Cô dâu Mỹ cụt tứ chi tá»± bÆ°á»c và o lá» ÄÆ°á»ng là m Äám cÆ°á»i
Để tạo ra những chiếc xe tự trị tốt nhất, chúng tôi sẽ phải dạy A.I. làm thế nào để điều hướng trong điều kiện tồi tệ nhất có thể Đó là lý do tại sao sự đổi mới táo bạo nhất trong lĩnh vực này có thể sẽ diễn ra cách xa các đường phố ngập nắng ở California, và thay vào đó trong các môi trường ít tha thứ hơn.
Không ai sẽ mua một chiếc xe tự lái để đi nó chỉ ở California. Đây là một câu hỏi của các hệ thống công nghiệp cấp độ tiếp theo, ông Margaret Olga Uskova, chủ tịch của công ty công nghệ nhận thức Nga và người sáng lập hệ thống lái xe tự động C-Pilot, nói Nghịch đảo. Ví dụ, trong hệ thống của chúng tôi, chúng tôi sử dụng một công nghệ như vậy gọi là’đường hầm ảo. Chiếc xe di chuyển không chỉ bằng vạch kẻ đường, mà nó còn xác định cảnh đường giống như não người, bằng cách phân tích các tình huống bên - vị trí của cây cối, tòa nhà, đường chân trời, v.v.
Uskova lưu ý rằng 70 phần trăm các con đường trên thế giới không giống như những con đường được tìm thấy ở California. Nhưng thay vì làm việc theo cách của họ từ các bài kiểm tra trống đến các tình huống thực tế hơn, nhóm Uskova, đã quyết định sử dụng các điều kiện khắc nghiệt này như một điểm khởi đầu. Lái xe trong thời tiết xấu, họ xác định, đã sử dụng khoảng 35 đến 40 phần trăm thời gian thử nghiệm.
Khí hậu ở hầu hết các vùng của Nga được trình bày bởi một số lượng lớn ngày trong năm khi các tài xế phải đi trong điều kiện thời tiết xấu - trên những con đường có tuyết, bùn, thiếu vạch kẻ đường và tầm nhìn kém,
Nó hướng dẫn cách tiếp cận sâu sắc đầu tiên này đặc trưng cho rất nhiều sự phát triển xe tự trị trên trường quốc tế. Ví dụ, ở Vương quốc Anh, không có luật chống lại việc đi bộ. Một số công ty khởi nghiệp đã lập luận rằng đây là một địa điểm lý tưởng để dạy A.I. làm thế nào để đối phó với người đi bộ pesky. Một, có trụ sở tại Đại học Hoàng gia Luân Đôn, đã phát triển một hệ thống có khả năng hiểu hơn 150 hành vi để đánh giá xem một người đi bộ sắp bước ra đường.
Chúng tôi rất tự tin rằng chúng tôi có thể dự đoán liệu ai đó sẽ vượt qua hay không, ông Les Leslie Noteboom, đồng sáng lập của Humanising Autonomy, nói với Tiêu chuẩn buổi tối. Xe ô tô cần phải hiểu toàn bộ hành vi của con người trước khi chúng được thực hiện trong môi trường đô thị. Công nghệ hiện tại có thể hiểu liệu thứ gì đó là của người đi bộ chứ không phải cột đèn và nơi mà người đi bộ đang di chuyển, đóng khung chúng như một cái hộp. Chúng tôi nhìn vào bên trong chiếc hộp đó để xem người đó đang làm gì, họ đang tìm kiếm ở đâu, họ có biết về chiếc xe, họ đang nghe điện thoại hay đang chạy - điều này có nghĩa là họ bị phân tâm hay mạo hiểm?
London dự kiến sẽ tổ chức taxi tự trị đầu tiên vào năm 2021, với sự giúp đỡ của nhà phát triển Oxbotica có trụ sở tại Oxford và hãng taxi Addison Lee. Oxbotica đã hoàn thành một loạt các đợt giao hàng tạp hóa hạn chế như một phần trong các thử nghiệm của mình, trong khi chuẩn bị cho một chuyến đi tự trị từ London đến Oxford vào nửa cuối năm 2019. Hành trình dài 60 dặm có dịch vụ di động chắp vá, sẽ gây khó khăn cho việc liên lạc bằng xe hơi. Cả nước có khoảng 75 phần trăm vùng phủ sóng 3G và 4G địa lý. Nhóm nghiên cứu sẽ phải tìm ra cách chiếc xe sẽ phản ứng khi mất kết nối internet.
Trong trường hợp của Phi công nhận thức, nó đã phải phát triển các cảm biến mới có khả năng xử lý con đường đến những gì có thể. Nó đã phát triển một radar có khả năng tạo ra hình chiếu 3D của các vật thể từ khoảng cách 300 mét. Trong khi Thung lũng Silicon chủ yếu tập trung vào các giải pháp xoay chiều chống chọi với thời tiết khắc nghiệt, radar được trang bị tốt hơn cho tất cả các mùa. Trong điều kiện thời tiết xấu, phạm vi của radar đội Team rơi chỉ từ 50 đến 100 mét để đạt từ 200 đến 250 mét. Lidar, sử dụng tia laser quay tròn để bật ra khỏi các vật thể và đọc khoảng cách của chúng, có thể thất bại trong tuyết khi tia laser của chúng bật ra khỏi những mảnh vỡ.
Thung lũng Silicon không mù quáng trước những vấn đề này. Waymo đã thử nghiệm hệ thống lái xe tự động của mình khi đi bộ trên tuyết ở South Lake Tahoe vào tháng 3 năm 2017. Và Tesla, vốn coi chiếc xe có quá nhiều lỗ hổng, đã chọn kết hợp máy ảnh và radar cho bộ phần cứng 2 Phần cứng của nó được thiết kế để hỗ trợ tự chủ vào một ngày sau đó. Tuy nhiên, ngay cả CEO Elon Musk cũng lưu ý rằng, đó là một phần cực kỳ khó khăn để phát triển một giải pháp lái xe tự trị đa năng.
Các công ty công nghệ gần đây đã phải thu hẹp lại kỳ vọng của họ, khi các thử nghiệm Waymo hay ở Arizona đấu tranh với các giao lộ phức tạp. Drive.AI thậm chí đã đề xuất thiết kế lại đường để hỗ trợ những chiếc xe mới này. Mặc dù Musk vẫn tự tin rằng Tesla có thể đạt được giải pháp điểm tới điểm vào năm tới, nhưng những thách thức mà các nhà phát triển quốc tế phải đối mặt cho thấy nó không rõ ràng về cách thức các hệ thống này hoạt động ở nơi khác.