Kuinka delphi, mobileye ovat nopean seurannan kuljettajattomat autotekniikat | doug newcomb

Kaikki haluavat tietää, milloin täysin itse ajavat autot ovat valmiita tielle. Teknologiaa kehittävät yritykset antavat yleensä useiden vuosien tai vuosikymmenten aikajanan.

Autonosien valmistaja Delphi ja Mobileye eivät eroa toisistaan, ja tällä viikolla San Franciscossa järjestetyssä tiedotusvälineiden pyöreän pöydän keskustelussa Delphin palveluiden johtaja Glen DeVos näki pitkän aikavälin aikataulun tekniikan laajalle käytölle. Hän odottaa, että täysin itsenäinen ajo otetaan ensin käyttöön hyötyajoneuvoissa, koska yritykset voivat säästää kuljettajien kustannuksella ja vaatiakseen seisokkeja.

Samanaikaisesti Delphi tekee kuitenkin yhteistyötä hallitsevan autokameratoimittajan Mobileyen kanssa nopeuttaakseen itseohjautuvan tekniikan tuotantoa - mieluiten vuoteen 2019 mennessä - järjestelmän kautta, jota kumppanit kutsuvat keskitetyksi anturin lokalisointia ja suunnittelua (CSLP) varten.

CSLP käyttää joukko antureita, jotta ajoneuvo voi tietää sijaintinsa 10 senttimetrin sisällä, jopa ilman GPS-yhteyttä. Tämä auttaa autoa liikkumaan monimutkaisissa risteyksissä, vaikka kaistamerkintöjä ei olisi. Se tunnistaa ajoneuvot myös niiden perusmuodon perusteella, havaitsee, onko toinen auto paikallaan vai pysäköity, ja sillä on Delphin mukaan "semanttinen ymmärrys" ennakoida muiden ajoneuvojen polkua, jotta itse ajava auto voi "käyttäytyä inhimillisemmin kuin ajo-käyttäytymistä ja määrittää paras tie eteenpäin."

Map Lite vs. Map Heavy

Kriittinen osa CSLP-järjestelmää on sen kiertäminen, jota Delphi ja Mobileye kutsuvat "map-heavy" -lähestymistapaan, jota käyttävät yritykset kuten Google ja monet autovalmistajat. Sen avulla itse ajava ajoneuvo voi paitsi tietää sijaintinsa, myös ympäristön, jotta saavutetaan täysi autonomia. Sen sijaan Delphin ja Mobileyen CSLP-järjestelmä käyttää "map-lite" -lähestymistapaa hyödyntämällä CES 2016: n esittelemää Mobileye-tekniikkaa, nimeltään Road Experience Management (REM).

Autonomiset ajoneuvot, jotka luottavat suuresti yksityiskohtaisiin karttoihin, vaativat vankkaa tiedonsiirtoa tarkan karttatiedon syöttämiseksi jatkuvasti autolle. Mutta REM-järjestelmä lataa tiedot pieninä purskeina, jotka ovat helposti käsiteltävissä 4G LTE -yhteydellä, joka jo löytyy monista ajoneuvoista.

Toinen REM-tekniikan etu on, että se voidaan "integroida saumattomasti olemassa oleviin ajoneuvoalustoihin", DeVos mainitsi tiedotusvälineiden pyöreän pöydän keskusteluissa. Mutta ehkä REM-tekniikan ensisijainen etu on, että se ottaa lähinnä reaaliaikaisia ​​kuvia teistä.

Kartoitusohjelmisto voi olla vanhentunut karttojen luomisen jälkeen tehtyjen kadujen muutosten tai väliaikaisten olosuhteiden, kuten tienrakennuksen, vuoksi. CSLP-järjestelmä ei vain kaappaa ja ota huomioon pysyvää infrastruktuuria risteyksistä liikennemerkeihin, vaan myös tallentaa tienrakennuksen ja muut lyhytaikaiset muutokset. Ja nämä tiedot voidaan hakea joukosta miljoonia autoja, jotka on varustettu järjestelmällä.

Minulla oli mahdollisuus nähdä CSLP-järjestelmä toiminnassa Kalifornian Mountain View -kaduilla, lähellä Delphin Silicon Valley Labs -kadua, missä sitä testataan Pittsburghin ja Singaporen lisäksi. En voinut vertailla asemaa sellaiseen, jonka otin hieman yli vuosi sitten samassa paikassa yhdessä Googlen itsenäisessä Lexus RX 350 -mallissa.

Mutta toisin kuin Google-ajoneuvoissa, joista yhden huomasin kadulla ajon aikana, Delphi Audissa ei ole havaittavissa olevia antureita, ellet katso tarkkaan. Verrattuna itse ajavaan Google Lexus -yritykseen Delphi Audi käsitteli epäröimättä tilanteita, kuten kaistien sulkemista ja pysähtyneitä ajoneuvoja viereisillä kaistoilla, vaikka Delphi-testikuljettajan piti ottaa hallintalaitteet kahdesti: Kun meidän piti nopeuttaa tehdä oikea käännös kaupunkibussin edessä, ja sen jälkeen kun käännyimme ja takertuimme jäteauton taakse.

Siitä huolimatta, olin erittäin vaikuttunut järjestelmästä, ja sain yllätykseni huomata, että se toimi ilman Mobileyen REM-tekniikan etuja. Tämä tarkoittaa, että se vain paranee, ja että itse ajavat autot voivat olla yleisön saatavilla paljon nopeammin kuin luulemme.