언젠가는 자동차가 언젠가는 스스로 운전할 것이며 일부는 이미 대부분 할 수 있습니다. 또한 정교한 카메라와 센서 외에도 자율 주행 자동차 퍼즐의 핵심 요소 중 하나는 매우 정확한 매핑 소프트웨어를 보유하고 있다는 것입니다.
우리는 이미 그 어느 때보 다 세상을 자세히 묘사 한 디지털 매핑을 가지고 있습니다. 정확하고 세분화 된 매핑 소프트웨어가 실시간 교통 및 커넥 티드 카에서 수집 된 기타 상황 데이터와 결합됨에 따라 자율 주행 차량은 궤도에 머물러있을뿐만 아니라 미래에 대한 중요한 정보를 제공 할 수 있습니다. 교통 흐름과 전체 차량 경험이 훨씬 좋습니다. 그리고 아마도 개인조차도.
지난주 시카고 다운타운에있는 HERE 본사를 방문한 후 회사의 교통 센터와 R & D 운영을 직접 살펴 보는 것이 이뤄졌습니다. 노키아의 한 부서 인 HERE는 언젠가 자사의 매핑 소프트웨어와 커넥 티드 카 데이터에 대한 연구가 어떻게 회사가 "고 자동 운전"이라고 부르는 방법과 결합 될 수 있는지 보여주고 싶었다.
커넥 티드 드라이빙의 부사장 인 오기 레지 치 (Ogi Redzic)는“운전자가 운전을 시작하기 전에 자동차가 안전을 유지하고 시스템이 운전하는 방식에 익숙해 질 것이라고 확신해야한다. 그리고 로보 카의 미래에 버스를 타거나 지하철을 타는 것처럼 운전이 균일하고 관여하지 않는 것에 대해 걱정하는 사람들을 위해 여기에 좋은 소식이 있습니다 (말장난 의도는 없습니다). 운전자는 구불 구불 한 시골 길에서 중국의 가장 바쁜 도시 고속도로에 이르기까지 모든 차량에서 발생하는 교통 및 사고를 방지하는 데 사용됩니다.
"자세한 도로 형상, 날씨 및 도로 조건과 같은 정보 및 센서 데이터를 고려하면 자동차는 사람이 정상적으로 운전하는 방식에 따라 운전 방법을 예측할 수 있습니다"라고 Redzic은 덧붙였습니다. "예를 들어, 자동차는 개인의 편안함 수준을 기준으로 곡선을 그리는 속도, 그날 다른 운전자가 어떻게하고 있는지, 그날 날씨에 따라 역사적으로 어떤 운전자가했는지 알 수 있습니다."
모든 데이터 수집
순환 고속도로 오프 램프에서 직각 머리핀 회전에 이르는 까다로운 도로 기능을 보여주는 고해상도 매핑 소프트웨어를 개발하는 것 외에도 HERE는 날씨가 운전자에게 미치는 영향에 대한 방대한 양의 실시간 교통 데이터를 수집하고 처리하는 방법을 보여주었습니다. 시카고 스카이 스크래퍼 맨 위에있는 넓은 방에서 HERE 전문가의 소대는 각각 개별 워크 스테이션에서 컴퓨터 모니터를 6 대 정도 스캔합니다.
각각 주요 대도시 지역을 처리하고 온라인 교통 보고서, 도로 웹캠 및 교통 수단 Twitter 피드를 모니터링합니다. HERE Traffic Operations의 선임 관리자 인 Mike Dekrell은 "우리는 공공 기관이 Twitter에 게시 한 정보가 다른 공식 채널을 통해 제공하는 정보보다 일반적으로 더시기 적절하다는 것을 발견했습니다"라고 지적했습니다 .
Redzic은 이것이 미래의 크라우드 소싱 정보 유형으로, 미래에 변화하는 교통 상황과 운전자 행동과 "보다 인간적인 자율 주행 경험을 창출하기 위해"균형을 맞추기 위해 활용할 계획이라고 밝혔다. 예를 들어 HERE Research의 책임자 인 Jane Macfarlane은 택시에 GPS와 센서가 장착 된 후 독일 아인트호벤에서 택시 운전사들이 앞 유리 와이퍼를 사용하는 모습을 보여주는 그래픽을 보여주었습니다.
Macfarlane은 뇌우가 도시를 통과 할 때 택시비가 앞 유리 와이퍼 사용에 대한 실시간 정보를 비슷한 비가 오는 날씨에 도시의 차량 평균 평균 속도에 대한 데이터와 어떻게 연관시킬 수 있는지 설명했습니다. 이 지역의 자율 주행, 연결된 차량은이 데이터를 통합하여 속도를 줄이고 교통 흐름을보다 자유롭게 유지할 수 있습니다. (최근의 인텔 연구에 따르면 대부분의 운전자는 도로에있는 모든 사람의 이익을 위해 자동차를 제어하려고합니다.)
Redzic은 "자율 주행 자동차는 모든 크기에 맞는 것은 아니다"라고 말했다. "자동차는 사람들이 실제로 운전하는 방식과 일치해야합니다. 바로 여기에 연결성과 결합 된 고정밀지도 및 센서 데이터가보다 개인의 인간적인 자동화 된 운전 경험을 만들어내는 역할을합니다. "운전자는 프로브 및 센서 데이터 및지도를 사용하여 운전자의 행동 방식을 분석하고, 사람들은 운전을 선호하는 방식과 궁극적으로 운전자가 원하는 방식을 배웁니다."
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