Sürücü Kurslarında öğretmenlik yapanlar, Ehliyet almak isteyenler, Ehliyet sınavını bir seferde geçemeyenler, Trafik bilgim yetersiz diyenler, 
Trafik ve Çevre Bilgisi Eğitimi sıralı konu anlatımlı hazırlanmış, video, resim ve animasyon destekli, MEB Müfredatına uygun özel olarak hazırlanmıştır, 
Michigan Üniversitesi’nde yapılan çalışmayla otonom araçların yol güvenliğini arttırmak için önemli bir adım atıldı. Otonom araçların, yayaların vücut dilini analiz ederek sonraki hareketlerini tahmin edip potansiyel kazaların önüne geçilmesi hedefleniyor.
Otonom araçların sebep olabileceği tehlikeler tartışılırken yol güvenliği konusunda çalışmalar yapılmaya devam ediyor. Trafikteki diğer araçların hareketlerini analiz ederek kazaların önüne geçmeyi hedefleyen sistemlerden sonra, şimdi yayaların beden dilini inceleyerek yapacakları hareketleri tespit edebilecek sistemler üzerinde çalışılıyor.
Otonom araçlarda kullanılan 3 boyutlu lazer taraması yapan lidar sisteminden ve GPS'ten gelen veriler ile yayaların hareketlerini simüle eden araştırmacılar, oluşturdukları simülasyon verilerini yapay sinir ağını eğitmek için kullanıyorlar. Eğitilen yapay sinir ağı, yayaların hareketlerini analiz ederek hareketleri kategorize ediyor.
Yayaların vücut simetrisi, yürüyüş şekli ve ayak hareketleri gibi parametreleri kullanan yapay sinir ağı, insanların sonraki hareketlerini tahmin etmek için kullanılıyor. Fotoğraflar ile eğitilen yapay sinir ağlarına göre daha başarılı olacağı düşünülen sistem için hazırlanan deneylerde iyi sonuçlar alındığı açıklandı.
Çalışmada görev alan Michigan Üniver sitesi Makina Mühendisliği Yardımcı Profesörü Ram Vasudevan, “Eğer bir yaya telefonuyla oynuyorsa, çevresine dikkat etmediğini anlayabilirsiniz. Vücutlarının duruşu ve baktıkları yön size onların dikkati hakkında bir fikir verir. Ayrıca bir sonraki adımda ne yapabileceklerini de bu şekilde kestirebilirsiniz.” açıklamasıyla yaptıkları çalışmanın hedefinin, yayaların dikkatsizliğinden kaynaklanan kazalar olduğunu belirtiyor.
Gerçek durum senaryolarını kullanarak deney tasarlayan araştırmacılar, trafikte yayaları görüntüleyerek elde ettikleri videoların yarısını yapay sinir ağına izletiyorlar ve sistemin hareketin devamını tahmin etmesini bekliyorlar.
Elde edilen tahmini gerçek videoyla kıyaslayan araştırmacılar, sistemin 1 saniye sonraki konum tahmininde yaklaşık 10 cm, 6 saniye sonraki tahminde ise yaklaşık 80 cm hata yaptığını belirtiyorlar. Geçmişte geliştirilen sistemlerin 7 metre hata payıyla tahmin yaptığı düşünüldüğünde, yapılan çalışma otonom araçların yol güvenliğini büyük oranda geliştirebilir.
