داخل قسم خرائط نوكيا هنا

عرض جميع الصور في معرض

من المسلم به أن السيارات ستقود نفسها يومًا ما - والبعض الآخر يمكنه فعلاً في معظم الأحيان. كما أنه من المسلم به ، بالإضافة إلى الكاميرات وأجهزة الاستشعار المتطورة ، أن إحدى القطع الأساسية لغز السيارة ذاتية الحكم لديها برنامج رسم خرائط دقيق للغاية.

لدينا بالفعل ، أيضًا ، مع رسم الخرائط الرقمية التي تفصل عالمنا كما لم يحدث من قبل. وبما أنه يتم دمج برامج رسم الخرائط الدقيقة والأكثر دقة مع حركة المرور في الوقت الفعلي وغيرها من البيانات الظرفية التي يتم الحصول عليها من السيارات المتصلة ، فإنه سيتيح للمركبات ذاتية القيادة ليس فقط البقاء على المسار الصحيح ، ولكن أيضًا توفير معلومات مهمة حول ما ينتظرنا في المستقبل - والتي يمكن أن تجعل تدفق حركة المرور وتجربة السيارة بأكملها أفضل بكثير. وربما الشخصية.

كان هذا هو الوجبات السريعة بعد زيارة مقر HERE في وسط مدينة شيكاغو الأسبوع الماضي للحصول على نظرة مباشرة على مركز المرور التابع للشركة وكذلك عمليات البحث والتطوير. هنا ، أراد أحد أقسام نوكيا ، أن يوضح كيف يمكن الجمع بين برامج الخرائط والبحث في بيانات السيارة المتصلة فيما تسميه الشركة "القيادة العالية الأوتوماتيكية".

وقال أوجي ريدزيك ، نائب رئيس شركة Connected Driving: "قبل أن يترك السائقون عجلة القيادة ، يجب أن يشعروا بالثقة من أن سياراتهم سوف تبقيهم في أمان ، وأن تشعر بالارتياح إزاء الطريقة التي يقود بها النظام". وبالنسبة لأولئك الذين يشعرون بالقلق من أن تصبح السيارة موحدة وغير متورطة مثل ركوب الحافلة أو ركوب مترو الأنفاق في مستقبل السيارات الآلية ، إليك الأخبار السارة (لا يقصد بها التورية): تتضمن رؤية الشركة المستقلة للسيارات نوع التفرد الذي يتسم به الإنسان لقد اعتاد السائقون على استخدام حركة المرور والحوادث التي تسببها السيارات حاليًا ، على كل شيء من طريق ريفي متعرج إلى أكثر الطرق السريعة ازدحامًا في الصين.

عرض جميع الصور في معرض

"مع الأخذ في الاعتبار هندسة الطرق التفصيلية ، ومعلومات مثل أحوال الطقس والطرق ، وبيانات المستشعرات ، يمكن أن تتنبأ السيارات بكيفية القيادة بناءً على الطريقة التي يقودها الشخص عادة" ، أضاف ريدزيتش. "هكذا ، على سبيل المثال ، ستعرف السيارة السرعة التي تأخذ بها منحنىًا بناءً على مستوى راحة الفرد ، وكيف يقوم السائقون الآخرون بذلك في ذلك اليوم ، وما الذي فعله السائقون تاريخياً بناءً على الطقس في ذلك اليوم."

جمع كل البيانات

بالإضافة إلى تطوير برنامج رسم الخرائط عالي الدقة الذي يكشف عن ميزات الطريق الصعبة التي تتراوح بين الطرق السريعة الدائرية خارج المنحدرات وانعكاسات دبابيس الشعر بالزاوية اليمنى ، أظهر HERE كيف يقوم أيضًا بجمع ومعالجة كميات هائلة من بيانات حركة المرور في الوقت الحقيقي حول كيفية تأثير الطقس على السائقين. في غرفة كبيرة في الجزء العلوي من ناطحة سحاب في شيكاغو ، تقوم مجموعة صغيرة من المتخصصين في HERE بفحص نصف دزينة أو نحو ذلك من شاشات الكمبيوتر في محطات العمل الفردية.

كل واحد يعالج منطقة حضرية رئيسية ويراقب تقارير حركة المرور على الإنترنت ، وكاميرات الطرق ، وحتى خلاصات Twitter النقل. "لقد وجدنا أن المعلومات التي تنشرها الهيئات العامة على Twitter عادة ما تكون في الوقت المناسب أكثر مما توفره من خلال قنواتها الرسمية الأخرى" ، أشار مايك ديكريل ، المدير الأول لعمليات HERE Traffic .

وقال ريدزيك: هذا هو نوع المعلومات التي يتم توفيرها في الوقت الفعلي والمزدحمة والتي تخطط HERE للاستفادة منها في المستقبل لموازنة ظروف المرور المتغيرة مع سلوك السائق "لخلق تجربة قيادة أكثر استقلالًا للإنسان". على سبيل المثال ، عرضت جين ماكفارلين ، رئيسة أبحاث HERE ، رسماً بيانيًا يوضح استخدام مساحات الزجاج الأمامي من قبل سائقي سيارات الأجرة في أيندهوفن بألمانيا بعد تجهيز سيارات الأجرة الخاصة بهم بجهاز GPS وأجهزة استشعار.

أوضح ماكفارلين كيف ، عندما تمر عاصفة رعدية في المدينة ، يمكن ربط المعلومات في الوقت الفعلي حول استخدام ممسحة الزجاج الأمامي لسيارات الأجرة ببيانات عن متوسط ​​السرعة التاريخية للمركبات في المدينة خلال طقس ممطر مشابه. بعد ذلك ، يمكن للسيارات ذات الصلة ذاتية القيادة في المنطقة دمج هذه البيانات لتقليل سرعتها والحفاظ على تدفق حركة المرور بحرية أكبر. (أظهرت دراسة حديثة أجرتها شركة إنتل أن معظم السائقين على استعداد للسيطرة على سياراتهم من أجل تحقيق مصلحة أكبر للجميع على الطريق.)

وقال ريديتش "السيارات ذاتية الحكم لن تكون بحجم واحد يناسب الجميع." "يجب أن تتوافق السيارات مع الطريقة التي يقودها الناس في الواقع. هذا هو المكان الذي تلعب فيه الخرائط وبيانات المستشعرات عالية الدقة إلى جانب أدوار الاتصال في خلق تجربة قيادة شخصية أكثر إنسانية - تجربة حيث تصبح السيارة سائقًا مشاركًا يتكيف مع ويضيف قائلاً: "كيف تتصرف السائقون باستخدام بيانات المجس والاستشعار وخريطة" ، "يتعلم هنا كيف يفضل الناس القيادة - وفي النهاية كيف يريدون أن يقودوا".

عرض جميع الصور في معرض