Vídeo: MAPEAR ESTRADAS NO MAPCREATOR DA HERE DE 2 FORMAS (Outubro 2024)
É certo que os carros se conduzirão algum dia - e alguns já podem, na maioria das vezes. Também é certo que, além de câmeras e sensores sofisticados, uma das peças principais do quebra-cabeça de carros autônomos é ter um software de mapeamento altamente preciso.
Também já temos isso com o mapeamento digital detalhando nosso mundo como nunca antes. E, como o software de mapeamento preciso e mais granular é combinado com o tráfego em tempo real e outros dados situacionais coletados dos carros conectados, permitirá que os veículos autônomos não apenas permaneçam na pista, mas também forneçam informações críticas sobre o que está por vir - o que pode fazer com que o fluxo de tráfego e toda a experiência veicular muito melhor. E talvez até pessoal.
Essa foi a conclusão depois de visitar a sede da HERE no centro de Chicago na semana passada para ver em primeira mão o centro de tráfego da empresa, bem como suas operações de P&D. A HERE, uma divisão da Nokia, queria mostrar como um dia seu software de mapeamento e pesquisa sobre dados de carros conectados poderão ser combinados com o que a empresa chama de "direção altamente automatizada".
"Antes de os motoristas soltarem o volante, eles devem se sentir confiantes de que seus carros os manterão seguros e se sentirão confortáveis com a maneira como o sistema dirige", disse Ogi Redzic, vice-presidente da Connected Driving da HERE. E para aqueles preocupados em dirigir se tornando tão uniforme e não envolvido como andar de ônibus ou pegar o metrô em um futuro de carros-robô, aqui estão as boas notícias (sem trocadilhos): A visão de veículo autônomo da empresa incorpora o tipo de individualização que os humanos os motoristas estão acostumados - sem o trânsito e os acidentes que os carros causam atualmente, desde uma estrada sinuosa até a mais movimentada estrada urbana da China.
"Levando em conta a geometria detalhada da estrada, informações como condições meteorológicas e da estrada e dados dos sensores, os carros podem prever como dirigir com base na maneira como uma pessoa normalmente dirige", acrescentou Redzic. "Então, por exemplo, o carro saberá a que velocidade fazer uma curva com base no nível de conforto de um indivíduo, como outros motoristas estão fazendo naquele dia e o que os motoristas fizeram historicamente com base no clima naquele dia".
Reunindo todos os dados
Além de desenvolver um software de mapeamento de alta definição que revela características desafiadoras da estrada, que variam de rampas de auto-estradas circulares a curvas em gancho de cabelo em ângulo reto, a HERE mostrou como também coleta e processa grandes quantidades de dados de tráfego em tempo real sobre como o clima pode afetar os motoristas. Em uma grande sala no topo de um arranha-céu de Chicago, um pequeno pelotão de especialistas da HERE analisam cada meia dúzia de monitores de computador em estações de trabalho individuais.
Cada um deles lida com uma grande área metropolitana e monitora relatórios de tráfego on-line, webcams nas estradas e até mesmo feeds de transporte no Twitter. "Descobrimos que as informações que os órgãos públicos publicam no Twitter geralmente são mais oportunas do que as fornecidas por outros canais oficiais", apontou Mike Dekrell, gerente sênior da HERE Traffic Operations .
Esse é o tipo de informação em tempo real, fornecida por multidões, que a HERE planeja alavancar no futuro para equilibrar as condições de tráfego alteradas com o comportamento do motorista "para criar uma experiência de condução autônoma mais humana", disse Redzic. Como exemplo, Jane Macfarlane, chefe da HERE Research, mostrou um gráfico que mostrava o uso de limpadores de pára-brisa por motoristas de táxi em Eindhoven, na Alemanha, depois que seus táxis foram equipados com GPS e sensores.
Macfarlane explicou como, quando uma tempestade passava pela cidade, informações em tempo real sobre o uso de limpadores de pára-brisa pelos taxistas podiam ser correlacionadas com dados sobre a velocidade histórica média de veículos em uma cidade durante o tempo igualmente chuvoso. Os carros conectados autônomos na área podem incorporar esses dados para reduzir sua velocidade e manter o tráfego fluindo mais livremente. (Um estudo recente da Intel mostrou que a maioria dos motoristas deseja controlar seus carros para o bem de todos que estão na estrada.)
"Os carros autônomos não serão do mesmo tamanho", disse Redzic. "Os carros precisarão corresponder à maneira como as pessoas dirigem na realidade. É aí que mapas e dados de sensores altamente precisos, combinados à conectividade, desempenham um papel na criação de uma experiência de direção automatizada mais pessoal e humana - em que o carro se torna um co-piloto que se adapta a estilos e preferências de direção individuais. Analisando como os motoristas se comportam com dados de sondas e sensores e um mapa ", acrescentou, " o HERE aprende como as pessoas preferem dirigir - e, finalmente, como elas querem ser conduzidas ".
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