ကားအများအပြားအတွက် သင့်တော်သော အလ်ထိုးမှု စက်မှု အာရှုစ်များ

အိုတိုစင်ဆာများကို အစားထိုး၍ မသုံးနိုင်ခြင်း၏ အကြောင်းရင်း - OEM-အထူးသတ်မှတ်ထားသော ပရိုတိုကောလ်များ၏ အခန်းကဏ္ဍ

CAN ဘေးစ် လက်ဝှေ့ဖလှယ်မှု မအောင်မြင်မှုများနှင့် အမှတ်တံဆိပ်အလိုက် သတ်မှတ်ထားသော စာတိုများ (message IDs)

ယနေ့ခေတ်ချစ်စရာကားများသည် ၎င်းတို့၏ အစိတ်အပိုင်းများအကြား လျှပ်စစ်ဆက်သွယ်မှုအားလုံးအတွက် CAN bus ကွန်ရက်များပေါ်တွင် အလွန်အမင်း မှီခိုနေပါသည်။ သို့သော် ဒီမှာ အခက်အခဲရှိပါသည်- ကားထုတ်လုပ်သူတိုင်းသည် ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင် အထူးသော စာတိုက်မော်ဂ် (ဒစ်ဂျစ်တယ် လက်မှုအမှတ်အသားများအဖြစ် စဥ်းစားပါ) များကို ဤစနစ်များထဲသို့ ထည့်သွင်းပါသည်။ ထို့ကြောင့် အခြားသော ကုမ္ပဏီများမှ ထုတ်လုပ်သော စာတိုက်မော်ဂ်ဘာသာစကားကို မပ говоритьသည့် အပိုစုစုပေါင်း စိတ်ထောက်ခံမှုကို တပ်ဆင်လိုက်သည့်အခါ ကား၏ ဦးနောက်သည် အလုံးစုံ ငြင်းပယ်ပြီး အချက်အလက်ကို လုံးဝ လျစ်လျူရှုလိုက်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် စိတ်ထောက်ခံမှုသည် အချက်အလက်ကို မရနိုင်သောကြောင့် အလုပ်လုပ်ခြင်းကို အပ်နှံလိုက်ပါသည်။ AUTOSAR ကဲ့သို့သော စံနှုန်းများကို လူတိုင်း တူညီသော ဘာသာစကားကို ပြောဆိုနိုင်ရန် ဖန်တီးနေကြပါသည်။ သို့သော် လုံခြုံရေး ပြဿနာများ၊ စနစ်၏ အလုပ်လုပ်မှု အရည်အသွေးနှင့် ကိုယ်ပိုင်နည်းပညာများကို ကာကွယ်ရန် အတွက် အများစုသော ထုတ်လုပ်သူများသည် မှုန်းမှုများကို မှုန်းမှုအတွက် အထူးသော ပြောင်းလဲမှုများကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နေကြပါသည်။ အောက်တိုဘာလွန်း နှစ်က ထုတ်ဝေသော အော်တိုမိုတိုင်း ချိတ်ဆက်မှု နယ်ပယ်တွင် ဖော်ပြထားသည့် သုတေသနအရ အများအားဖြင့် ကားအများအပြားတွင် စိတ်ထောက်ခံမှုများ တပ်ဆင်ရေး ကြိုးပမ်းမှုများ၏ ၉ ခုထဲမှ ၈ ခုသည် ဤဆက်သွယ်ရေး ပြဿနာများကြောင့် မအောင်မြင်ကြပါ။ ထို့အပြင် စိတ်ထောက်ခံမှုများ၏ ချိတ်ဆက်မှုများသည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအားဖြင့် ကောင်းစွာ ကိုက်ညီသည့်အခါတွင်ပါ ဒစ်ဂျစ်တယ် အချက်အလက်များသည် ကောင်းစွာ ကိုက်ညီမှုမရှိပါက ဘာမှ အလုပ်မလုပ်ပါ။

ADAS လုပ်ဆောင်ချက်များ ပျက်ပါသည်နှင့် OEM မဟုတ်သော အလိုအလျောက်စနစ်များကြောင့် အာမခံစာချုပ် အတည်မဖြစ်နိုင်ခြင်း အန္တရာယ်များ

ခေတ်မှီယာဉ်မောင်းနှင်မှုအထောက်အပံ့စနစ်များ (ADAS) သည် ကုမ္ပဏီများက အတည်ပြုထားသော မှန်ကန်သော စက်မှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖေးမှုများပေါ်တွင် အလွန်အများအပြား မှီခိုနေပါသည်။ တတိယပါတီမှ ထောက်ပံ့သည့် စက်မှုဆိုင်ရာများသည် အများအားဖြင့် အတိကျမှု၊ စက်ဝန်းအချိန်ဇယားနှင့် ဒေတာများကို ပုံစံထုတ်ခြင်းတို့နှင့် ပတ်သက်၍ ထိုကဲ့သို့သော တင်းကြပ်သော လိုအပ်ချက်များကို မ удовлетворяет ဖြစ်ပါသည်။ ထိုသို့သော အခြေအနေများသည် နောက်ပိုင်းတွင် အန္တရာယ်များစွာကို ဖော်ပေးနိုင်ပါသည်။ ဥပမါ- လိုအပ်သည့်အချိန်တွင် ကားသည် အလိုအလျောက် ဘြိတ်မှုများကို မလုပ်နိုင်ခြင်း သို့မဟုတ် အရေးပေါ်အခြေအနေတွင် ဘြိတ်မှုများကို လုံးဝမလုပ်နိုင်ခြင်းတို့ကို စဉ်းစားကြည့်ပါ။ စွမ်းဆောင်ရည် ကျဆင်းမှုများသည် ပြဿနာတစ်ခုတည်းသာမက ဖြစ်ပါသည်။ အများအားဖြင့် ကုမ္ပဏီများသည် မူရင်းထုတ်လုပ်သူမှ မဟုတ်သော အစိတ်အပိုင်းများကို တပ်ဆင်ထားကြောင်း သိရှိပါက အာမခံစာချုပ်များကို အလုပ်မဖော်ပါသည်။ ကားကုမ္ပဏီများသည် ဤအပိုမှုအစိတ်အပိုင်းများသည် သင့်လျော်သော အန္တရာယ်ကင်းရှင်းရေး စမ်းသပ်မှုများကို မဖော်ပြခဲ့သောကြောင်းနှင့် လက်ရှိစနစ်များနှင့် မှန်ကန်စွာ ပေါင်းစပ်မှုမရှိနိုင်သောကြောင်း အကြောင်းပြကြည့်ပါသည်။ မောင်းနှင်သူများအတွက် ဤအခြေအနေသည် ပြဿနာနှစ်ခုကို ဖော်ပေးပါသည်- ADAS လုပ်ဆောင်ချက်များမှ ကာကွယ်မှု လျော့နည်းခြင်းနှင့် ပြင်ဆင်မှုစရိတ်များအတွက် လုံးဝတာဝန်ယူရှိခြင်း။ ဤအချက်များကို စဥ်းစားရှုမှုများဖြင့် အတည်ပြုထားပါသည်။ လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အစီရင်ခံစာများအရ ADAS ပြင်ဆင်မှုများတွင် မူရင်းမဟုတ်သော စက်မှုဆိုင်ရာများကို အသုံးပြုပါက အာမခံစာချုပ်များ၏ ၁၀ ခုထဲမှ ၈ ခုကျော်သည် အလုပ်မဖော်ပါသည်။

ကားမော်ဒယ်နှင့် မော်ဒယ်အလိုက် ကားအာရုံခံကိရိယာများအတွက် အတိုင်းအတာသတ်မှတ်ချက်များ

ကားထုတ်လုပ်သူတွေမှာ ဒီအရေးပါတဲ့ အာရုံခံကိရိယာတွေကို မက်ခရစ်ဖို့ အတော်လေး တင်းကျပ်တဲ့ စည်းမျဉ်းတွေရှိတယ်၊ အထူးသဖြင့် ရှေ့ဘက်က ကင်မရာတွေနဲ့ ရေဒါစနစ်တွေလို အရာတွေပေါ့။ ဒီဖြစ်စဉ်တစ်ခုလုံးဟာ ရွေးချယ်စရာ မဟုတ်ပါဘူး၊ အကြောင်းက ဒီသတ်မှတ်ချက်တွေဟာ အဆင့်မြင့် ယာဉ်မောင်းကူညီရေး စနစ်တွေ အလုပ်လုပ်ပုံကို သက်ရောက်စေတယ်၊ အစိုးရ စံနှုန်းတွေကို ဖြည့်ဆည်းပေးပြီး ISO 26262 မှာ ဖော်ပြထားတဲ့ ဘေးကင်းမှု စမ်းသပ်မှုတွေ အောင်တယ်။ [စာမျက်နှာ ၂၇ ပါ ရုပ်ပုံ] ဆိုလိုတာက တိုက်မိတာတွေကို တားဆီးဖို့၊ ကားတွေကို လမ်းကြောင်းအတွင်းမှာ ထိန်းဖို့ (သို့) အလျင်ကို အလိုအလျောက် ထိန်းဖို့ ဒီဇိုင်းထုတ်ထားတဲ့ စနစ်တွေဟာ အပြင်ပန်းက အဆင်ပြေနေပေမဲ့ လုံးဝ ပျက်စီးနိုင်တာပါ။ တပ်ဆင်နေစဉ် နည်းနည်းလေး မှားယွင်းနေသလို ထင်ရတဲ့ တစ်ခုခုက ဒီစျေးကြီးတဲ့ နည်းပညာတွေကို တကယ့် မောင်းနှင်ရေး အခြေအနေတွေမှာ အသုံးမကျအောင် လုပ်နိုင်ပါတယ်။

Toyota၊ Honda နဲ့ Ford တို့က ကင်မရာနဲ့ ရဒါရဲ့ ထူးခြားတဲ့ အချိုးအစားကို ဘယ်လို ချမှတ်ကြလဲ။

အများအားဖြင့် ကားအများအပြား၏ အမှန်အကန် ချိန်ညှိမှု အလွဲအမှားများသည် ကားအများအပြားအလွဲအမှားများတွင် ကွဲပြားမှုများစွာရှိပါသည်။ တစ်ခါတစ်ရံတွင် မော်ဒယ်နှစ်တစ်နှစ်မှ နောက်တစ်နှစ်သို့ ပြောင်းလဲသွားသည်အထိ ဖြစ်ပါသည်။ ဥပမါ- Toyota ကားများကို ကြည့်ပါက ရှေ့ဘက်သို့ ကြည့်ရှုသည့် ကင်မရာများကို တပ်ဆင်ရာတွင် ပုံမှန်အားဖြင့် အပေါင်း (သို့) အနုတ် ၀.၁၅ ဒီဂရီခန့် အမှန်အကန် ချိန်ညှိမှု အလွဲအမှားကို သတ်မှတ်ပေးပါသည်။ Honda ကားများသည် ပိုမိုတင်းကျပ်ပြီး အများအားဖြင့် ၀.၁၀ ဒီဂရီ (သို့) ထိုထက်ပိုမိုတိက်မှန်သည့် အမှန်အကန် ချိန်ညှိမှု အလွဲအမှားကို လိုအပ်ပါသည်။ အသစ်ထွက်လာသည့် Ford F-150 ကုန်တင်ကားများသည် သူတို့၏ ရေဒါမော်ဂျူးများကို တပ်ဆင်ရာတွင် အထူးသဖြင့် အသေးစိတ် သတ်မှတ်ချက်များကို လိုအပ်ပါသည်။ ထိုရေဒါမော်ဂျူးများကို စက်ရုံမှ သတ်မှတ်ထားသည့် အတိအကျ အမှန်အကန် ချိန်ညှိမှု အလွဲအမှားများမှ မီလီမီတာ ၁ မီလီမီတာသာ အကွာအဝေး ဖြစ်ရမည်ဖြစ်ပါသည်။ ဤသို့သော အလွန်တင်းကျပ်သည့် သတ်မှတ်ချက်များသည် အရေးကြီးပါသည်။ အကြောင်းမှာ အားလုံးသော ကားပြုပြင်ရေးဆိုင်များသည် သူတို့ အလုပ်လုပ်ရသည့် ကားအများအပြားနှင့် မော်ဒယ်အများအပြားအတွက် အထူးသော ပစ္စည်းများနှင့် အထူးသော ညွှန်ကြားချက်များကို လိုအပ်ပါသည်။ ယေဘုယျအားဖြင့် အသုံးပြုနိုင်သည့် ချိန်ညှိမှုနည်းလမ်းများသည် ယခုခေတ်တွင် အသုံးမဝေးတော့ပါ။ အကြောင်းမှာ မှန်ကန်စွာ ချိန်ညှိမှုများ မပြုလုပ်ပါက လိုင်းထွက်ခွာမှု သတိပေးစနစ် (lane departure warnings) နှင့် အလိုအလျောက် အမြန်နှုန်းထိန်းချုပ်မှုစနစ် (adaptive cruise control) ကဲ့သို့သည့် အရေးကြီးသည့် လုံခြုံရေးစနစ်များကို အလုပ်မလုပ်အောင် ပိတ်သော်လည်း ဖြစ်နိုင်ပါသည်။

အထူးပိုင်ဆိုင်မှုရှိသည့် ချိန်ညှိမှု ကိရိယာများ (ဥပမါ- GM GDS2, Ford IDS) နှင့် ၎င်းတို့၏ သ совместимость အတွက် အထူးသော အခွင့်အရေး ထိန်းချုပ်မှုများ

ကားထုတ်လုပ်သည့်ကုမ္ပဏီများသည် သူတို့၏ ကိုယ်ပိုင်အထူးဆော့ဖ်ဝဲစနစ်များကုန်ဖြင့် စိန်ဆာချိန်ညှိမှုအတွက် ဝင်ရောက်မှုကို ပိတ်ပင်ထားပါသည်။ ဥပမါအနေဖြင့် General Motors ၏ GDS2 သို့မဟုတ် Ford ၏ IDS ကို ကြည့်ပါ။ ဤစနစ်များသည် ကုဒ်ဖော်ပေးမှုဖြင့် ယာဥ်မှတ်ပုံတင်နံပါတ်များကို စစ်ဆေးပြီး စိန်ဆာများကို အတည်ပြုရန် ဖာမ်ဝဲအလုပ်လုပ်မှု လက်နက်ချိန်ညှိမှု (firmware handshake) များကို ဆောင်ရွက်ပါသည်။ ယာဥ်ပြုပြင်ပေးသည့် ပညာရှင်များသည် အများပြောသည့် အမှတ်တံဆိပ်မှလွဲသည့် သို့မဟုတ် ယေဘုယျအသုံးပြုနိုင်သည့် ပစ္စည်းများဖြင့် စိန်ဆာများကို ချိန်ညှိရန် ကြိုးပမ်းသည့်အခါ ပြဿနာများ စတင်ဖြစ်ပေါ်လာပါသည်။ ကား၏ ကွန်ပျူတာသည် အမှားကုဒ်များကို ပေးပါသည်၊ အဆင့်မြင့် မောင်းနှင်သူအကူအညီစနစ်များသည် မှန်ကန်စွာ အလုပ်မလုပ်တော့ပါ၊ နောက်ဆုံးအနေဖြင့် ကုန်ပစ္စည်းအာမခံချက် ကာကွယ်မှုများသည် အလုပ်မဖော်ပေးတော့ပါ။ လွတ်လပ်သည့် ပြုပြင်ရေးဆိုင်များအတွက် ဤအခြေအနေသည် သူတို့သည် နှစ်စဥ် ထုတ်လုပ်သည့်ကုမ္ပဏီများ၏ ရှေးနောက်များစွာသော ရောဂါရှာဖွေရေး အသုံးပြုခွင့်များကို ပေးချေရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤစရိတ်သည် နှစ်စဥ် ဒေါ်လာ သော်သော် အောက်သို့ မက်ထ်သော်သော် ကုန်ကြေးများကို ကျော်လွန်လေ့ရှိပါသည်။ ဤအခြေအနေသည် အများကြီးသော စိန်ဆာများကို အများကြီးသော အမှတ်တံဆိပ်များနှင့် မက်ထ်မှုများကို မဖော်ပေးနိုင်သည့် အခြေအနေများကို ဖန်တီးပေးပါသည်။ ထိုအချိန်တွင် ကားကုမ္ပဏီများသည် လူတစ်ဦးသည် ယာဥ်ကို ဝယ်ယူပြီးနောက် ဖြစ်ပေါ်လာမည့် အရာများကို အားလုံးအားဖြင့် ထိန်းချုပ်ထားနေပါသည်။

နည်းပညာခွဲထွက်မှု - စင်ဆာအသေးစိတ်ဖွဲ့စည်းပုံသည် ကုန်အမှတ်တံဆိပ်များကြား အလိုအလျောက်စင်ဆာများ၏ သ совместим်မှုကို ကန့်သတ်ခြင်း

Tesla ၏ မြင်ကွင်းအရင်ဆုံး စနစ်အဖွဲ့အစည်းနှင့် ဂျာမနီနှင့် ဂျပန်နိုင်ငံများရှိ ရှေးဟောင်းရေဒါ/လိုက်ဒာ ပေါင်းစပ်မှု

Tesla က ၎င်း၏စနစ်ကို တည်ဆောက်ပုံသည် အခြားကုမ္ပဏီများနှင့် နှိုင်းယှဉ်လျှင် အထူးထင်ရှားပါသည်။ ၎င်းသည် အလွန်အသေးစိတ်သော ကင်မရာများကို အဓိကအားဖြင့် အသုံးပြုပြီး ထိုကင်မရာများမှ အချက်အလက်များကို သုံးသပ်ရေးအတွက် အသုံးပြုသည့် အာရုံကြောကွန်ရက်များသို့ ပို့ဆောင်ပေးပါသည်။ ထိုအာရုံကြောကွန်ရက်များသည် လက်တွေ့ဘဝတွင် မှုန်းမှုန်းမှုန်းသော မောင်းနှင်မှုအခြေအနေများမှ သင်ယူထားသည်။ ထိုကွန်ရက်များသည် မြင်ရသည့်အရာများကို ပုံစံအတိအကျ (pixel) များမှ တိုက်ရိုက်ဖတ်ယူပါသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင် ဂျာမနီနှင့် ဂျပန်နိုင်ငံများမှ အများစုသော ကားထုတ်လုပ်ရေးကုမ္ပဏီများသည် မှုန်းမှုန်းသော အာရုံခံကိရိယာများကို ပေါင်းစပ်အသုံးပြုခြင်း (multi-sensor fusion) ဟုခေါ်သည့် နည်းလမ်းကို ရွေးချယ်လေ့ရှိပါသည်။ ၎င်းတို့၏ ချဉ်းကပ်မှုသည် ရေဒါ၊ လိုင်ဒါနှင့် ကင်မရာများကို တစ်ပါတည်း ပေါင်းစပ်အသုံးပြုခြင်းဖြစ်ပြီး အဆိုပါနည်းပညာများသည် အရာဝတ္ထုများအကြောင်း အသုံးပြုသည့် အချက်အလက်များ (ဥပမါ- အရာဝတ္ထုများ၏ အမြန်နှုန်း၊ အကွာအဝေးနှင့် အရာဝတ္ထုအမျိုးအစား) ကို အလုပ်လုပ်ရေးအတွက် ဗဟိုချက်အာရုံခံကိရိယာသို့ ပို့ဆောင်ပေးပါသည်။ ဤနည်းလမ်းနှစ်များအကြား အခြေခံကွဲပြားမှုသည် အချက်အလက်များကို အဆင့်အမျိုးမျိုးတွင် ကိုင်တွယ်သည့် နည်းလမ်းတွင် ရှိပါသည်။ Tesla ၏ စနစ်သည် AI ကို အသုံးပြု၍ မှုန်းမှုန်းသော ပုံစံအတိအကျ (raw pixel) အချက်အလက်များကို အသုံးပြုသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင် ရေဒါကို ပါဝင်သည့် စနစ်များသည် အာရုံခံကိရိယာများမှ ပေါင်းစပ်ထုတ်လုပ်သည့် အချက်အလက်များ (metadata) ကို အသုံးပြုပါသည်။ ထိုကွဲပြားမှုများသည် ကိုက်ညီမှုပြဿနာများကို ဖော်ပေါ်စေပါသည်။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသည်မျှင် ကင်မရာအခြေပြုစနစ်များသည် ရေဒါပါဝင်သည့် စနစ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်လျှင် အချက်အလက်များကို ပိုမြန်စွာ လွှဲပေးရန်၊ ပိုမြန်စွာ တုံ့ပြန်ရန်နှင့် အချက်အလက်များကို ပုံစံတူညီစေရန် အထူးနည်းလမ်းများ လိုအပ်ပါသည်။ ထိုစနစ်နှစ်များကြားတွင် အစိတ်အပိုင်းများကို အစားထိုးခြင်းသည် အားလုံးကို အစပိုင်းမှ ပြန်လည်တည်ဆောက်မှသာ အလုပ်ဖော်ထုတ်နိုင်ပါသည်။

စင်ဆာပေါင်းစပ်မှု ယေဘုယျသဘောတရားနှင့် ECU အဆင့်တွင် ပေါင်းစပ်မှုသည် ခက်ခဲသည့် သ совместимость အဟန့်အတားများဖြစ်သည်

ECU သည် စင်ဆာများမှ ဝင်ရောက်လာသည့် အချက်အလက်များကို နက်ရှိုင်းစွာ ထည့်သွင်းထားသည့် အမှတ်တံဆိပ်အလိုက် အထူးသတ်မှတ်ထားသည့် အယူအဆများဖြင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆီပေးသည့် ဗဟိုချက် ဆုံးဖြတ်မှု ဗဟိုချက်ဖြစ်သည်။ ဤအယူအဆများသည် အချက်အလက်စီးဆိုင်းများအား အမှတ်တံဆိပ်အလိုက် အထူးသတ်မှတ်ထားသည့် အလေးချိန်များ ပေးအပ်သည်—ဥပမါ အော်တိုမိုဘိုင်းလ် ထုတ်လုပ်သူတစ်ခုသည် ဘရိတ်ဖွင့်ခြင်းဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များအတွက် ရေဒါအချက်အလက်များကို ၇၀% အလေးချိန်ပေးပြီး အခြားတစ်ခုသည် လိုက်ဒာမှ ရယူထားသည့် လှုပ်ရှားမှု ခန့်မှန်းချက်များကို ဦးစားပေးသည်။ ဤသို့ဖြင့် ပေါင်းစပ်မှုအတွက် မပြေလျော့နိုင်သည့် အဟန့်အတားများ ဖန်တီးပေးသည်။

• အချက်အလက်များကို စံချိန်ညှိရန် လိုအပ်ချက်များသည် ကွဲပြားမှုများ အလွန်များပါသည် (ဥပမါ- အချိန်စံချိန်ညှိမှုအတွက် ±၂ms နှင့် ±၅ms အကြား သည်းခံနိုင်မှု)
• ECU များသည် စတင်မှုအချိန်တွင် စင်ဆာများကို လုံခြုံရေးအရ အတည်ပြုခြင်းကို စက်စွဲမှုအချိန်တွင်သာမက အဆက်မပြတ် အတည်ပြုခြင်းကိုပါ ပြုလုပ်သည်
• ထိန်းချုပ်မှု ယေဘုယျသဘောတရားများသည် အတိအကျ သတ်မှတ်ထားသည့် အချက်အလက်ဖွဲ့စည်းပုံများကို မျှော်လင့်ထားသည် (ဥပမါ- Cartesian XYZ ညှိန်းများ သို့မဟုတ် ပေါလာ ဗက်တာများ သို့မဟုတ် အကြမ်းဖျင်းအတွင်း အကြောင်းအရာများ)
  ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အက်ဒေါ့ပ်တာများ (adapters) သို့မဟုတ် ဖာမ်ဝဲ (firmware) “ပက်ခ်”များ ရှိသည်ဖြစ်စေကာမျှ၊ ဤပရိုတိုကောလ်နှင့် လောဂျစ်အဆင့် မက်ခ်မှုများသည် စနစ်မှ အလုပ်မလုပ်ကြောင်း ပယ်ချခြင်း၊ စစ်ဆေးရေး အမှားကုဒ်များ ပေါ်ပေါက်ခြင်း သို့မဟုတ် ပိုမိုဆိုးရွမ်းသည့်အနက် လုံခြုံရေးဆိုင်ရာ ပြဿနာများ ဖြစ်ပေါ်လာခြင်းကို ဖော်ပေးပါသည်။

မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ

အဘယ်ကြောင့် အလိုအလျောက် စနစ်များ (auto sensors) ကို ကားအများအပြား၏ အမှတ်တံဆိပ်များအကြား အစားထိုး အသုံးပြုနိုင်ခြင်း မရှိပါသလား။

အလိုအလျောက် စနစ်များ (auto sensors) ကို ကားအများအပြား၏ အမှတ်တံဆိပ်များအကြား အစားထိုး အသုံးပြုနိုင်ခြင်း မရှိခြင်းမှာ OEM-သို့မဟုတ် မှုန်းထောက်ထားသည့် ဆက်သွယ်ရေး ပရိုတိုကောလ်များနှင့် ကေလိုင်ဘြေးရှင်း လိုအပ်ချက်များကြောင့် ဖြစ်ပါသည်။ ထုတ်လုပ်သူတိုင်းသည် ကိုယ်ပိုင် စာသားကုဒ်များနှင့် ညှိနောက်ချက်များကို အသုံးပြုပါသည်။ ထို့ကြောင့် OEM မဟုတ်သည့် အစိတ်အပိုင်းများသည် ၎င်းတို့၏ စနစ်များနှင့် မှန်ကန်စွာ အလုပ်လုပ်နိုင်ရေးအတွက် အလွန်ခက်ခဲပါသည်။

ကျွန်ုပ်၏ ယာဥ်တွင် OEM မဟုတ်သည့် စနစ် (non-OEM sensor) ကို အသုံးပြုပါက အဘယ်သို့ဖြစ်ပါသနည်း။

OEM မဟုတ်သည့် စနစ်များ (non-OEM sensors) ကို အသုံးပြုခြင်းသည် အဆင့်မြင့် မောင်းသူ အကူအညီ စနစ်များ (ADAS) မှ မှုန်းထောက်ထားသည့် လုပ်ဆောင်မှုများ ဖော်ပေးခြင်း၊ လုံခြုံရေးဆိုင်ရာ ပြဿနာများ ဖော်ပေးခြင်းနှင့် အာမိုးခံခြင်း သက်တမ်း ပေါက်ပေါက်ခြင်းတို့ကို ဖော်ပေးပါသည်။ OEM မဟုတ်သည့် စနစ်များသည် ထုတ်လုပ်သူများက စီရင်ထားသည့် အတိအကျရှိသည့် ကေလိုင်ဘြေးရှင်းနှင့် ဒေတာ စီမံခန်းများကို မကျေနပ်စေသည့်အတွက် မှုန်းထောက်ထားသည့် လုပ်ဆောင်မှုများ ဖော်ပေးခြင်း မရှိပါသည်။