Opstart help outonome motors om te sien
"Ons wil mobiliteit help heroorweeg en onsself aan die voorpunt van ontwikkeling plaas," sê Till Kaestner, mede-stigter van die opstart Artisense. Met die sagteware van Artisense, moet voertuie en robotte leer om te "sien" en outonome navigeer in netwerkstede.
In 'n loodsprojek in Berlyn is Artisense tans besig om sy tegnologie op die proef te stel saam met sy vennote – en wil hy 'n standaard in die bedryf stel.
Danksy gesofistikeerde algoritmes skep die sagteware nuwe 3D-kaarte met relatief min moeite. Uitgebreide en fotorealistiese 3D-beelde het dit nie nodig nie, selfs met duur hardeware kan dit weggegee word.
Masjiene moet soos mense lyk
Die doel is om masjiene in staat te stel om te sien hoe mense lyk, sê Kaestner. En: "Wat ons kan doen, die grotes kan nie." In teenstelling met konsepte gebaseer op fotorealistiese voorstellings vir die menslike oog, skep die sagteware van die Artisense tinkerers 'n volledige straatbeeld in 'n 3D-wolk van enkele kolletjies tydens bestuur.
Groot prentelêers is passé. Kunsmatige intelligensie stel dinamiese 3D-kartering en lokalisering intyds op die kaart moontlik, verduidelik Kaestner. Die berekeninge kan op 'n gewone rekenaar in die motor gedoen word; 'n GPS-sein is nie nodig nie – nie eens die gebruik van duur sensors soos lidarstelsels nie.
Ook interessant: outonome bestuur: wie besit die data?
Hoe kan voertuie outomaties in digte verkeer in stede beweeg? 'N Hele reeks maatskappye werk tans intensief aan die basis hiervan. Vir die ondersoek van die wêreld, byvoorbeeld, is industriegroei soos Here, TomTom of Google al vir jare uitgebreide kaarte. In plaas daarvan ry hulle voertuie met laserradars (Lidar), ander kragtige sensors en kameras deur die strate.
Die belangrikste is dat die resultaat kaarte met 'n hoë noukeurigheid is wat intyds met ekstra data verryk word. Dit laat outonome voertuie reageer op onvoorsiene dinge in die verkeer. Een van die uitdagings is egter die hantering van baie groot hoeveelhede data as gevolg van die fotorealistiese beelde.
Deelnemers soos Intel se Mobileye het spesiale skyfies en algoritmes ontwikkel vir die gebruik van data. En die Kaliforniese maatskappy CivilMaps gebruik sogenaamde Edge Computing vir die hantering van die databerge, waarin die data nie meer sentraal in die wolk verwerk kan word nie, maar eerder sentraal.
"Ons hardeware pas in elke motor"
Die maatskappy Artisense rondom die München-professor Daniel Cremers gebruik vir hul opnames, anders as ander benaderings, is 'n eenvoudige hardeware, wat ook in elke motor geïntegreer kan word – en volgens Kaestner baie goedkoper.
Die toerusting van die eerste voertuie, wat Google destyds vir hul Streetview-kaarte op die pad gestuur het, het ongeveer 'n halfmiljoen dollar gekos, sê Kaestner. "Aan die ander kant pas ons hardeware in elke motor en is dit al ongeveer 100 keer goedkoper."
Die kern van die stelsel is sagteware en kunsmatige intelligensie. Dit maak dit eers moontlik om realistiese en rekenaarleesbare 3D-modelle van die omgewing te realiseer.
In Berlyn het die ontwikkelaars vennote gevind via Deutsche Bahn se oop innovasieplatform Beyond1435. Die loodsprojek sluit ook Siemens, Bombardier en die herwinningsmaatskappy Alba in. Bombardier is besorg oor die verdere ontwikkeling van veiliger spoorstelsels, beter struikelblok en gevaaropsporing of selfleerende bestuurstelsels.
"Ons grootste bekommernis is verkeersveiligheid," sê Carla Eysel, digitale kenner en lid van die bestuurspan van Alba. "Wanneer motors en vragmotors, soos ons vragmotors, veilig navigeer, het outonome bestuur 'n groot toekoms."
Artisense, met hoofkwartier in Palo Alto en met kantore in München, is in 2015 gestig as 'n spin-off van die Tegniese Universiteit van München. Die uitvoerende hoof, Andrej Kulikov, het meer as 15 jaar ervaring in die motorbedryf, insluitend by Audi.
Die kartering van Berlyn
Sedert Januarie is die voertuie met Artisense-tegnologie onderweg om Groot-Berlyn te karteer, en teen Maart is die loodsfase met 3D-kartering geskeduleer.
"Ons is baie tevrede met die vordering van die loodsprojek," sê Kaestner. 'Ons ry elke dag met ons voertuie ongeveer 400 kilometer in die strate van Berlyn.' Die tegniese stelsels was sterk en die kwaliteit van die sensor-data en die 3D-rekonstruksies was belowend.
"Dit is nou belangrik om die kartering van Berlyn so volledig as moontlik te voltooi en dan voort te gaan met die beton toepassingsscenario's met gevange sensordata."