Mục lục:
Video: D190109 HDSD Mobileye RongViet (Tháng mười một 2024)
Mọi người đều muốn biết khi nào xe tự lái hoàn toàn sẽ sẵn sàng lên đường. Các công ty phát triển công nghệ thường đưa ra một mốc thời gian từ vài năm đến vài thập kỷ.
Nhà sản xuất phụ tùng ô tô Delphi và Mobileye không khác nhau, và trong một cuộc thảo luận về truyền thông trong tuần này tại San Francisco, Phó chủ tịch dịch vụ của Delphi, Glen DeVos, đã hình dung ra một khung thời gian dài cho việc sử dụng rộng rãi công nghệ. Ông hy vọng rằng việc lái xe hoàn toàn tự động trước tiên sẽ được triển khai trên các phương tiện thương mại vì các doanh nghiệp sẽ có thể tiết kiệm chi phí cho các tài xế và thời gian chết mà họ yêu cầu.
Tuy nhiên, cùng lúc đó, Delphi đang hợp tác với Mobileye, nhà cung cấp máy ảnh ô tô thống trị, để sản xuất công nghệ tự lái nhanh chóng lý tưởng vào năm 2019, qua một hệ thống mà các đối tác gọi là Kế hoạch hóa và Định vị cảm biến tập trung (CSLP).
CSLP sử dụng một loạt các cảm biến để cho phép một chiếc xe biết vị trí của nó trong vòng 10 cm, ngay cả khi không có kết nối GPS. Điều này giúp một chiếc xe điều hướng các giao lộ phức tạp ngay cả khi không có vạch kẻ đường. Nó cũng xác định các phương tiện theo hình dạng cơ bản của chúng, cảm nhận xem một chiếc xe khác đang đứng yên hay đỗ và có cái mà Delphi gọi là "sự hiểu biết ngữ nghĩa" để dự đoán đường đi của các phương tiện khác để một chiếc xe tự lái có thể "cư xử giống con người hơn hành vi lái xe và xác định con đường tốt nhất phía trước. "
Map Lite so với Map nặng
Một khía cạnh quan trọng của hệ thống CSLP là phá vỡ những gì Delphi và Mobileye gọi là phương pháp "nặng bản đồ" được sử dụng bởi các công ty như Google và nhiều nhà sản xuất ô tô. Nó cho phép một chiếc xe tự lái không chỉ biết vị trí của nó, mà cả môi trường xung quanh để đạt được sự tự chủ hoàn toàn. Thay vào đó, hệ thống CSLP của Delphi và Mobileye sẽ sử dụng phương pháp "bản đồ" bằng cách tận dụng công nghệ mà Mobileye giới thiệu tại CES 2016 có tên Road Experience Management (REM).
Xe tự hành phụ thuộc nhiều vào bản đồ chi tiết đòi hỏi kết nối dữ liệu mạnh mẽ để liên tục cung cấp dữ liệu bản đồ chính xác cho xe. Nhưng hệ thống REM tải lên dữ liệu theo từng đợt nhỏ có thể dễ dàng xử lý bằng kết nối 4G LTE đã được tìm thấy trên nhiều phương tiện.
Một lợi ích khác của công nghệ REM là nó có thể được "tích hợp liền mạch với các nền tảng phương tiện hiện có", DeVos đã đề cập trong hội nghị bàn tròn truyền thông. Nhưng có lẽ ưu điểm chính của công nghệ REM là về cơ bản nó sẽ chụp ảnh thời gian thực trên đường.
Phần mềm lập bản đồ có thể bị lỗi thời do thay đổi đường phố được tạo sau khi bản đồ được tạo hoặc các điều kiện tạm thời như xây dựng đường. Hệ thống CSLP sẽ không chỉ nắm bắt và tính đến cơ sở hạ tầng cố định, từ giao lộ đến biển báo đường, mà còn ghi lại việc xây dựng và các thay đổi ngắn hạn khác đối với đường. Và dữ liệu này có thể được đông đảo giữa hàng triệu chiếc xe được trang bị hệ thống.
Tôi đã có cơ hội thấy hệ thống CSLP hoạt động trên đường phố Mountain View, California, gần Phòng thí nghiệm Thung lũng Silicon của Delphi's, nơi nó đang được thử nghiệm ngoài Pittsburgh và Singapore. Và tôi không thể giúp so sánh ổ đĩa với ổ đĩa mà tôi đã lấy cách đây hơn một năm ở cùng một vị trí trong một trong những chiếc Lexus RX 350 tự trị của Google.
Nhưng không giống như các phương tiện của Google, một trong số đó tôi phát hiện trên đường trong quá trình lái xe của chúng tôi, không có cảm biến đáng chú ý nào trên Delphi Audi, trừ khi bạn nhìn rất kỹ. So với Google Lexus tự lái, Delphi Audi đã xử lý các tình huống như đóng làn đường và dừng xe ở làn đường liền kề, mặc dù người lái thử Delphi đã phải điều khiển hai lần: Khi chúng tôi cần tăng tốc để thực hiện rẽ phải trước một chiếc xe buýt thành phố, và sau khi chúng tôi rẽ và bị kẹt sau một chiếc xe chở rác.
Bất kể, tôi rất ấn tượng với hệ thống, và rất ngạc nhiên khi biết rằng nó đang hoạt động mà không có lợi ích của công nghệ REM của Mobileye. Điều này có nghĩa là nó sẽ chỉ trở nên tốt hơn và những chiếc xe tự lái có thể có sẵn cho công chúng sớm hơn chúng ta nghĩ.