Viens no pēdējo gadu visvairāk apsolītajiem un kavētajiem izgudrojumiem ir autonomie transportlīdzekļi. Papildus ļoti reklamētā Elona Muska solījumiem, kā arī Google un Uber ieguldītajam laikam un naudai, starp citiem lieliem uzņēmumiem, šķiet, ka mērķis vēl ir tālu.
Visticamāk, ka problēma nav aparatūra, bet programmatūra. Ir daudz informācijas, kas jāspēj apstrādāt katra transportlīdzekļa vadības bloku, lai nodrošinātu gan drošību pasažieru, salīdzinot ar cilvēkiem, kas atrodas citos transportlīdzekļos, un gājējiem
Priekš šī nepieciešami milzīgi daudz datu to var iegūt, tikai veicot neskaitāmus testus reālos apstākļos. Nepieciešami transportlīdzekļi, kas aprīkoti ar kamerām un LiDAR.
Lai paātrinātu autonomo transportlīdzekļu izpētes procesu, daži ražotāji koplieto savus datus ar konkurentiem un akadēmiķiem.
Ford izlaiž datus, kas iegūti ar vairākiem transportlīdzekļiem Detroitā
Tas tā ir Ford publicē visaptverošu datu kopu iegūti pašu testu laikā, lai palīdzētu akadēmiķiem un pētniekiem viņu pašu projektos. To jau bija izdarījuši citi konkurenti, piemēram, Waymo.
Kā paskaidroja uzņēmums
Nav labāka veida, kā veicināt pētniecību un attīstību, kā nodrošināt, ka akadēmiskajai sabiedrībai ir dati, kas tai nepieciešami, lai izveidotu efektīvus autonomus transportlīdzekļu algoritmus.
Materiāls, ar kuru dalījās Ford tika savākts gada laikā, un to radīja vairāki pašpiedziņas izpētes transportlīdzekļi. Tas iekļauj LiDAR sensoru un kameru dati, GPS un trajektorijas informācija, kā arī 3D punktu mākoņu un zemes atstarošanas kartes.
LIDAR ir akronīms angļu valodā lāzera attēlu noteikšanai un darbības jomai. Tā ir ierīce, kas ļauj, izmantojot staru, noteikt attālumu no lāzera izstarotāja līdz objektam vai virsmai. Attālumu līdz objektam nosaka, izmērot kavēšanās laiku starp impulsa izstarošanu un tā noteikšanu caur atspoguļoto signālu.
Punktu mākoņi ir virsotņu kopas trīsdimensiju koordinātu sistēmā, kuras parasti identificē kā X, Y un Z koordinātas un kalpo, lai attēlotu objekta ārējo virsmu.
Punktu mākoņa izveidošanai parasti izmanto trīsdimensiju lāzera skeneri. Šis lāzers automātiski mēra lielu skaitu punktu uz objekta virsmas un ģenerē datu failu ar punktu mākoni. Punktu mākonis apzīmē ierīču izmērīto punktu kopu.
Ford jūs koplietojat savus rīkus, lai šos datus vizualizētu.
Uzņēmuma ieguldījuma nozīme ir ne tikai laika periodā, bet arī ESDati tika apkopoti dažādos laika apstākļos, tostarp lietū, saulē, mākoņos un sniegā.
Tā kā izvēlētais ģeogrāfiskais apgabals ir Detroitas metropoles apgabals, transportlīdzekļiem bija jābrauc pa blīvu pilsētu teritoriju, lielceļiem, tuneļiem, mikrorajoniem, lidostām, būvniecības zonām un gājēju aktivitātēm. Tas ir, saprātīgs dažādu scenāriju attēlojums, kurā būs jāapgrozās nākotnes autonomajiem transportlīdzekļiem.
Arī šie dati nāk no vairākiem transportlīdzekļiem, kas ļaus pētniekiem analizēt vienu un to pašu situāciju no diviem viedokļiem. Tādā veidā būs iespējams izpētīt iespēju autonomām vienībām reāllaikā koplietot informāciju savā starpā, lai pieņemtu labākus lēmumus bez nepieciešamības izveidot savienojumu ar centrālo serveri.
Pirmais datu kopa ir pieejams akadēmiskai lietošanai zem lCreative Commons licence Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Starptautiskā licence. Uzņēmums sola regulāri publicēt atjauninājumus.
Lai izmantotu vizualizācijas rīkus, iesakiet Ubuntu 16.04, ROS Kinectic robotikas ietvars un klēpjdators ar vismaz 32 GB.
Ford vēlējās 2021. gadā laist klajā savu pirmo pašpiedziņas automašīnu līniju, taču, izmantojot COVID-19 attaisnojumu, to atlika uz vēl vienu gadu.
Jebkurā gadījumā mums var paiet ilgs laiks, lai tos redzētu savās valstīs. Sakarā ar informāciju, ka šāda veida transportlīdzekļiem jāspēj pārvietoties, garantējot cilvēku drošību, visticamāk, būs vajadzīgs ilgs iepriekšējs scenāriju atzīšanas process. Izmaksu dēļ tam būs nepieciešama uzņēmumu un valdību sadarbība. Es nedomāju, ka profesionālo autovadītāju arodbiedrības to pieņems bez iebildumiem.