Video: EM GÌ ƠI | K-ICM x JACK | OFFICIAL MUSIC VIDEO (Tháng Chín 2024)
Một điều chắc chắn là ô tô sẽ tự lái một ngày nào đó và một số đã có thể phần lớn. Cũng có một điều chắc chắn rằng, ngoài các máy ảnh và cảm biến tinh vi, một trong những phần quan trọng trong câu đố xe tự trị là có phần mềm lập bản đồ có độ chính xác cao.
Chúng ta cũng đã có điều đó, với bản đồ số mô tả chi tiết thế giới của chúng ta hơn bao giờ hết. Và vì phần mềm lập bản đồ chi tiết và chính xác hơn được kết hợp với lưu lượng thời gian thực và dữ liệu tình huống khác được thu thập từ những chiếc xe được kết nối, nó sẽ cho phép các phương tiện tự lái không chỉ đi đúng hướng mà còn cung cấp thông tin quan trọng về những gì phía trước có thể tạo ra lưu lượng giao thông và toàn bộ trải nghiệm trong xe tốt hơn nhiều. Và thậm chí có thể là cá nhân.
Đó là sự khởi đầu sau khi đến trụ sở của TẠI ĐÂY tại trung tâm thành phố Chicago vào tuần trước để có cái nhìn trực tiếp về trung tâm giao thông của công ty cũng như các hoạt động R & D của công ty. TẠI ĐÂY, một bộ phận của Nokia, muốn chỉ ra cách phần mềm lập bản đồ và nghiên cứu dữ liệu xe hơi được kết nối một ngày nào đó có thể được kết hợp cho cái mà công ty gọi là "Lái xe tự động cao".
"Trước khi các tài xế buông tay lái, họ phải cảm thấy tự tin rằng những chiếc xe của họ sẽ giữ an toàn và trở nên thoải mái với cách mà hệ thống lái", Ogi Redzic, phó chủ tịch của Connected Driving cho biết. Và đối với những người lo lắng về việc lái xe trở nên đồng đều và không được giải quyết như đi xe buýt hoặc đi tàu điện ngầm trong tương lai của xe robo, đây là tin tốt (không có ý định chơi chữ): Tầm nhìn phương tiện tự trị của công ty kết hợp kiểu cá nhân hóa của con người Các tài xế đã quen với việc điều khiển giao thông và tai nạn xe cộ hiện đang gây ra, trên mọi thứ, từ con đường đất nước quanh co đến đường cao tốc đô thị sầm uất nhất của Trung Quốc.
"Có tính đến hình học đường chi tiết, thông tin như thời tiết và điều kiện đường và dữ liệu cảm biến, ô tô có thể dự đoán cách lái xe dựa trên cách một người thường lái xe, " Redzic nói thêm. "Vì vậy, ví dụ, chiếc xe sẽ biết tốc độ nào để có một đường cong dựa trên mức độ thoải mái của một cá nhân, cách các tài xế khác làm việc đó vào ngày hôm đó và những gì các tài xế đã làm trong lịch sử dựa trên thời tiết ngày hôm đó."
Thu thập tất cả dữ liệu
Ngoài việc phát triển phần mềm lập bản đồ độ phân giải cao cho thấy các tính năng đường đầy thách thức, từ đường dốc trên đường cao tốc đến đường rẽ tóc góc phải, TẠI ĐÂY cho thấy cách nó cũng tập hợp và xử lý lượng lớn dữ liệu giao thông thời gian thực về cách thời tiết có thể ảnh hưởng đến người lái xe. Trong một căn phòng lớn trên đỉnh của một tòa nhà chọc trời ở Chicago, một trung đội nhỏ gồm các chuyên gia TẠI ĐÂY, mỗi người quét một nửa tá màn hình máy tính tại các máy trạm riêng lẻ.
Mỗi người xử lý một khu vực đô thị lớn và theo dõi các báo cáo giao thông trực tuyến, webcam trên đường và thậm chí vận chuyển các nguồn cấp dữ liệu Twitter. "Chúng tôi thấy rằng thông tin mà các cơ quan công cộng đăng trên Twitter thường kịp thời hơn những gì họ cung cấp thông qua các kênh chính thức khác của họ", Mike Dekrell, quản lý cấp cao của Công ty Giao thông TẠI ĐÂY, chỉ ra .
Đây là loại thông tin có nguồn gốc từ đám đông theo thời gian thực mà TẠI ĐÂY có kế hoạch tận dụng trong tương lai để cân bằng thay đổi điều kiện giao thông với hành vi lái xe "để tạo ra trải nghiệm lái xe tự chủ hơn cho con người", Redzic nói. Một ví dụ, Jane Macfarlane, người đứng đầu của nghiên cứu TẠI ĐÂY, đã cho thấy một hình ảnh mô tả việc sử dụng cần gạt nước của các tài xế taxi ở Eindhoven, Đức sau khi những chiếc taxi của họ được trang bị GPS và cảm biến.
Macfarlane giải thích làm thế nào, khi giông bão đi qua thành phố, thông tin thời gian thực về việc sử dụng cần gạt nước của các tài xế có thể tương quan với dữ liệu về tốc độ trung bình của các phương tiện trong thành phố trong thời tiết mưa tương tự. Xe tự lái, được kết nối trong khu vực sau đó có thể kết hợp dữ liệu này để giảm tốc độ của chúng và giữ cho giao thông lưu thông tự do hơn. (Một nghiên cứu gần đây của Intel cho thấy hầu hết các tài xế sẵn sàng điều khiển xe của họ vì lợi ích lớn hơn của mọi người trên đường.)
"Những chiếc xe tự trị sẽ không phải là một kích thước phù hợp với tất cả, " Redzic nói. "Ô tô sẽ cần phải phù hợp với cách mọi người lái xe trong thực tế. Đó là nơi bản đồ và dữ liệu cảm biến có độ chính xác cao kết hợp với vai trò kết nối trong việc tạo ra trải nghiệm lái xe tự động, cá nhân hơn, một trong những chiếc xe trở thành người lái xe thích nghi "Phân tích cách các trình điều khiển hành xử với dữ liệu đầu dò và cảm biến và bản đồ", ông nói thêm, "TẠI ĐÂY tìm hiểu cách mọi người thích lái xe và cuối cùng là cách họ muốn được lái."
XEM TẤT CẢ CÁC HÌNH ẢNH TRONG THƯ VIỆN
