Video: Обзор гео приложения от Nokia - HERE City Lens (Desember 2024)
Sudah pasti bahwa mobil akan mengemudi sendiri suatu hari nanti - dan sebagian sudah bisa untuk sebagian besar. Ini juga mengingat bahwa, selain kamera dan sensor canggih, salah satu bagian penting dari puzzle mobil otonom adalah memiliki perangkat lunak pemetaan yang sangat akurat.
Kami juga sudah memilikinya, dengan pemetaan digital yang merinci dunia kami yang belum pernah ada sebelumnya. Dan karena perangkat lunak pemetaan yang lebih terperinci dan lebih terperinci dikombinasikan dengan lalu lintas waktu nyata dan data situasional lainnya yang dipanen dari mobil yang terhubung, itu akan memungkinkan kendaraan yang mengemudi sendiri tidak hanya tetap berada di jalur, tetapi juga memberikan informasi penting tentang apa yang akan terjadi - yang dapat membuat arus lalu lintas dan seluruh pengalaman dalam mobil jauh lebih baik. Dan mungkin bahkan pribadi.
Itu adalah takeaway setelah mengunjungi markas HERE di pusat kota Chicago minggu lalu untuk melihat langsung pusat lalu lintas perusahaan serta operasi R&D. HERE, sebuah divisi dari Nokia, ingin menunjukkan bagaimana perangkat lunak pemetaan dan penelitiannya terhadap data mobil yang terhubung suatu hari nanti dapat digabungkan untuk apa yang perusahaan sebut sebagai "Driving Otomatis Tinggi".
"Sebelum pengemudi melepaskan kemudi, mereka harus merasa yakin bahwa mobil mereka akan membuat mereka tetap aman, dan menjadi nyaman dengan cara sistem mengemudi, " kata Ogi Redzic, wakil presiden HERE, wakil presiden Connected Driving. Dan bagi mereka yang khawatir tentang mengemudi menjadi seragam dan tidak terlibat seperti naik bus atau naik kereta bawah tanah di masa depan mobil-mobil robo, inilah kabar baiknya (tidak ada permainan kata-kata): Visi kendaraan otonom perusahaan menggabungkan jenis individualisasi yang manusia para pengemudi terbiasa - melarang lalu lintas dan kecelakaan yang disebabkan oleh mobil, dalam segala hal mulai dari jalan desa yang berliku hingga jalan raya perkotaan tersibuk di Tiongkok.
"Dengan mempertimbangkan rincian geometri jalan, informasi seperti cuaca dan kondisi jalan, dan data sensor, mobil dapat memprediksi cara mengemudi berdasarkan cara seseorang mengemudi, " tambah Redzic. "Jadi, misalnya, mobil akan tahu pada kecepatan berapa mengambil kurva berdasarkan tingkat kenyamanan individu, bagaimana pengemudi lain melakukannya hari itu, dan apa yang secara historis dilakukan pengemudi berdasarkan cuaca pada hari itu."
Mengumpulkan Semua Data
Selain mengembangkan perangkat lunak pemetaan definisi tinggi yang mengungkapkan fitur jalan yang menantang, mulai dari jalan bebas hambatan melingkar hingga tikungan tajam, HERE menunjukkan bagaimana ia juga mengumpulkan dan memproses sejumlah besar data lalu lintas waktu-nyata tentang bagaimana cuaca dapat mempengaruhi pengemudi. Di sebuah ruangan besar di atas gedung pencakar langit Chicago, satu peleton kecil dari spesialis HERE masing-masing memindai sekitar setengah lusin monitor komputer di setiap stasiun kerja.
Masing-masing menangani area metropolitan utama dan memonitor laporan lalu lintas online, webcam jalan, dan bahkan transportasi feed Twitter. "Kami telah menemukan bahwa informasi yang diposting oleh agensi publik di Twitter biasanya lebih tepat waktu daripada apa yang mereka berikan melalui saluran resmi lainnya, " Mike Dekrell, manajer senior HERE Traffic Operations, mengemukakan .
Ini adalah jenis informasi real-time dan bersumber dari kerumunan yang HERE berencana untuk manfaatkan di masa depan untuk menyeimbangkan perubahan kondisi lalu lintas dengan perilaku pengemudi "untuk menciptakan pengalaman berkendara yang lebih manusiawi, " kata Redzic. Sebagai contoh, Jane Macfarlane, kepala HERE Research, menunjukkan grafik yang menggambarkan penggunaan wiper kaca depan oleh pengemudi taksi di Eindhoven, Jerman setelah taksi mereka dilengkapi dengan GPS dan sensor.
Macfarlane menjelaskan bagaimana, ketika badai petir melewati kota, informasi real-time tentang penggunaan penghapus kaca depan oleh para sopir taksi dapat dikorelasikan dengan data tentang kecepatan historis rata-rata kendaraan di sebuah kota selama cuaca hujan yang sama. Mengemudi mandiri, mobil yang terhubung di area tersebut kemudian dapat menggabungkan data ini untuk mengurangi kecepatannya dan menjaga lalu lintas mengalir lebih bebas. (Sebuah studi Intel baru-baru ini menunjukkan sebagian besar pengemudi bersedia mengendalikan mobilnya demi kebaikan semua orang di jalan.)
"Mobil otonom tidak akan satu ukuran cocok untuk semua, " kata Redzic. "Mobil perlu menyesuaikan dengan cara orang mengemudi dalam kenyataan. Di situlah peta dan data sensor yang sangat presisi dikombinasikan dengan konektivitas berperan dalam menciptakan pengalaman berkendara otomatis yang lebih personal dan manusiawi - di mana mobil menjadi co-driver yang beradaptasi dengan "Gaya dan preferensi mengemudi individu. Menganalisis bagaimana pengemudi berperilaku dengan probe dan data sensor dan peta, " tambahnya, "DI SINI belajar bagaimana orang lebih suka mengemudi - dan pada akhirnya bagaimana mereka ingin dikendarai."
LIHAT SEMUA FOTO DI GALERI
