CoDrive

CoDrive Srl

ਐਪ-ਅੰਦਰ ਖਰੀਦਾਂ

ਇਸ ਐਪ ਬਾਰੇ

ਸਿਓਕੋ ਰੈਲੀ 2014. ਮੈਂ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ।

ਮੈਂ ਲਗਭਗ 150/160 ਕਿਲੋਮੀਟਰ ਪ੍ਰਤੀ ਘੰਟਾ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਨਾਲ ਹੇਠਾਂ ਵੱਲ ਨੂੰ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹਾਂ। ਮੇਰੀ ਸਹਿ-ਪਾਇਲਟ, ਅੰਨਾ, ਪੜ੍ਹਦੀ ਹੈ: “300 ਮੀਟਰ ਦੀ ਪਹੁੰਚ: ਧਿਆਨ ਸੱਜੇ ਤਿੰਨ ਖੱਬੇ ਹੇਅਰਪਿਨ ਲਈ ਖ਼ਤਰਨਾਕ”। ਮੈਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪੰਜਵੇਂ ਗੀਅਰ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਜਾਂਦਾ ਹਾਂ, ਜ਼ੋਰ ਨਾਲ ਬ੍ਰੇਕ ਮਾਰਦਾ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਕੋ-ਪਾਇਲਟ ਮੈਨੂੰ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਣ ਲਈ ਉੱਥੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਮੈਂ ਤੀਜੇ ਗੀਅਰ ਵਿੱਚ ਸੱਜੇ ਤਿੰਨ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਦਾ ਹਾਂ, ਮੈਂ ਇੱਕ "ਰੈਲੀ ਸਵੀਪ" ਵਿੱਚ ਖੱਬੇ ਹੇਅਰਪਿਨ ਵਿੱਚ ਹੈਂਡਬ੍ਰੇਕ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਮੈਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਦੂਰ ਜਾਂਦਾ ਹਾਂ।


ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ:
ਹਰ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਉਥੋਂ ਲੰਘਦਾ ਹਾਂ, ਮੈਂ ਉਸ ਗਾਰਡ ਰੇਲ ਨੂੰ "ਸੱਜੇ ਤਿੰਨ" 'ਤੇ ਦੇਖਦਾ ਹਾਂ, ਜੋ ਹਮੇਸ਼ਾ ਡਰਾਈਵਰਾਂ ਦੇ ਹਾਦਸਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸੜਕ ਬਾਰੇ ਆਪਣੀ ਅਣਜਾਣਤਾ ਕਾਰਨ ਫਸ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਕਹਿੰਦਾ ਹਾਂ: "ਆਹ, ਜੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਹੁੰਦਾ ਇੱਕ ਸਹਿ-ਪਾਇਲਟ…”

ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਵਿਚਾਰ ਹੈ!

ਮੈਨੂੰ IT ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀ ਟੀਮ ਤੋਂ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਸਮਰਥਨ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਹੱਲ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਅਨੁਭਵ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹਾਂ, ਜੋ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੈ!
ਮੈਂ, ਇੱਕ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਰੈਲੀ ਡਰਾਈਵਰ, ਇੱਕ ਸਹਿ-ਪਾਇਲਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਮੈਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਾਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ, ਪਰ ਇੱਕ "ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕੋ-ਪਾਇਲਟ" ਨੂੰ ਸਾਰੇ ਵਾਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਹੋਰ ਵੈਧ ਕਾਰਨਾਂ ਜਿਵੇਂ: ਸੁਰੱਖਿਆ, ਬਿਹਤਰ ਗੱਡੀ ਚਲਾਉਣ ਲਈ, ਘੱਟ ਖਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ... ਕਿਉਂਕਿ "ਜਾਣਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਸੜਕ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਬਿਹਤਰ ਹੈ।"

ਕੋਡਰਾਈਵ ਦਾ ਜਨਮ ਹੋਇਆ ਹੈ! -ਪਾਓਲੋ ਐਂਡਰੂਸੀ-

CoDrive ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦਾ ਵਿਚਾਰ ਰੈਲੀ ਰੇਸਿੰਗ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਪੈਦਾ ਹੋਇਆ ਸੀ, ਜਿੱਥੇ "ਨੇਵੀਗੇਟਰ" (ਜਾਂ "ਸਹਿ-ਡਰਾਈਵਰ") ਦੋ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਡਰਾਈਵਰ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਟਰੈਕ ਦੇ ਸਾਰੇ ਕਰਵ 'ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ (ਦੌੜ ਤੋਂ ਇਕ ਦਿਨ ਪਹਿਲਾਂ) ਨੋਟਸ ਲੈਣਾ (ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ "ਨੋਟਸ" ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ) 
– ਫਿਰ, ਦੌੜ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੋਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਹਰੇਕ ਖਿੱਚ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਨਜਿੱਠਣਾ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਟੀਕ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਸੰਕੇਤ ਦੇਣ ਲਈ।
CoDrive ਇਹਨਾਂ ਸਭ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਸਹਾਇਕ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹਨਾਂ "ਨੋਟਸ" ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਸੰਚਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹਰੇਕ ਕਰਵ ਨੇੜੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ, ਜੋ ਮੁਸ਼ਕਲ ਦੇ ਪੱਧਰ ਸਮੇਤ ਇਸ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਰਾਈਵਰ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸਟੀਅਰਿੰਗ ਐਂਗਲ, ਬ੍ਰੇਕਿੰਗ ਦੇ ਪੱਧਰ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਹੋਣ ਦੇ ਪਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ

ਕੋਡਰਾਈਵ ਵਿੱਚ ਪੀਸਾ ਵਿੱਚ ਸੈਂਟ'ਆਨਾ ਸਕੂਲ ਆਫ਼ ਐਡਵਾਂਸਡ ਸਟੱਡੀਜ਼ ਦੀ ਪਰਸੇਪਟਿਵ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨਾਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੇਟੈਂਟ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਬਿਲਕੁਲ ਵਿਲੱਖਣ ਹਨ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪੁਰਸਕਾਰ ਜੇਤੂ ਇਤਾਲਵੀ ਰੈਲੀ ਚੈਂਪੀਅਨ ਆਂਦਰੇ ਪਾਓਲੋਸੀ ਦੁਆਰਾ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ 500,000 ਕਿਲੋਮੀਟਰ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।

ਪਹਿਲਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ
CoDrive ਦਾ ਮੂਲ: "ਨੋਟਸ" ਦੀ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਗਣਨਾ
"ਕੋਰ" ਐਲਗੋਰਿਦਮ, 2021 ਵਿੱਚ ਪੇਟੈਂਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਹਰ ਇੱਕ ਰੂਟ ਨੂੰ ਤੋੜਨ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਵਕਰ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ, ਰੈਲੀ ਚੈਂਪੀਅਨ ਪਾਓਲੋ ਐਂਡਰਿਊਚੀ ਦੇ ਮਹਾਨ ਤਜ਼ਰਬੇ ਲਈ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਪਛਾਣੇ ਗਏ ਗੁਣਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਜੋ ਇੱਕ ਟੀਮ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਮਾਹਰ, ਉਸਨੇ ਆਪਣੇ ਸਾਰੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਡਿਜੀਟਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਏਨਕੋਡ ਕੀਤਾ ਹੈ।

ਦੂਜਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ
ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਦੀ ਸੂਚਨਾ
ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਕਰਵ 'ਤੇ "ਨੋਟਸ" ਸਹੀ ਅਨੁਮਾਨ ਨਾਲ ਡਰਾਈਵਰ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ ਸਕੇ।
ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਖੋਜੇ ਗਏ ਮਾਪਦੰਡ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਸਪੀਡ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵੇਗ ਦੀ ਲਗਾਤਾਰ ਤੁਲਨਾ ਉਸ ਖਾਸ ਕਰਵ ਲਈ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲਾਂ (ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਰੇਂਜ) ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅੰਤਰ ਹੋਣ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤੁਰੰਤ ਚੇਤਾਵਨੀ ਧੁਨੀ ਦੇ ਨਾਲ।

ਤੀਜਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ
ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਇੱਕ ਵਾਰ ਯਾਤਰਾ ਖਤਮ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਸ਼ੈਲੀ ਵਰਗੀਕਰਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੁਣੇ ਕੀਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇੱਕ "ਸਕੋਰ" ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਕਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਜਾਂ ਮਾੜੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਿਆ ਗਿਆ ਸੀ। "ਜਰਨੀ ਰੀਪਲੇਅ" ਵਿਕਲਪ ਡਰਾਈਵਰ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਹੁਣੇ ਲਏ ਗਏ ਰੂਟ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਦੇਖਣ ਦਾ ਮੌਕਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਗਲਤੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਸ਼ੈਲੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾਵੇ।