Mitsubishi Electric, kendi kendine giden arabaların en önemli engellerinden birinde Google’ı geçti

Yolda otonom arabalara sahip olma yolunda, büyük bir engel kalıyor – kar.

Google, 2015 yılında, kendi kendine giden arabalarındaki sayısız, son derece hassas sensörlere rağmen, gerçek zamanlı yolların haritasını çıkarmadaki en büyük zorluklarından birinin değişen hava koşullarında gezinmek olduğunu kabul etti. Google’ın Waymo ekibi, yağmurun üstesinden gelmek için kameralarına ön cam silecekleri taktı, ancak yine de karda araziyi haritalama konusunda tam olarak ustalaşmadı. Hızlan Mitsubishi Electric.

Gördüğünüz gibi kar, kararlarını yol işaretlerinden yansıyan ışığa dayandıran sistemlerde hasara neden olur. Yolun üzerine beyaz bir örtü atmaya benzer şekilde, kar, otonom arabaların güvenli bir şekilde sürmek için ihtiyaç duyduğu bilgileri maskeler. Japon şirket, maskelenmiş yolların neden olduğu hataları düzeltmek için GPS verilerini kullanan bir “konum artırma” algoritmasıyla bu sorunu aşmak için bir yöntem buldu.

Mitsubishi Motors ile karıştırılmaması gereken Mitsubishi Electric, Japon devinin robotik, mühendislik ve yapay zeka işidir ve muhtemelen Batı’da klimalar için en iyi bilinmektedir. 1980’lerde artık durdurulan TV ve VCR serileri nedeniyle Birleşik Krallık’ta kullanılan bir isimdi.

markalar13

Mart ayında CeBIT’te ME, Yapay Zeka destekli Mobil Haritalama Sistemini (MMS) açıkladı. MMS, “yollar ve çevredeki nesneler hakkında bilgi sağlayan son derece hassas dinamik 3B haritalar” oluşturmak için kameralar ve sensörler kullanır.

Herhangi bir aile boyutundaki arabaya takılabilen sistemin sensörleri, lazer nokta bulutları oluşturur. Lazerler nesnelere ateşlenir ve AI, yolundaki her şeyin benekli görüntüsünü oluşturmak için geri dönen yansımaları ve gölgeleri çizer. Sürüş sırasında lazer tarayıcılar, kamera ve GPS karışımı kullanılarak, nesneler 10 cm veya daha az hassasiyetle haritalanır. Amaç, bu tür haritaların diğer şeylerin yanı sıra otonom sürüş için kullanılmasıdır.

SONRAKİ OKUYUN: LIDAR nedir?

Bu yeni bir teknoloji değil, ancak ME’nin algoritmaları ve sensör kurulumunun MMS’i manuel yöntemlerden 10 kat daha hızlı ve daha ucuz hale getirdiği söyleniyor. Temel fark, ME’nin, yalnızca son tarandıktan sonra arazide nelerin değiştiğini otomatik olarak gösteren “fark çıkarma” teknolojisidir. Harita her güncellendiğinde tüm manzara yerine yalnızca bu değişiklikleri göndererek, süreci önemli ölçüde hızlandırır, güç ve maliyet tasarrufu sağlar.

Bununla birlikte, diğer sensörler gibi, yol işaretlerinden MMS yoluyla yansıma aramak, beyaz bir “örtü” ile maskelenen karda imkansızdır. Bunun üstesinden gelmek için Mitsubishi Electric, Japonya’nın Quasi-Zenith Uydu Sisteminden (QZSS) yayınlanan “santimetre düzeyinde bir büyütme hizmeti” veya CLAS’ı denemeye başladı. ME, teknolojinin ana devlet yüklenicisidir.

CLAS MMS’i tamamlar. Hataları düzelten bir “konum artırma” algoritması uygulamadan önce otomobillerin konumunu belirlemek için GPS uydularından verileri ve yer tabanlı sensörlerden gelen verileri alır. Tipik olarak GPS, beş ila 10 metre arasında doğrudur; CLAS’ın büyütme yazılımı bunu santimetreye düşürür. GPS’in üç tane olduğu ve 45 derecelik bir açıyla görebildiği altı bandı vardır. GPS, 15 derecelik bir açıyla görebilir.

170926-3131_clas

Bunu perspektife oturtmak için, otomatik sürüş sistemlerinin uygulanabilirliği üzerine yakın zamanda yapılan bağımsız bir çalışma, teknolojinin 25 cm içinde doğru olması gerektiğini iddia etti – CLAS, yatay düzlemde 12 cm ve dikey olarak 24 cm doğru.

Karlı koşullarda bu daha yüksek doğruluk düzeyini kullanmak, aracın MMS 3D haritalarından yolun düzenini zaten bileceği ve şerit işaretlerine gerek kalmadan gideceği anlamına gelir. Bunun nedeni, CLAS sayesinde üstünden geçerken daha küçük bir hata payı olmasıdır. Mitsubishi Electric, MMS ile donatılmış bir aracı karda bir koni engel parkurunda başarıyla denedi ve bu testleri ilerletmeyi planlıyor.

CLAS’ın saha testi 19 Eylül’de başladı ve tam doğrulamanın ardından Nisan 2018’de tamamen çalışmaya başlaması planlanıyor. MMS ile çalışmasına ve Japonya’da sürücüsüz araçların tanıtımını önemli ölçüde hızlandırma potansiyeline sahip olmasına rağmen, ilk etapta Japonya’da dolaşan sürücüler, işletmeler ve yayalar için daha doğru, günlük navigasyon sağlamak için kullanılacaktır.

SONRAKİ OKUYUN: Google’ın sürücüsüz arabaları nasıl çalışır?

Japonya’nın QZSS’sinin ve ona eşlik eden uydularının benzersiz konumu nedeniyle, doğrudan ülkenin üzerinde sekiz şeklinde bir yörünge oluşturan Japonya’da tanıtıldı. Bu, QZSS’nin, Dünya’nın etrafında hareket ederken yalnızca günün çeşitli bölümlerinde ülkeler üzerinden geçen jeostasyonel yörüngelerin aksine, her zaman sinyal gönderip aldığı anlamına gelir. Japonya şu anda yaklaşık 1.300 elektrik referans noktasına sahip ve ME, denemeler için bunlardan 30’unu seçti, bunların her biri 50 km’lik MILES’lik bir boşluk bıraktı. Teoride, daha fazla sensörden okuma almak doğruluğu daha da artırabilir, ancak daha fazla işlem gücü gerektirir ve sinyalleri geciktirebilir.

Varsayılan olarak MMS çalıştıran sürücüsüz arabaların önünde ME, teslimatlarını yaparken haritaları sürekli olarak güncellemeleri için şirket kamyonlarına MMS yerleştirmek için hükümet ve Yamato Corportation ile görüşüyor. Bunları gelecekte düzenli olarak şehir sokaklarını kullanan polis araçlarına ve diğer arabalara uydurma önerileri de var.

Bir CLAS alıcısı, önümüzdeki yıl Asya-Pasifik’te Sapcorda Services kapsamında piyasaya sürülecek ve bunu tüm dünyaya yayma planları var.