| |
| |
|
| |
| |
31.05.2018 |
|
| Jaguar Land Rover научит беспилотники ездить по тяжелому бездорожью |
| |
| |
 |
Альянс JLR объявил о разработке новой системы, которая сможет анализировать данные о бездорожье и погодных условиях, что позволит беспилотному внедорожнику принимать правильные решения. |
|
|
|
| |
Альянс Jaguar Land Rover (JLR) объявил о разработке автомобилей с автоматическим управлением, которые смогут ездить по сложному бездорожью и при тяжелых погодных условиях. Над проектом, получившим название CORTEX, автопроизводитель будет работать вместе со специалистами Бирмингемского университета.
Инженеры создадут специальную технологию 5D, сочетающую в себе акустические сигналы, радиолокационные устройства, видеосистему, а также датчики распознавания света и расстояния, которые будут работать вместе с системой компьютерного обучения. Полученная информация будет анализироваться в режиме реального времени, что позволит искусственному интеллекту беспилотного внедорожника принимать правильные решения.
По словам разработчиков, технология CORTEX сможет гарантировать «абсолютную проходимость в грязи, под дождем, на льду, на снегу и тумане».
Ранее стало известно, что JLR ведет разработку технологии, позволяющей отслеживать изменения погодных условий в режиме реального времени. Система прогноза сможет собирать и сопоставлять различные данные, включая атмосферное давление, влажность воздуха, а также конкретную степень освещения, исходя из чего будут предсказываться погодные условия. Эти сведения будут сравниваться с официальными данными о погоде по GPS, благодаря чему получится наиболее точный и подробный прогноз.
Таким образом, электроника сможет заранее выставить оптимальные настройки тормозов, двигателя, трансмиссии и трекшн-контроля, системы охлаждения двигателя и стеклоочистителя. Кроме того, в случае вероятности дождя система самостоятельно закроет люк и окна, а в случае жары и яркого солнца выставит необходимые настройки климатической установки и поменяет световое пропускание электрохромного стекла.
|
|
| |
|
|
 |
