Видео: Driver falls asleep at the wheel / УÑнÑл за ÑÑлем (Ноември 2024)
Това е предвид, че колите ще шофират сами някой ден - а някои вече могат в по-голямата си част. Освен това има предвид, че в допълнение към сложните камери и сензори, едно от ключовите елементи на автономния пъзел е наличието на високо точен софтуер за картографиране.
Това вече имаме и с цифрово картографиране, описвайки подробно нашия свят, както никога досега. И тъй като прецизният и по-подробен софтуер за картографиране се комбинира с трафик в реално време и други ситуационни данни, събрани от свързани автомобили, той ще позволи на самоуправляващите се превозни средства не само да останат на пътя, но и да предоставят критична информация за това, което предстои - което може да направи трафик и целия автомобил изживяват много по-добре. И може би дори лично.
Това беше предприемането, след като миналата седмица посети централата на HERE в центъра на Чикаго, за да разгледа от първа ръка трафика на центъра на компанията, както и нейните R&D операции. ТУК, подразделение на Nokia, искаше да покаже как нейният софтуер за картографиране и изследване на свързаните данни за автомобила някой ден могат да бъдат комбинирани за това, което компанията нарича „силно автоматизирано шофиране“.
"Преди шофьорите да пуснат колелото, те трябва да се чувстват уверени, че техните автомобили ще ги запазят, и да станат удобни с начина, по който управлява системата", каза Оги Редзич, вицепрезидент на "Свързано шофиране". А за тези, които се притесняват от шофирането да станат толкова еднообразни и невключени, колкото да карат автобуса или да поемат с метрото в бъдеще на робото-автомобили, ето добрата новина (без каскад): Визията за автономно превозно средство на компанията включва типа индивидуализация на човека шофьорите са свикнали да казват, че понастоящем автомобилите причиняват трафик и произшествия по всичко - от криволичещ селски път до най-натоварената градска магистрала в Китай.
"Като вземат предвид подробна геометрия на пътя, информация като времето и пътните условия, както и данни от сензорите, автомобилите могат да предвидят как да шофират въз основа на това как човек нормално шофира", добави Redzic. „Така, например, колата ще знае с каква скорост да завие крива въз основа на нивото на комфорт на индивида, как други шофьори го правят този ден и какво шофьорите исторически са правили въз основа на времето през този ден.“
Събиране на всички данни
В допълнение към разработването на софтуер за картографиране с висока разделителна способност, който разкрива предизвикателни характеристики на пътя, вариращи от кръгови магистрали за завиване по магистрала до завои с права ъгли, ТУК показа как също събира и обработва огромни количества данни за трафика в реално време за това как времето може да повлияе на водачите. В голяма стая на върха на небостъргача в Чикаго, малък взвод от специалисти ТУК сканира половин дузина или повече компютърни монитори на отделни работни станции.
Всяка от тях обработва основна столична зона и следи отчетите за онлайн трафик, уеб камери на пътното платно и дори транспортни емисии в Twitter. "Установихме, че информацията, която публичните агенции публикуват в Twitter, обикновено е по-навременна от тази, която предоставят чрез другите си официални канали", посочи Майк Декрел, старши мениджър на HERE Traffic Operations .
Това е типът информация в реално време и тълпа, който ТУК планира да използва в бъдеще, за да балансира променящите се условия на движение с поведението на водача, "за да създаде по-човешко автономно шофиране", каза Редзкич. Като пример, Джейн Макфарлейн, ръководител на HERE Research, показа графика, изобразяваща използването на чистачките на предното стъкло от шофьорите на такси в Айндховен, Германия, след като техните кабини бяха оборудвани с GPS и сензори.
Макфарлейн обясни как, когато гръмотевична буря минава през града, информацията в реално време за използването на кабините на чистачките на стъклото може да бъде съпоставена с данните за средната историческа скорост на превозните средства в даден град при подобно дъждовно време. След това самостоятелно шофиране, свързани автомобили в района могат след това да включат тези данни, за да намалят скоростта си и да поддържат трафика по-свободно. (Неотдавнашно проучване на Intel показа, че повечето шофьори са готови да контролират своите автомобили за по-доброто на всички на пътя.)
"Автономните автомобили няма да са с един размер, който отговаря на всички", каза Реджич. „Автомобилите ще трябва да съответстват на начина, по който хората шофират в реалността. Точно там високоточните карти и сензорни данни, комбинирани с свързаност, играят роля за създаването на по-лично, човешко автоматизирано шофиране - такова, при което колата се превръща в водач, който се адаптира към индивидуални стилове и предпочитания за шофиране. Анализирайки как се държат шофьорите с данни от сондата и сензорите и карта ", добави той, " ТУК научава как хората предпочитат да шофират - и в крайна сметка как искат да бъдат шофирани."
ВИЖТЕ ВСИЧКИ СНИМКИ В ГАЛЕРИЯТА
