AI簡報
2017年12月20日
星期三
#AI汽車製造業# 來自AI汽車製造業整理的內容， 旨在介紹這個汽車行業中正在發生的各種有或者沒有意義的事件，
據外媒報導， 汽車裝備供應商德國大陸集團（Continental AG）計畫在美國俄亥俄州的哥倫布市打造一個“智慧十字路口”， 旨在借助感測器來檢測行人和車輛， 避免發生碰撞和拯救生命。 這套系統包括了攝像頭、雷達、雷射雷達等感測器， 在十字路口的關鍵位置安裝了相關設備之後， 所有通過要通過十字路口的車輛之間可以互相知道彼此、以及不遠處的行人和自行車的存在。
當然， 參與測試的小汽車和大卡車， 也都需要安裝一套“車-基礎設置”（C2X）的通訊裝置， 以便接收有關十字路口的交通詳情， 讓大家有足夠的反應時間來避免碰撞。
俄亥俄州哥倫布市於去年贏得了智慧城市挑戰賽， 因此成為了Continental 測試新技術的一個絕佳試驗台。 十字路口一直是事故的高發地， 根據美國交通運輸部的資料：“在因碰撞造成的傷害和死亡案例中， 有超過 50% 發生在十字路口”。 這裡的危險， 包括了因為視線被建築等阻礙而不可預見的車流。
LG電子10日表示， LG電子在韓國率先成功研發基於LTE（長期演進）的V2X（車聯網）終端及自動駕駛汽車安全技術。 LTE-V2X是指基於高速移動通信的車對外界的資訊交換技術， 包括車輛與車輛（V2V）、車輛與基礎設施（V2I）、車輛與步行人員（V2P）等通信技術。
LG電子開發的V2X安全技術可利用LTE即時掌握周邊車輛位置、方向、速度及交通資訊。 LG電子近日在交通安全公團旗下汽車安全研究院駕駛試驗場和果川市公路上成功演示了V2X安全技術。
LG電子錶示， 此次開發的終端支援第三代合作夥伴計畫（3GPP）年初指定的LTE-V2X國際標準。 公司將加快LTE-V2X商業化技術開發， 在開發下一代互聯汽車所需的基於5G的V2X技術上爭當領頭羊。
日本利用3D列印檢測道路情況據國外媒體報導， 隨著日本面臨著要升級其首都過時的道路和基礎設施的艱巨任務， 當地的一位高速公路專家正在押注3D列印技術能夠帶來幫助。
東京老舊的高速公路長達達320公里， 長期以來一直有人大聲疾呼對這些道路進行翻修， 有些高速公路甚至可以追溯到1964年日本舉辦奧運會時期。 當前距離東京2020年奧運會還有3年的時間， 不能再拖下去了。 據報導，Metropolitan Expressway已經發展出一些工具。該公司在車頂上安裝了攝像頭和鐳射感測器，看上去像是穀歌的街景車，這些車用來拍攝東京高速公路的每一個角落和縫隙。
Metropolitan Expressway負責基礎設施檢查的工作人員Masaaki Sakuma表示：“我們可以很容易地發現那些正在產生的裂痕，以及過去被修復的地方。”開發人員指出，這些收集的資料隨後會傳回至總部，辦公室的技術人員會使用特殊軟體製作三維圖像，説明查明問題的所在，速度要比派送道路救援人員進行現場檢查快得多。據支持者稱，這也有助於解決勞動力短缺的問題。在日本，1.27億規模的人口正在減少，這是一個緊迫的問題。
豐田無人駕駛汽車配置雙方向盤，AI可從人類司機行為當中改進演算法大多數無人駕駛汽車旨在消除物理控制，而豐田最新的自動駕駛車輛配有2個駕駛座，讓外界出乎意料。豐田研究院的Platform 2.1研究工具在三月份進行大型更新，添加了一個新的LIDAR鐳射掃描系統。然而，更重要的是，豐田這個無人駕駛原型將研究如何和司機協同進行無人駕駛。
該測試車輛是以雷克薩斯轎車為基礎，並且進行大幅度改進，在外部，有一個新的Luminar LIDAR，有更長的感測範圍和視野，並且可以動態配置。這意味著，雷射雷達工具現在更容易挑選像其他車輛和行人之類的物體，它也可以集中在特定的感興趣領域。
它與v2.0版本現有感測器系統相結合，為2.1平臺車輛提供360度視野。在引擎蓋下豐田為其添加了一套全新電腦感知模型，速度更快並且更準確和高效。重要的是，這套系統不僅可以瞭解周圍環境，如其他道路使用者以及未來道路的最佳路線，還可以通過記錄即時道路標誌和車道標記資訊，回饋到地圖開發中。
同時，在大多數自動駕駛車輛完全取消物理控制的情況下，TRI的2.1平臺實際上具有雙排駕駛座。前排乘客可以控制車輛，具有完整的踏板和方向盤，在人類駕駛情況下，有助於機器學習人類行為，進行機器駕駛演算法開發。
據報導，Metropolitan Expressway已經發展出一些工具。該公司在車頂上安裝了攝像頭和鐳射感測器，看上去像是穀歌的街景車，這些車用來拍攝東京高速公路的每一個角落和縫隙。Metropolitan Expressway負責基礎設施檢查的工作人員Masaaki Sakuma表示：“我們可以很容易地發現那些正在產生的裂痕，以及過去被修復的地方。”開發人員指出，這些收集的資料隨後會傳回至總部，辦公室的技術人員會使用特殊軟體製作三維圖像，説明查明問題的所在，速度要比派送道路救援人員進行現場檢查快得多。據支持者稱，這也有助於解決勞動力短缺的問題。在日本，1.27億規模的人口正在減少，這是一個緊迫的問題。
豐田無人駕駛汽車配置雙方向盤，AI可從人類司機行為當中改進演算法大多數無人駕駛汽車旨在消除物理控制，而豐田最新的自動駕駛車輛配有2個駕駛座，讓外界出乎意料。豐田研究院的Platform 2.1研究工具在三月份進行大型更新，添加了一個新的LIDAR鐳射掃描系統。然而，更重要的是，豐田這個無人駕駛原型將研究如何和司機協同進行無人駕駛。
該測試車輛是以雷克薩斯轎車為基礎，並且進行大幅度改進，在外部，有一個新的Luminar LIDAR，有更長的感測範圍和視野，並且可以動態配置。這意味著，雷射雷達工具現在更容易挑選像其他車輛和行人之類的物體，它也可以集中在特定的感興趣領域。
它與v2.0版本現有感測器系統相結合，為2.1平臺車輛提供360度視野。在引擎蓋下豐田為其添加了一套全新電腦感知模型，速度更快並且更準確和高效。重要的是，這套系統不僅可以瞭解周圍環境，如其他道路使用者以及未來道路的最佳路線，還可以通過記錄即時道路標誌和車道標記資訊，回饋到地圖開發中。
同時，在大多數自動駕駛車輛完全取消物理控制的情況下，TRI的2.1平臺實際上具有雙排駕駛座。前排乘客可以控制車輛，具有完整的踏板和方向盤，在人類駕駛情況下，有助於機器學習人類行為，進行機器駕駛演算法開發。