En av de mest lovede og forsinkede oppfinnelsene de siste årene er autonome kjøretøy. Utover løftene til den høyt spionerte Elon Musk, og tiden og pengene investert av Google og Uber, blant andre store selskaper, målet ser ut til å være fortsatt langt unna.
Det er sannsynlig at problemet er ikke maskinvare, men programvare. Det er mye informasjon som må kunne behandle styreenheten til hvert kjøretøy for å sikre begge sikkerhetene av passasjerene som av menneskene som er i de andre kjøretøyene og fotgjengerne
For dette store mengder data som kreves som bare kan oppnås ved å gjøre utallige tester under reelle forhold. Kjøretøy utstyrt med kameraer og LiDAR er nødvendig.
For å få fart på forskningsprosessen i autonome kjøretøy, noen produsenter deler dataene de har med konkurrenter og akademikere.
Ford frigjør data innhentet av flere biler i Detroit
Det er slik Ford publiserer et omfattende datasett oppnådd under egne tester for å hjelpe akademikere og forskere i egne prosjekter. Dette hadde allerede blitt gjort av andre konkurrenter som Waymo.
Som forklart av selskapet
Det er ingen bedre måte å fremme forskning og utvikling enn å sikre at det akademiske samfunnet har de dataene det trenger for å lage effektive autonome kjøretøyalgoritmer.
Materialet deles av Ford ble samlet i løpet av et år, og ble generert av flere selvkjørende forskningsbiler. Det inkluderer LiDAR-sensor- og kameradata, GPS- og baneinformasjon, samt 3D-punktsky- og bakkerefleksjonskart.
LIDAR, er forkortelsen på engelsk for deteksjon og omfang av laserbilder. Det er en enhet som gjør det mulig å bestemme avstanden fra en laseremitter til et objekt eller en overflate ved hjelp av en stråle. Avstanden til objektet bestemmes ved å måle forsinkelsestiden mellom utslipp av pulsen og dens deteksjon gjennom det reflekterte signalet.
Punktskyer er sett med hjørner i et tredimensjonalt koordinatsystem som ofte blir identifisert som X-, Y- og Z-koordinater og tjener til å representere den ytre overflaten til et objekt.
En tredimensjonal laserskanner brukes ofte til å lage en punktsky. Denne laseren måler automatisk et stort antall punkter på overflaten til et objekt, og genererer en datafil med en punktsky. Punktskyen representerer settet med punkter som enheten har målt.
Ford du deler dine egne verktøy for å visualisere dataene.
Betydningen av selskapets bidrag er ikke bare i tidsperioden, men også iDataene ble samlet inn i en rekke værforhold, inkludert regn, sol, skyer og snø.
Siden det valgte geografiske området er Detroit hovedstadsområde, kjøretøyene måtte reise gjennom tette byområder, motorveier, tunneler, boligstrøk, flyplasser, byggesoner og fotgjengeraktiviteter. Det vil si en rimelig fremstilling av de forskjellige scenariene der fremtidige autonome kjøretøyer må sirkulere.
Disse dataene kommer også fra flere biler, som vil tillate forskere å analysere den samme situasjonen fra to synsvinkler. På denne måten vil det være mulig å undersøke muligheten for at autonome enheter deler informasjon med hverandre i sanntid for å ta bedre beslutninger uten behov for å koble til en sentral server.
Første datasett er tilgjengelig for akademisk bruk under len Creative Commons-lisens Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License. Selskapet lover å publisere jevnlige oppdateringer.
For å bruke visualiseringsverktøyene anbefaler Ubuntu 16.04, ROS Kinectic robotics framework og en bærbar PC med minst 32 GB.
Ford ønsket å lansere sin første serie med selvkjørende biler i 2021, men ved å bruke COVID-19-unnskyldningen, la den ut et år til.
I alle fall kan det ta lang tid å se dem i våre land. På grunn av informasjonen om at disse typer kjøretøy trenger å kunne sirkulere for å garantere menneskers sikkerhet, er det sannsynlig at det vil være behov for en langvarig prosess med anerkjennelse av scenarier. På grunn av kostnadene vil dette kreve samarbeid mellom selskaper og myndigheter. Og jeg tror ikke yrkessjåførefagforeningene vil akseptere det uten motstand.