनलाइन स्रोतों से मर्ज कर सकता है। उन सभी आंकड़ों के आधार पर, यह एक उपयुक्त बोर्डिंग स्पॉट का निर्धारण करेगा, जो कि व्हीलचेयर और वॉकर को आसानी से पास होने के साथ-साथ संभावित बाधाओं को ध्यान में रखते हुए अंकुश की कटौती की पहचान करेगा, जैसे कि कचरा संग्रहण के लिए। वाहन भी राइडर के स्मार्टफोन को संदेश भेज सकता है कि वह यह बताए कि कहां प्रतीक्षा कर रहा है, और व्यक्ति को सवारी करने की अनुमति देने से पहले सही सवार की पहचान करने के लिए चेहरे की पहचान का उपयोग करें।
बोर्डिंग के दौरान, सवारी और जब राइडर गंतव्य पर पहुंच गया, तो वाहन किसी भी प्रासंगिक जानकारी का संचार कर सकता है - जैसे अनुमानित आगमन का समय या डिटॉर्स के बारे में विवरण - राइडर के साथ उचित तरीके से बातचीत करके और प्रतिक्रियाओं को सुनकर, या किसी पाठ को प्रदर्शित करके। स्क्रीन और टाइप किए गए इनपुट को स्वीकार करना। इससे राइडर और शटल को कोई फर्क नहीं पड़ता कि यात्री की क्षमता या सीमाएं क्या हो सकती हैं।
हमारी प्रयोगशाला में हम राइडर-सहायता प्रणालियों के विभिन्न तत्वों की खोज कर रहे हैं, जिनमें स्वचालित व्हीलचेयर रैंप शामिल हैं और कई व्हीलचेयर-उपयोग करने वाले यात्रियों के लिए बैठने की व्यवस्था में सुधार हुआ है। हम ऐसे तत्वों का भी अध्ययन कर रहे हैं जो सुरक्षा को प्रभावित करते हैं, साथ ही वाहनों में सवारों के भरोसे को भी प्रभावित करते हैं। उदाहरण के लिए, हम वर्तमान में मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम विकसित कर रहे हैं जो अच्छे मानव चालकों की तरह व्यवहार करते हैं, नकल करते हैं कि मनुष्य कैसे अप्रत्याशित परिस्थितियों का जवाब देता है।
स्व-ड्राइविंग कारें परिवहन और पहुंच के बारे में सोचने के लिए मौलिक रूप से नए तरीके पेश करती हैं। उनके पास पड़ोस और व्यक्तियों के जीवन को बदलने की क्षमता है - इसमें ऐसे लोग शामिल हैं जो विकलांग हैं और अक्सर दोनों शाब्दिक और लाक्षणिक रूप से पीछे रह गए हैं। उचित योजना और अनुसंधान के साथ, स्वायत्त वाहन अपने जीवन में अधिक स्वतंत्रता के साथ और भी अधिक लोगों को प्रदान कर सकते हैं।
यह आलेख मूल रूप से वार्तालाप पर प्रकाशित हुआ था।
श्रीकांत सारिपल्ली, मैकेनिकल इंजीनियरिंग, टेक्सास ए एंड एम विश्वविद्यालय में एसोसिएट प्रोफेसर
