Al hablar sobre el tema de la conducción autónoma durante el CES 2018, el CEO de Mobileye, el Profesor Amnon Shashua, explicó que millones de autos que saldrán a la calle este año, equipados solamente con una cámara frontal y el nuevo sistema en chip de cuarta generación EyeQ® de Mobileye, jugarán un papel crucial en la entrega de un futuro sin conductores. Estos automóviles de BMW, Nissan y Volkswagen recopilarán paquetes de datos de bajo ancho de banda, que se agregarán en la nube, lo cual permitirá la creación de mapas de alta definición a través del programa Road Experience Management, o Gestión de Experiencias Viales (REM) de Mobileye.
El Profesor Amnon Shashua en el discurso magistral CES 2018 (Crédito: Intel Corporation)
Estos mapas de alta definición eventualmente jugarán un papel clave para la llegada de autos autónomos de Nivel 4/5 seguros y costeables, pero que a corto plazo están creando una nueva categoría llamada nivel 2+. Los sistemas avanzados orientados al consumidor, que se hacen cargo de las tareas de conducción en diversas condiciones (en autopistas y otras vías), han ganado un impulso significativo. Varios fueron incluidos en los 30 diseños ADAS que obtuvo Mobileye en 2017y se encuentran entre los 15 lanzamientos de programas de Mobileye en 2018. La capacidad de entregar mapas de precisión a escala y bajo costo al aprovechar la proliferación de sistemas de seguridad basados en cámaras, lleva estos sistemas a un nuevo nivel a un precio asequible. En general, Mobileye cuenta con diseños para sistemas autónomos avanzados L2 + y L3 con 11 fabricantes de automóviles que colectivamente representan más del 50%de la industria automotriz; diseños que se lanzarán este año y en 2019.
Más: Los 6 niveles de automatización de conducción autónoma | Soluciones de conducción autónoma de Intel y Mobileye (Descripción de producto) | Noticias de Mobileye | CES 2018 (Kit de prensa) A través de la tecnología ADAS actual y la tecnología completamente autónoma del mañana, los automóviles están destinados a convertirse en los mejores transmisores de datos del planeta. Tal como señaló el director general de Intel, Brian Krzanich, en su discurso de apertura y de la misma forma en que lo enfatizó el Profesor Shashua, la capacidad para aprovechar la inminente abundancia de datos es fundamental para el despliegue eventual de automóviles sin conductor a gran escala. Juntos, Intel y Mobileye tienen la estrategia, los recursos, los productos y diseños para hacer frente a este desafío de datos. Otros indicadores de progreso destacados durante la charla del Profesor Shashua incluyen:
Revelación de la solución combinada Intel-Mobileye: a través de un enfoque de cámara para el diseño del sistema de Vehículos Autónomos (VA por sus siglas en inglés), el profesor Shashua describió una plataforma combinada Intel-Mobileye optimizada para el rendimiento energético y permitir vehículos autónomos L4/L5 económicamente escalables. Esta plataforma está compuesta por dos SoC (sistemas en chip) EyeQ5, un procesador Intel Atom® C3xx4 y el software Mobileye.
Alianzas de nivel 4/5: Paralelo al desarrollo de ADAS y L2+ / L3 para vehículos de consumidores, la mayoría de los fabricantes de automóviles también están en las etapas de desarrollo de la tecnología N4/N5 para dar soporte a redes de flotas propias de vehículos completamente autónomos. Hoy, Mobileye anuncia una nueva colaboración con la gran automotriz china SAIC* Motor para desarrollar vehículos autónomos L3/L4/L5 y llevar el mapeo REM a China. Se están llevando a cabo profundos compromisos de investigación y desarrollo con otros fabricantes de automóviles importantes, y se esperan anuncios adicionales próximamente.
Avances en ADAS: Mobileye envió casi 9 millones de chips en 2017 y lanzó varios programas, incluyendo el sistema Audi* A8 N3. Treinta diseños de 27 fabricantes de automóviles diferentes obtenidos en 2017 aseguran que las soluciones ADAS alimentadas por Mobileye crecerán sustancialmente y más allá de los 24 millones de vehículos que ya están en circulación. Para destacar: la demanda de los fabricantes de automóviles para los sistemas L2 + y L3 tomó impulso como una manera de ir más allá de la seguridad y utilizar la automatización de los vehículos para proporcionar valor de conveniencia a los consumidores en el corto plazo. NIO*, el primero de cuatro fabricantes de automóviles que se espera que lance un sistema basado en EyeQ4 este año, lanzó recientemente un excelente ejemplo.
Mapeo de Gestión de la Experiencia Vial (REM por sus siglas en inglés):
- Este año, Mobileye comenzará a recopilar datos de Road Experience Management, habilitados por software integrado en el EyeQ4, el último sistema en chip de Mobileye, que comenzó su producción masiva a finales de 2017. Dos millones de vehículos en diferentes regiones de BMW, Nissan y Volkswagen contribuirán paquetes de datos de bajo ancho de banda. Estos datos se agregarán en la nube y darán como resultado un RoadBook de vías conducibles, los límites de carril/carreteras y puntos fijos que se utilicen como referencia.
- Novedad: La relación con NavInfo* y SAIC Motor llevará REM a China.
- El primer uso del RoadBook será una valiosa aportación para los sistemas de L2 + y L3 lanzados por varios fabricantes de automóviles en 2019. La categoría de L2+ se crea aprovechando la huella del RoadBook de bajo costo y bajo ancho de banda (que se transfiere a través de cámaras frontales en millones de vehículos ADAS L1 /L2 usando solo 10 kilobytes de datos por kilómetro de conducción) para permitir un mayor adelanto en las funciones de control lateral (es decir, mantenimiento de carril) y longitudinal (es decir, control de crucero adaptativo) a costos accesibles.
Recopilación dinámica de datos: REM no se trata solo de mapeo. Las cámaras frontales en vehículos equipados con ADAS son agentes inteligentes que también se pueden utilizar para recopilar datos dinámicos, como las condiciones ambientales y de la carretera (peligros, construcción, densidad del tránsito y clima), infraestructura y disponibilidad de estacionamiento. Mobileye firmó recientemente un acuerdo de próxima instancia con Volkswagen* para formalizar la recopilación y comercialización de estos datos. Los datos dinámicos también pueden recopilarse a través del nuevo producto de posventa basado en EyeQ4 de Mobileye llamado Mobileye 8 Connect. Asociaciones recientes con la ciudad de Dusseldorf, Dirección General de Tráfico en España, Gett Taxi Limited, Berkshire Hathaway GUARD Insurance Company y Buggy TLC Leasing* forman parte de los acuerdos históricos para el uso de estos datos.
Pruebas de flotas de nivel 4: El primer automóvil de la flota de 100 vehículos de pruebade Mobileye se mostró durante la presentación de Krzanich. Esta flota utilizará la plataforma de desarrollo y validación descrita anteriormente para una solución totalmente integrada de Mobileye/Intel que el Profesor Shashua describió como “una plataforma L4 / L5 altamente escalable y rentable, que beneficia tanto a los clientes como a los socios proveedores”. La flota exhibirá el software completo en materia de seguridad y económicamente escalable de Intel y Mobileye, que incluye visión por computadora envolvente, mapeo y localización REM basados en crowdsourcing, varios niveles de fusión de sensores, inteligencia artificial (IA) eficiente basada en semántica para política de conducción (toma de decisiones) y una capa de seguridad formal (descrita más adelante). Todo esto funcionará en una de las plataformas de silicio más eficientes del mercado, que ya se ha beneficiado enormemente de la integración del talento de ingeniería de Intel desde el cierre de agosto de 2017.
Estándares para la seguridad: Gran parte del trabajo regulatorio hasta la fecha se ha enfocado en fomentar el despliegue de flotas de prueba, lo cual es un desarrollo positivo. Ahora las partes interesadas de la industria deben unirse para preparar el terreno y pasar de la fase experimental actual a la producción en masa. Mobileye dio el primer paso hacia una discusión en toda la industria mediante la publicación de un marco de seguridad sensible a la responsabilidad y un conjunto de definiciones matemáticas para formalizar lo que significa conducir de manera segura.
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