Nel tentativo di mettere in circolazione le auto autonome, rimane un grosso ostacolo: la neve.
Nel 2015, Google ha ammesso che, nonostante la miriade di sensori altamente precisi sulle sue auto a guida autonoma, una delle sue maggiori sfide nella mappatura delle strade in tempo reale è la navigazione in condizioni meteorologiche mutevoli condizioni. Per superare la pioggia, il team Waymo di Google ha montato i tergicristalli sulle sue telecamere, ma deve ancora padroneggiare completamente la mappatura del terreno sulla neve. Fatti avanti, Mitsubishi Electric.
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La neve, vedi, provoca il caos con i sistemi che basano le loro decisioni sulla luce riflessa dalla segnaletica orizzontale. Proprio come gettare una coltre bianca sulla strada, la neve maschera le informazioni di cui le auto a guida autonoma hanno bisogno per guidare in sicurezza. L'azienda giapponese ha escogitato un metodo per aggirare questo problema con un algoritmo di "aumento della posizione", che utilizza i dati GPS per correggere gli errori causati dalle strade mascherate.
Da non confondere con Mitsubishi Motors, Mitsubishi Electric è il business di robotica, ingegneria e intelligenza artificiale del colosso giapponese, probabilmente meglio conosciuto in Occidente per i condizionatori d'aria. Era un nome familiare nel Regno Unito negli anni '80 a causa delle sue gamme di TV e videoregistratori ormai fuori produzione.
Al CeBIT di marzo, ME ha presentato il suo Mobile Mapping System (MMS) basato sull'intelligenza artificiale. MMS utilizza telecamere e sensori per creare "mappe 3D dinamiche altamente precise che forniscono informazioni su strade e oggetti circostanti".
I sensori del sistema, che possono essere montati su qualsiasi auto di dimensioni familiari, creano le cosiddette nuvole di punti laser. I laser vengono sparati contro gli oggetti e l'IA traccia i riflessi e le ombre che vengono restituite per creare un'immagine a pois di tutto ciò che incontra. Utilizzando una combinazione di scanner laser, fotocamera e GPS durante la guida, gli oggetti vengono mappati con una precisione di 10 cm o meno. L'obiettivo è che tali mappe vengano utilizzate, tra le altre cose, per la guida autonoma.
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Questa non è una nuova tecnologia, ma si dice che gli algoritmi e la configurazione dei sensori di ME rendano l'MMS fino a 10 volte più veloce e più economico rispetto ai metodi manuali. Il differenziale chiave è la tecnologia di "estrazione delle differenze" di ME che traccia automaticamente solo ciò che è cambiato in un paesaggio dall'ultima volta che è stato scansionato. Inviando solo queste modifiche, anziché l'intero paesaggio ogni volta che la mappa viene aggiornata, si velocizza notevolmente il processo e si risparmia energia e costi.
Come altri sensori, tuttavia, la ricerca di riflessi dalla segnaletica orizzontale tramite MMS è impossibile nella neve quando sono mascherati da una "coperta" bianca. Superare A questo punto, Mitsubishi Electric ha iniziato a sperimentare un "servizio di potenziamento a livello di centimetro", o CLAS, trasmesso dal sistema satellitare giapponese Quasi-Zenith (QZSS). ME è il principale appaltatore governativo per la tecnologia.
CLAS integra MMS. Prende i dati dai satelliti GPS e le letture dai sensori a terra per identificare la posizione delle auto prima di applicare un algoritmo di "aumento della posizione" che corregge gli errori. In genere, il GPS ha una precisione compresa tra 5 e 10 metri; Il software di aumento di CLAS lo riduce a centimetri. Ha sei bande, dove il GPS ne ha tre, e può vedere con un angolo di 45 gradi. Il GPS può vedere con un angolo di 15 gradi.
Per mettere questo in prospettiva, un recente studio indipendente sulla fattibilità dei sistemi di guida automatizzati ha affermato il la tecnologia dovrebbe essere precisa entro 25 cm – CLAS ha una precisione di 12 cm sul piano orizzontale e 24 cm verticalmente.
L'utilizzo di questo livello di precisione più elevato in condizioni di neve significa che l'auto conoscerà già il tracciato della strada dalle mappe MMS 3D e navigherà senza la necessità di segnaletica orizzontale. Questo perché c'è un margine di errore più piccolo quando attraversa, grazie a CLAS. Mitsubishi Electric ha già testato con successo un'auto dotata di MMS attraverso un percorso a ostacoli a cono sulla neve e prevede di proseguire questi test.
Il test sul campo di CLAS è iniziato il 19 settembre e dovrebbe iniziare a funzionare a pieno regime nell'aprile 2018, dopo la verifica completa. Sebbene funzioni con MMS e abbia il potenziale per accelerare in modo significativo l'introduzione di auto a guida autonoma in Giappone, lo sarà utilizzato in primo luogo per offrire una navigazione quotidiana più accurata per conducenti, aziende e pedoni che attraversano Giappone.
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Viene introdotto in Giappone a causa della posizione unica del QZSS giapponese e dei suoi satelliti di accompagnamento che creano un'orbita a forma di otto direttamente sopra il paese. Ciò significa che QZSS invia e riceve sempre segnali, a differenza delle orbite geostazionarie che passano solo sopra i paesi in varie parti della giornata mentre si muovono intorno alla Terra. Il Giappone ha attualmente circa 1.300 punti di riferimento elettrici e ME ne ha selezionati 30 per le prove, ciascuno con una distanza di 50 km MIGLIA tra di loro. In teoria, l'acquisizione di letture da più sensori potrebbe migliorare ulteriormente la precisione, ma richiederebbe una maggiore potenza di elaborazione e potrebbe ritardare i segnali.
In vista delle auto a guida autonoma che utilizzano MMS per impostazione predefinita, ME è in discussione con il governo e Yamato Corportation per adattare MMS ai camion aziendali per aggiornare costantemente le mappe mentre fanno il loro consegne. Ci sono anche proposte per adattarli ai veicoli della polizia e ad altre auto che percorreranno regolarmente le strade cittadine in futuro.
Un ricevitore CLAS dovrebbe essere lanciato in Asia-Pacifico sotto Sapcorda Services il prossimo anno e ci sono piani per estenderlo in tutto il mondo.
