Відео: РС DONI ft Ð¢Ð¸Ð¼Ð°Ñ Ð¸ Ð Ð¾Ñ Ð¾Ð´Ð° Ð Ñ ÐµÐ¼Ñ ÐµÑ Ð° клипа, 2014 (Вересень 2024)
Це врахування того, що коли-небудь машини будуть їздити самі, а деякі з них вже можуть здебільшого. Крім того, враховуючи, що, окрім складних камер та датчиків, однією з ключових частин автономної головоломки є високоточне програмне забезпечення для картографування.
У нас це вже є, і цифрове картографування деталізує наш світ, як ніколи. Оскільки точне і більш детальне програмне забезпечення для картографування поєднується з трафіком у режимі реального часу та іншими ситуаційними даними, зібраними з підключених автомобілів, це дозволить автотранспортним засобам не лише залишатися на трасі, але й надавати критичну інформацію про те, що попереду - що може зробити Потік руху та весь автомобільний досвід набагато краще. І, можливо, навіть особисті.
Це був виїзд після відвідування штаб-квартири ТУТ у центрі Чикаго минулого тижня, щоб з перших вуст оглянути транспортний центр компанії, а також його науково-дослідні роботи. ТУТ, підрозділ Nokia, хотів показати, як його програмне забезпечення для картографування та дослідження даних про підключені автомобілі можуть колись поєднатись з тим, що компанія називає "Високоавтоматизоване водіння".
"Перш ніж водії відпустять кермо, вони повинні відчувати себе впевненими, що їхні автомобілі будуть зберігати їх у безпеці, і їм стане комфортно з тим, як система керує", - сказав Огі Редзіч, віце-президент З'єднаного водіння ТУТ. А для тих, хто переживає за те, щоб водіння стало настільки ж рівномірним та непривабливим, як їздити на автобусі чи їхати в метро в майбутньому робото-вагонах, ось хороша новина (не призначено каламбур): Автономне бачення компанії включає тип індивідуалізації, що відповідає людині водії звикли - скажіть, що зараз стають причиною руху автомобілів та аварій, на всьому, від звивистої сільської дороги до найжварішого міського шосе Китаю.
"Враховуючи детальну геометрію доріг, таку інформацію, як погода та дорожні умови, та дані датчиків, автомобілі можуть передбачити, як керувати автомобілем, виходячи з того, як людина нормально їздить", - додав Редзіч. "Так, наприклад, автомобіль буде знати, з якою швидкістю взяти криву, виходячи з рівня комфорту людини, як це роблять інші водії того дня, і що водії історично зробили, виходячи з погоди в цей день".
Збір усіх даних
На додаток до розробки програмного забезпечення для картографування високої чіткості, яке розкриває складні дорожні особливості, починаючи від кругових позашляхових автострад до поворотів прямокутних шпильок, ТУТ показав, як він також збирає та обробляє величезну кількість даних про рух у реальному часі про те, як погода може вплинути на водіїв. У великій кімнаті на вершині чиказького хмарочоса невеликий взвод ТУТ-фахівців кожен сканував півтора десятка комп’ютерних моніторів на окремих робочих станціях.
Кожен з них обробляє основні столичні райони та відстежує звіти про трафік в Інтернеті, веб-камери проїжджої частини та навіть канали Twitter про транспортування. "Ми виявили, що інформація, яку публічні агенції розміщують у Twitter, зазвичай є більш своєчасною, ніж та, яку вони надають через інші офіційні канали", - зазначив Майк Декрелл, старший менеджер HERE Traffic Operations .
Це такий тип інформації в реальному часі, натовпу, який ТУТ планує використовувати в майбутньому, щоб збалансувати зміни дорожнього руху з поведінкою водія, "щоб створити більш людський досвід автономного водіння", - сказав Редзіч. Як приклад, Джейн Макфарлейн, керівник дослідження HERE, показала графіку, на якій зображено використання склоочисників склоочисниками водіїв таксі в Ейндховені, Німеччина, після того, як їхні кабіни були обладнані GPS та датчиками.
Макфарлейн пояснив, як під час грози, що проходить через місто, інформація в режимі реального часу про використання кабін склоочисників може бути співвіднесена з даними про середню історичну швидкість руху транспортних засобів у місті під час аналогічної дощової погоди. Автомобільні підключені автомобілі в цьому районі можуть включати ці дані, щоб знизити їх швидкість і зберегти рух транспорту вільніше. (Нещодавно проведене дослідження Intel показало, що більшість водіїв готові контролювати свої автомобілі задля блага кожного на дорозі.)
"Автономні машини не одного розміру підходять усім", - сказав Редзіч. "Автомобілі повинні відповідати тому, як люди реально їздять. Ось де високоточні карти та дані сенсорів у поєднанні зі сполученням відіграють роль у створенні більш особистого, автоматизованого людського досвіду водіння - такого, коли автомобіль стає водієм, який адаптується до індивідуальні стилі та переваги водіння. Аналізуючи поведінку водіїв із датчиками датчиків та датчиків та картою, "додав він, " ТУТ дізнається, як люди воліють керувати автомобілем, і, нарешті, як вони хочуть керувати автомобілем ".
ГОЛОВНЕ ВСІ ФОТО В ГАЛЕРЕЇ
