ਲਾਭ:
- ਖੋਜ ਚੇਨ ਅਤੇ SAE ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੱਧਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੈਮਰਾ, ਰਾਡਾਰ, LiDAR ਅਤੇ ਸੈਂਸਰ ਫਿਊਜ਼ਨ ਦੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਵਸਤੂ ਖੋਜ, ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਟਰੈਕਿੰਗ ਲਈ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ, ਦ੍ਰਿਸ਼ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਖੋਜ ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸਾਂ, ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ/ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸੰਤੁਲਨ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਹਾਸ਼ੀਏ ਦਾ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
ਅੱਜ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵਾਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਲੇਨ ਰਵਾਨਗੀ ਚੇਤਾਵਨੀ, ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਬ੍ਰੇਕਿੰਗ ਜਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰੂਜ਼ ਕੰਟਰੋਲ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਾਰੇ ADAS (ਐਡਵਾਂਸਡ ਡਰਾਈਵਰ ਅਸਿਸਟੈਂਸ ਸਿਸਟਮ) ਦੀ ਛੱਤਰੀ ਹੇਠ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਧਾਰਨਾ ਹੈ: ਜਿਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਾਹਨ ਆਪਣੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਸੈਂਸਰਾਂ ਨਾਲ "ਵੇਖਦਾ" ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ "ਸਮਝਦਾ" ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਖੋਜ ਚੇਨ, ਸੈਂਸਰ, ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੱਧਰ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਦੇ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਾਂਗੇ।
ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਚੇਤਾਵਨੀ: ਇਹ ਖੇਤਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਖੋਜ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਪੈਦਲ ਯਾਤਰੀ ਦਾ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਤੀਜਾ ਘਾਤਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਇੱਥੇ ਹਰ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ (ISO 26262 ਅਤੇ ਅਗਲੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ SOTIF) ਨਾਲ ਘਿਰਿਆ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਸੈਂਸਰ: ਅੱਖਾਂ, ਕੰਨ ਅਤੇ ਰਾਡਾਰ
ਇੱਕ ਆਟੋਨੋਮਸ ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਸਟੈਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੈਂਸਰਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਹਰ ਇੱਕ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ:
- ਕੈਮਰਾ: ਕੈਮਰਾ ਰੰਗ, ਟੈਕਸਟ (ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਚਿੰਨ੍ਹ), ਲੇਨ ਲਾਈਨ ਅਤੇ ਵਸਤੂ ਦੀ ਕਿਸਮ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ "ਵੇਖਦਾ ਹੈ"। ਪਰ ਇਹ ਰਾਤ ਨੂੰ ਮਾੜੀ ਹੈ, ਧੁੰਦ, ਤੇਜ਼ ਸੂਰਜ ਦੀ ਚਮਕ ਅਤੇ ਦੂਰੀ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ.
- ਰਾਡਾਰ (ਰੇਡੀਓ ਖੋਜ ਅਤੇ ਰੇਂਜਿੰਗ): ਰੇਡੀਓ ਤਰੰਗਾਂ ਨਾਲ ਦੂਰੀ ਅਤੇ ਗਤੀ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮੀਂਹ/ਧੁੰਦ ਤੋਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗਤੀ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਮਾਪਦਾ ਹੈ (ਡੌਪਲਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਾਲ); ਪਰ ਇਸਦਾ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਘੱਟ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਫਰਕ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ "ਕੀ ਇਹ ਇੱਕ ਪੈਦਲ ਯਾਤਰੀ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਡੱਬਾ?"
- LiDAR (ਲਾਈਟ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਰੇਂਜਿੰਗ): ਇੱਕ ਲੇਜ਼ਰ ਨੂੰ ਸ਼ੂਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਇੱਕ ਸਟੀਕ ਤਿੰਨ-ਅਯਾਮੀ "ਪੁਆਇੰਟ ਕਲਾਉਡ" ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਦੂਰੀ ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਬਹੁਤ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਮਹਿੰਗਾ ਹੈ ਅਤੇ ਭਾਰੀ ਧੁੰਦ/ਬਰਸਾਤ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਅਲਟਰਾਸੋਨਿਕ: ਛੋਟੀ ਰੇਂਜ, ਜਿਵੇਂ ਪਾਰਕਿੰਗ ਸੈਂਸਰ।
ਕਿਉਂਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸੈਂਸਰ ਫਿਊਜ਼ਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੈਂਸਰਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, ਹਰੇਕ ਦੀ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਨੂੰ ਦੂਜੇ ਦੀ ਤਾਕਤ ਦੁਆਰਾ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕੈਮਰਾ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲਾ", ਰਾਡਾਰ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "12 ਮੀਟਰ 'ਤੇ, 5 ਕਿਲੋਮੀਟਰ ਪ੍ਰਤੀ ਘੰਟਾ ਦੇ ਨੇੜੇ"; ਫਿਊਜ਼ਨ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਟਰੈਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸੰਕੇਤ: ਖੋਜ ਦਾਅਵੇ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, "ਕੌਣ ਸੈਂਸਰ ਇਸਨੂੰ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ?" ਪੁੱਛੋ ਜੇਕਰ ਰਾਤ ਨੂੰ ਕੈਮਰੇ ਦੀ ਦੂਰੀ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਮਾੜਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਕੈਮਰੇ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਦੂਰੀ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਸ਼ੱਕੀ ਹੈ।
ਖੋਜ ਚੇਨ
ਕੱਚੇ ਸੈਂਸਰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਫੈਸਲੇ ਤੱਕ ਦੀ ਖਾਸ ਲੜੀ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਅਨੁਸਾਰ ਹੈ:
- ਖੋਜ: ਚਿੱਤਰ/ਪੁਆਇੰਟ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ("ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਟੂਲ ਹੈ")।
- ਵਰਗੀਕਰਨ: ਵਸਤੂ ਦੀ ਕਿਸਮ (ਪੈਦਲ, ਸਾਈਕਲ, ਵਾਹਨ, ਚਿੰਨ੍ਹ) ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ।
- ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ: ਫਰੇਮਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵਸਤੂ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਨਾ, ਉਸਦੀ ਗਤੀ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ।
- ਫਿਊਜ਼ਨ: ਇਕਸਾਰ ਵਿਸ਼ਵ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੈਂਸਰਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ।
- ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ: "ਕੀ ਇਹ ਪੈਦਲ ਗਲੀ ਪਾਰ ਕਰੇਗਾ?"
- ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ: ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਸਟੀਅਰਿੰਗ/ਬ੍ਰੇਕ/ਐਕਸਲੇਟਰ ਕਮਾਂਡ।
ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ) 1-3. ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਜ਼ਬੂਤ; 5-6. ਕਦਮ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਤਰਕ ਨਾਲ ਘਿਰੇ ਹੋਏ ਹਨ।
SAE ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੱਧਰ
ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਕੋਈ "ਹਾਂ/ਨਹੀਂ" ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਹੈ। SAE J3016 ਸਟੈਂਡਰਡ ਛੇ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਪੱਧਰ
ਨਾਮ
ਕੌਣ ਚਲਾ ਰਿਹਾ ਹੈ?
ਉਦਾਹਰਨ
0
ਕੋਈ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨਹੀਂ
ਸਾਰੇ ਡਰਾਈਵ
ਸਿਰਫ਼ ਚੇਤਾਵਨੀ (ਅੰਨ੍ਹੇ ਸਥਾਨ ਦੀ ਚੇਤਾਵਨੀ)
1
ਡਰਾਈਵਰ ਸਹਾਇਤਾ
ਡਰਾਈਵਰ + ਸਿੰਗਲ ਸਪੋਰਟ
ਅਡੈਪਟਿਵ ਕਰੂਜ਼ ਜਾਂ ਲੇਨ ਕੀਪਿੰਗ
2
ਅੰਸ਼ਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ
ਡਰਾਈਵਰ (ਸਥਾਈ ਨਿਗਰਾਨੀ)
ਸਪੀਡ + ਲੇਨ ਇਕੱਠੇ, ਡਰਾਈਵਰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ
3
ਸ਼ਰਤੀਆ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ
ਸਿਸਟਮ (ਕੁਝ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਅਧੀਨ)
ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਤਹਿਤ ਸਿਸਟਮ ਡਰਾਈਵ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਡ੍ਰਾਈਵਰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ
4
ਉੱਚ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ
ਸਿਸਟਮ (ਖਾਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ)
ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਡਰਾਈਵਰ ਰਹਿਤ
5
ਪੂਰਾ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ
ਸਿਸਟਮ (ਸਾਰੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ)
ਹਰ ਥਾਂ ਡਰਾਈਵਰ ਰਹਿਤ (ਅਜੇ ਨਹੀਂ)
ਸਾਵਧਾਨ: ਸਭ ਤੋਂ ਖਤਰਨਾਕ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਲੈਵਲ 2 ਹੈ। ਲੈਵਲ 2 ਵਿੱਚ, ਵਾਹਨ ਸਟੀਅਰਿੰਗ ਅਤੇ ਸਪੀਡ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਡਰਾਈਵਰ ਲਗਾਤਾਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ "ਆਟੋਪਾਇਲਟ" ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਧਿਆਨ ਨਾ ਦੇਣ ਕਾਰਨ ਘਾਤਕ ਹਾਦਸਿਆਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਿਆ ਹੈ। ਲੈਵਲ 2 ਦਾ ਮਤਲਬ "ਡਰਾਈਵਰ ਰਹਿਤ" ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ: ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
ਖੋਜ ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਦੋ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ:
- ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ: ਇਹ ਸੋਚਣਾ ਕਿ ਅਜਿਹੀ ਕੋਈ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਸੋਚਣਾ ਕਿ ਇੱਕ ਪੁਲ ਸ਼ੈਡੋ ਇੱਕ "ਰੁਕਾਵਟ" ਹੈ ਅਤੇ ਬੇਲੋੜੀ ਬ੍ਰੇਕਿੰਗ ਹੈ। ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਖ਼ਤਰਨਾਕ (ਪਿਛਲੇ ਪਾਸੇ ਦੀ ਟੱਕਰ)।
- ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ (ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ / ਖੁੰਝ): ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਨਾ ਹੋਣਾ ਜੋ ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਪੈਦਲ ਯਾਤਰੀ ਨੂੰ ਨਾ ਦੇਖਣਾ. ਆਟੋਨੋਮਸ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਘਾਤਕ ਗਲਤੀ ਹੈ।
ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਦਾ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ:
- ਸ਼ੁੱਧਤਾ: ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮਾਰਕ ਕੀਤਾ ਹੈ ਉਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਹੈ।
- ਯਾਦ ਕਰੋ (ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ): ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਕਿੰਨੀ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- mAP (ਮਤਲਬ ਔਸਤ ਸ਼ੁੱਧਤਾ): ਵਸਤੂ ਖੋਜਣ ਲਈ ਆਮ ਮਿਸ਼ਰਿਤ ਮੀਟ੍ਰਿਕ।
ਆਟੋਨੋਮਸ ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੈਦਲ ਯਾਤਰੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਵਰਗੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਯਾਦ ਕਰਨਾ (ਕਿਸੇ ਪੈਦਲ ਯਾਤਰੀ ਨੂੰ ਨਾ ਗੁਆਉਣਾ) ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ; ਇਸ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਨਾਲ ਕਈ ਵਾਰ ਫਾਲਸ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਵਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਟ੍ਰੇਡ-ਆਫ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਫੈਸਲਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸ਼ੁੱਧ ਮਾਡਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ।
ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸ ਅਤੇ ਲੰਬੀ ਪੂਛ
ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹਿੱਸਾ ਆਮ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਪਰ ਦੁਰਲੱਭ ਅਤੇ ਅਜੀਬ ਹਨ: ਬਰਫ਼ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਅੱਧਾ ਚਿੰਨ੍ਹ, ਉਲਟਾ ਟਰੱਕ, ਇੱਕ ਪੁਸ਼ਾਕ ਵਾਲਾ ਪੈਦਲ ਯਾਤਰੀ, ਸੜਕ 'ਤੇ ਡਿੱਗਿਆ ਫਰਨੀਚਰ। ਇਹਨਾਂ ਦੁਰਲੱਭ ਪਰ ਖਤਰਨਾਕ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਲੰਬੀ ਪੂਛ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਲੱਖਾਂ "ਆਮ" ਮੀਲਾਂ ਲਈ ਸੰਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਅਤਿਅੰਤ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ ਦ੍ਰਿਸ਼-ਅਧਾਰਿਤ ਟੈਸਟਿੰਗ, ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਬੇਅੰਤ ਹਨ।
ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ ਅਧਿਐਨ
ਕੇਸ 1 - ਫਿਊਜ਼ਨ ਦਾ ਮੁੱਲ। ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਬ੍ਰੇਕਿੰਗ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਇੱਕ ADAS ਟੀਮ ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਸਿਰਫ ਕੈਮਰੇ ਨਾਲ ਚਮਕਦਾਰ ਧੁੱਪ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਇੱਕ ਗੂੜ੍ਹੇ ਰੰਗ ਦੇ ਵਾਹਨ ਨੂੰ ਵੇਖਣਾ ਹੌਲੀ ਸੀ। ਜਦੋਂ ਰਾਡਾਰ ਡੇਟਾ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ (ਰਡਾਰ ਚਮਕ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ) ਸਿਸਟਮ 0.4 ਸਕਿੰਟ ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਹਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਲਗਭਗ 10 ਮੀਟਰ ਦੀ ਦੂਰੀ 90 km/h ਦੀ ਰਫਤਾਰ ਨਾਲ। ਨਤੀਜਾ: ਫਿਊਜ਼ਨ ਨੇ ਸਿੰਗਲ ਸੈਂਸਰ ਅੰਨ੍ਹੇ ਸਥਾਨ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ।
ਕੇਸ 2 - ਯਾਦ ਕਰੋ/ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸੰਤੁਲਨ। ਜਦੋਂ ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਖੋਜ ਮਾਡਲ ਦੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਰੀਕਾਲ 96% ਤੋਂ 99% ਤੱਕ ਵਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ (ਸ਼ੈਡੋ, ਝਾੜੀਆਂ) ਵਧ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬੇਲੋੜੀ ਬ੍ਰੇਕਿੰਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੀਮ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣਾ ਇੱਕ ਤਰਜੀਹ ਹੈ, ਪਰ ਫਿਊਜ਼ਨ ਅਤੇ ਟਰੈਕਿੰਗ ਤਰਕ ਨਾਲ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਕੇ ਆਰਾਮ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਿੱਟਾ: ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਚੋਣ ਇੱਕ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ/ਸੁਰੱਖਿਆ ਫੈਸਲਾ ਹੈ, ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਵੀ "ਸਹੀ ਨੰਬਰ" ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਕੇਸ 3 - ਐਜ ਕੇਸ ਹੈਰਾਨੀ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ 99.8% ਸਫਲ ਸੀ, ਇਸਨੇ ਇੱਕ ਟਰੱਕ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਪੈਦਲ ਯਾਤਰੀ ਦੀ ਇੱਕ ਫੋਟੋ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸਮਝ ਲਿਆ ਜੋ ਇੱਕ "ਅਸਲ ਪੈਦਲ ਯਾਤਰੀ" ਲਈ ਖੇਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਰਫ ਦੇ ਟਾਇਰ ਦੇ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਜਾ ਰਿਹਾ ਸੀ ਅਤੇ ਅਚਾਨਕ ਬ੍ਰੇਕ ਲਗਾ ਦਿੱਤੀ। ਟੀਮ ਇਸ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ ਜੋੜਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਸਿੱਟਾ: ਲੰਬੀ ਪੂਛ ਕਦੇ ਵੀ "ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ"; ਨਿਰੰਤਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟੈਂਪਲੇਟਸ
ਟੈਮਪਲੇਟ 1 - ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਸੂਚੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ:
ਭੂਮਿਕਾ: ਤੁਸੀਂ ADAS ਟੈਸਟ ਕੇਸ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਹੋ। ਟਾਸਕ: ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਬ੍ਰੇਕਿੰਗ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ (ਐਜ ਕੇਸ) ਟੈਸਟ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਸੰਦਰਭ: ਸ਼ਹਿਰੀ, 30-50 km/h, ਮਿਸ਼ਰਤ ਪੈਦਲ ਅਤੇ ਸਾਈਕਲ ਸਵਾਰ। ਪਾਬੰਦੀ: ਦੁਰਲੱਭ/ਖਤਰਨਾਕ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ, ਨਾ ਕਿ ਅਕਸਰ ਦ੍ਰਿਸ਼; ਹਰੇਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਲਈ ਸੰਭਾਵਿਤ ਸਹੀ ਵਿਵਹਾਰ ਲਿਖੋ। ਆਉਟਪੁੱਟ: ਦ੍ਰਿਸ਼ | ਹਾਲਤ | ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਵਿਵਹਾਰ | ਜੋਖਮ ਦਾ ਪੱਧਰ.
ਟੈਮਪਲੇਟ 2 - ਲੇਬਲਿੰਗ ਗਾਈਡ ਰੂਪਰੇਖਾ:
ਭੂਮਿਕਾ: ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਅਗਵਾਈ। ਕੰਮ: ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨਿਯਮਾਂ ਦਾ ਖਰੜਾ ਲਿਖੋ। ਪ੍ਰਸੰਗ: ਇੱਥੇ ਪੈਦਲ ਯਾਤਰੀ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਬੈਠੇ ਹੋਏ, ਵ੍ਹੀਲਚੇਅਰਾਂ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ। ਆਉਟਪੁੱਟ: ਨਿਯਮ | ਉਦਾਹਰਨ | ਰਾਜ ਗ੍ਰੇਡ ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰੋ।
ਟੈਮਪਲੇਟ 3 - ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਵਿਆਖਿਆ:
ਭੂਮਿਕਾ: ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਾਹਰ। ਕੰਮ: ਮੇਰੇ ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਸੰਦਰਭ: ਸ਼ੁੱਧਤਾ 0.93, 0.90 ਯਾਦ ਕਰੋ, ਰਾਤ ਨੂੰ ਜਾਂ ਬਾਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਖੁੰਝ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਪਾਬੰਦੀ: ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਵਾਪਸ ਬੁਲਾਉਣ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿਓ; ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਧੀਨ ਵਾਧੂ ਤਸਦੀਕ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ: ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਟਿੱਪਣੀ + ਤਰਜੀਹੀ ਖੇਤਰ।
ਟੈਮਪਲੇਟ 4 - ਫਿਊਜ਼ਨ ਤਰਕ ਰੂਪਰੇਖਾ:
ਭੂਮਿਕਾ: ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸੈਂਸਰ ਫਿਊਜ਼ਨ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਹੋ। ਟਾਸਕ: ਜਦੋਂ ਕੈਮਰਾ ਅਤੇ ਰਾਡਾਰ ਟਕਰਾਅ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਡਰਾਫਟ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਤਰਕ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ। ਸੰਦਰਭ: ਰਾਡਾਰ 15 ਮੀਟਰ 'ਤੇ ਚਲਦੀ ਛੋਟੀ ਵਸਤੂ ਨੂੰ ਵੇਖਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੈਮਰਾ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ 'ਕੋਈ ਪੈਦਲ ਨਹੀਂ'। ਪਾਬੰਦੀ: ਸੁਰੱਖਿਆ (ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪੱਖ) ਦੇ ਪੱਖ ਵਿੱਚ ਧਾਰਨਾ ਸਿਧਾਂਤ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ। ਆਉਟਪੁੱਟ: ਫੈਸਲਾ ਸਾਰਣੀ + ਜਾਇਜ਼ਤਾ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਕੀ ਮੇਰਾ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨ ਮਾਡਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ?
ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ; "ਸੁਰੱਖਿਅਤ" ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ; AI ਸਿਰਫ਼ ਆਮ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਬੋਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਭੂਮਿਕਾ: ਤੁਸੀਂ ADAS ਸੁਰੱਖਿਆ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸਲਾਹਕਾਰ ਹੋ। ਕੰਮ: ਮੇਰੇ ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਖੋਜ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮੇਰੇ ਲਈ ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਬਣਾਓ। ਸੰਦਰਭ: ਸ਼ਹਿਰੀ ਪੱਧਰ 2 ਪ੍ਰਣਾਲੀ; ਯਾਦ ਰਾਤ ਨੂੰ ਅਤੇ ਬਾਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਡਿੱਗਦਾ ਹੈ; ਇੱਥੇ ਸਿਰਫ਼ ਕੈਮਰਾ + ਰਾਡਾਰ ਹੈ, ਕੋਈ LiDAR ਨਹੀਂ। ਪਾਬੰਦੀ: 'ਸੁਰੱਖਿਅਤ' ਘੋਸ਼ਿਤ ਨਾ ਕਰੋ; ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਿਸਟਮ ਆਪਣੀ ਸੀਮਾ 'ਤੇ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹੜੀਆਂ ਵਾਧੂ ਜਾਂਚਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ: ਜੋਖਮ ਖੇਤਰ | ਕਿਉਂ | ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ ਟੈਸਟ | ਮਹੱਤਤਾ ਸਾਰਣੀ.
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- "ਡਰਾਈਵਰ ਰਹਿਤ" ਲਈ ਲੈਵਲ 2 ਦੀ ਗਲਤੀ ਕਰਨਾ। ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਡਰਾਈਵਰ ਦੀ ਹੈ; ਇਹ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾ ਘਾਤਕ ਹੈ।
- ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਸੈਂਸਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ। ਹਰੇਕ ਸੈਂਸਰ ਦਾ ਇੱਕ ਅੰਨ੍ਹਾ ਸਥਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਫਿਊਜ਼ਨ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
- ਬਸ ਔਸਤ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵੇਖ ਰਿਹਾ ਹੈ. 99% ਸਫਲਤਾ, 1% ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਤੋਂ ਖੁੰਝ ਜਾਣਾ ਘਾਤਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਰੀਕਾਲ ਅਤੇ ਐਜ ਕੇਸ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹਨ।
- ਅਤਿ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ। ਲੰਬੀ ਪੂਛ ਕਦੇ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ; ਦ੍ਰਿਸ਼ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਨਿਰੰਤਰ ਜਾਰੀ ਹੈ।
- ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਛੱਡਣਾ। ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਅਤੇ ਸੰਤੁਲਨ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹਨ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
- ADAS ਅਤੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਸੈਂਸਿੰਗ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਕੈਮਰਾ, ਰਾਡਾਰ, LiDAR, ਅਤੇ ਸੈਂਸਰ ਫਿਊਜ਼ਨ ਹੈ; ਹਰੇਕ ਸੈਂਸਰ ਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼ਕਤੀਆਂ/ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਖੋਜ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਖੋਜ, ਵਰਗੀਕਰਨ, ਨਿਗਰਾਨੀ, ਫਿਊਜ਼ਨ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; AI ਪਹਿਲੇ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ।
- SAE ਪੱਧਰ 0 ਤੋਂ 5 ਤੱਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਲੈਵਲ 2 ਵਿੱਚ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਡਰਾਈਵਰ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ (ਪੈਦਲ ਯਾਤਰੀ ਅਗਵਾ) ਸਭ ਤੋਂ ਘਾਤਕ ਗਲਤੀ ਹੈ; ਰੀਕਾਲ ਅਤੇ ਐਜ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- ਸੁਰੱਖਿਆ ਫੈਸਲੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹਨ; ਮਾਡਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਹੀ ਮਾਪਦੰਡ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਇੱਕ ADAS ਫੰਕਸ਼ਨ ਚੁਣੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੇਨ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ)। (1) ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਸੈਂਸਰ ਇਸ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿੰਨਾ ਵਧੀਆ ਹੈ। (2) ਟੈਂਪਲੇਟ 1 ਦੇ ਨਾਲ 5 ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਲਈ ਸੰਭਾਵਿਤ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੋ। (3) ਇਸ ਫੰਕਸ਼ਨ ਲਈ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। (4) ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਮਾਡਲ "ਸੁਰੱਖਿਅਤ" ਹੋਣ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਹੜੀ ਸੁਤੰਤਰ ਜਾਂਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [] ਮੈਂ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸੈਂਸਰਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ/ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ।
- [ ] ਮੈਂ ਅੰਤਮ ਕੇਸ (ਲੰਬੀ ਪੂਛ) ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ/ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ।
- [ ] ਮੈਂ ਰੀਕਾਲ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ।
- [ ] ਮੈਂ SAE ਪੱਧਰ ਅਤੇ ਕੌਣ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ ਬਾਰੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ "ਸੁਰੱਖਿਅਤ" ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੁਤੰਤਰ ਜਾਂਚ ਯੋਜਨਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਹੈ।