Видео: Nokia Here research brings map data to life | Engadget (Октября 2024)
Принято считать, что автомобили когда-нибудь сами будут водить, а некоторые уже могут по большей части. Также считается, что в дополнение к сложным камерам и датчикам, одной из ключевых частей головоломки с автономным автомобилем является высокоточное программное обеспечение для составления карт.
У нас уже есть это, цифровое картографирование, детализирующее наш мир, как никогда раньше. А поскольку точное и более детальное программное обеспечение для составления карт сочетается с трафиком в реальном времени и другими ситуационными данными, полученными с подключенных автомобилей, оно позволит неуправляемым транспортным средствам не только оставаться на трассе, но и предоставлять важную информацию о том, что впереди - что может сделать транспортный поток и весь автомобильный опыт намного лучше. И, возможно, даже личное.
Это был случай, когда на прошлой неделе они посетили штаб-квартиру HERE в центре Чикаго, чтобы из первых рук взглянуть на центр движения компании, а также на ее исследования и разработки. HERE, подразделение Nokia, хотело показать, как его картографическое программное обеспечение и исследование подключенных данных автомобилей могут когда-нибудь объединиться для того, что компания называет «Высокоавтоматизированное вождение».
«Прежде чем водители отпустят руль, они должны быть уверены, что их автомобили будут обеспечивать их безопасность, и им будет комфортно работать с системой», - сказал Оги Редзич, вице-президент HERE по Connected Driving. И для тех, кто беспокоится о том, чтобы вождение стало таким же единообразным и невредимым, как езда на автобусе или поездка на метро в будущем на робо-автомобилях, вот хорошая новость (не каламбур): видение компании с автономным транспортным средством включает в себя тип индивидуализации, который человек водители привыкли - без дорожного движения и несчастных случаев, которые в настоящее время вызывают автомобили, на всем, от извилистой проселочной дороги до самого оживленного городского шоссе в Китае.
«Принимая во внимание подробную геометрию дороги, такую информацию, как погода и дорожные условия, а также данные датчиков, автомобили могут предсказать, как вести машину, исходя из того, как обычно ездит человек», - добавил Редзич. «Так, например, автомобиль будет знать, с какой скоростью делать поворот, основываясь на уровне комфорта человека, как другие водители делают это в тот день, и что исторически водители делали, основываясь на погоде в тот день».
Сбор всех данных
В дополнение к разработке картографического программного обеспечения высокой четкости, которое раскрывает сложные дорожные особенности, начиная от круговых выездов на автостраду и заканчивая поворотами шпилек под прямым углом, HERE продемонстрировал, как он также собирает и обрабатывает огромные объемы данных трафика в реальном времени о влиянии погоды на водителей. В большой комнате на вершине небоскреба в Чикаго небольшой взвод специалистов HERE сканирует с полдюжины компьютерных мониторов на отдельных рабочих станциях.
Каждый из них обслуживает крупный мегаполис и отслеживает онлайн-отчеты о трафике, дорожные веб-камеры и даже транспортную ленту Twitter. «Мы обнаружили, что информация, которую публичные агентства публикуют в Твиттере, обычно более своевременна, чем та, которую они предоставляют по другим официальным каналам», - отметил Майк Декрелл, старший менеджер HERE Traffic Operations .
Это тип информации, получаемой из краудсорсинга в режиме реального времени, которую HERE планирует использовать в будущем, чтобы сбалансировать изменяющиеся условия дорожного движения с поведением водителя «для создания более автономного вождения», - сказал Редзич. В качестве примера, Джейн Макфарлейн, глава HERE Research, продемонстрировала графику, на которой изображено использование стеклоочистителей водителями такси в Эйндховене, Германия, после того, как их кабины были оснащены GPS и датчиками.
Макфарлейн объяснил, как при прохождении через город грозы информация в реальном времени об использовании стеклоочистителей таксистами может быть сопоставлена с данными о средней исторической скорости транспортных средств в городе в аналогично дождливую погоду. Самостоятельно подключенные автомобили, расположенные в этом районе, могут затем использовать эти данные для снижения скорости и обеспечения более свободного движения. (Недавнее исследование Intel показало, что большинство водителей хотят, чтобы их автомобили контролировались на благо всех на дороге.)
«Автономные машины не будут подходить всем», - сказал Редзич. «Автомобили должны будут соответствовать тому, как люди ездят в реальности. Именно здесь высокоточные карты и данные датчиков в сочетании с возможностью подключения играют важную роль в создании более индивидуального, автоматизированного опыта вождения человека - когда автомобиль становится штурманом, который адаптируется к индивидуальные стили вождения и предпочтения. Анализируя поведение водителей, используя данные датчиков и датчиков и карту, - добавил он, - ЗДЕСЬ узнает, как люди предпочитают водить машину и, в конечном итоге, как они хотят водить автомобиль ".
ПОСМОТРЕТЬ ВСЕ ФОТОГРАФИИ В ГАЛЕРЕЕ
