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All'interno della divisione mappatura qui di Nokia

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Anonim

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È un dato di fatto che le auto si guideranno un giorno, e alcune già possono farlo per la maggior parte. È anche un dato di fatto che, oltre alle sofisticate fotocamere e sensori, uno dei pezzi chiave del puzzle autonomo dell'auto è avere un software di mappatura altamente accurato.

Lo abbiamo già fatto anche con la mappatura digitale che dettaglia il nostro mondo come mai prima d'ora. E poiché il software di mappatura preciso e più granulare si combina con il traffico in tempo reale e altri dati situazionali raccolti dalle auto connesse, consentirà ai veicoli a guida autonoma di non solo rimanere in carreggiata, ma anche fornire informazioni critiche su ciò che ci aspetta, il che può rendere il flusso del traffico e l'intera esperienza in auto molto meglio. E forse anche personale.

Questa è stata la cosa da asporto dopo aver visitato il quartier generale di HERE nel centro di Chicago la scorsa settimana per dare un'occhiata diretta al centro di traffico dell'azienda e alle sue attività di ricerca e sviluppo. QUI, una divisione di Nokia, voleva mostrare come un giorno il suo software di mappatura e la ricerca sui dati delle auto connesse potevano essere combinati per ciò che la società chiama "guida altamente automatizzata".

"Prima che i conducenti lascino andare il volante, devono sentirsi sicuri che le loro auto li terranno al sicuro e si sentiranno a proprio agio con il modo in cui il sistema guida", ha dichiarato Ogi Redzic, vice presidente di Connected Driving di QUI. E per coloro che sono preoccupati che la guida diventi uniforme e non coinvolta come guidare un autobus o prendere la metropolitana in un futuro di robo-car, ecco la buona notizia (nessun gioco di parole inteso): la visione del veicolo autonomo dell'azienda incorpora il tipo di individualizzazione che l'uomo i conducenti sono abituati a evitare il traffico e gli incidenti che le auto provocano attualmente, su tutto, da una tortuosa strada di campagna all'autostrada urbana più trafficata della Cina.

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"Tenendo conto della geometria stradale dettagliata, informazioni come condizioni meteorologiche e stradali e dati dei sensori, le auto possono prevedere come guidare in base al modo in cui una persona guida normalmente", ha aggiunto Redzic. "Quindi, per esempio, l'auto saprà a quale velocità prendere una curva in base al livello di comfort di un individuo, come gli altri conducenti lo stanno facendo quel giorno e cosa i conducenti hanno storicamente fatto in base al tempo quel giorno."

Raccolta di tutti i dati

Oltre allo sviluppo di un software di mappatura ad alta definizione che rivela caratteristiche stradali impegnative che vanno dalle rampe autostradali circolari alle curve ad angolo retto, QUI ha mostrato come raccoglie e elabora anche grandi quantità di dati sul traffico in tempo reale su come il tempo può influenzare i conducenti. In una grande stanza in cima a un grattacielo di Chicago, un piccolo plotone di specialisti QUI scansionano ciascuno una mezza dozzina di monitor di computer su singole stazioni di lavoro.

Ognuno gestisce una grande area metropolitana e monitora i rapporti sul traffico online, le webcam sulle strade e persino i feed di trasporto su Twitter. "Abbiamo scoperto che le informazioni che le agenzie pubbliche pubblicano su Twitter sono in genere più tempestive di quelle fornite dagli altri canali ufficiali", ha sottolineato Mike Dekrell, senior manager di HERE Traffic Operations .

Questo è il tipo di informazioni in tempo reale provenienti dalla folla che HERE intende sfruttare in futuro per bilanciare le mutevoli condizioni del traffico con il comportamento del conducente "per creare un'esperienza di guida più umana e autonoma", ha affermato Redzic. Ad esempio, Jane Macfarlane, responsabile di HERE Research, ha mostrato un grafico che mostrava l'uso dei tergicristalli da parte dei tassisti a Eindhoven, in Germania, dopo che i loro taxi erano stati dotati di GPS e sensori.

Macfarlane ha spiegato come, quando un temporale ha attraversato la città, le informazioni in tempo reale sull'uso dei tergicristalli da parte dei tassisti potrebbero essere correlate ai dati sulla velocità storica media dei veicoli in una città durante un tempo altrettanto piovoso. Le auto a guida autonoma e connesse nell'area possono quindi incorporare questi dati per ridurne la velocità e mantenere il flusso del traffico più libero. (Un recente studio Intel ha dimostrato che la maggior parte dei conducenti è disposta a far controllare le proprie auto per il bene di tutti gli altri.

"Le auto autonome non avranno una taglia unica", ha detto Redzic. "Le auto dovranno abbinare il modo in cui le persone guidano nella realtà. Ecco dove mappe e dati dei sensori altamente precisi combinati con la connettività giocano ruoli nel creare un'esperienza di guida automatizzata più umana e umana, in cui l'auto diventa un copilota che si adatta a stili e preferenze di guida individuali. Analizzando come i conducenti si comportano con i dati di sonda e sensore e una mappa ", ha aggiunto, " QUI impara come le persone preferiscono guidare e, infine, come vogliono essere guidate ".

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