Категории новостей

Автономный транспорт

27.12.2017

LG Electronics (LG) объявляет о сотрудничестве с компанией HERE Technologies (HERE), мировым поставщиком услуг цифровой картографии и сервисов определения местоположения, с целью создания телематической технологии будущего для самоуправляемых транспортных средств.

21.12.2017

Поездка в беспилотном такси имеет определенный риск для пассажира, особенно на начальном этапе внедрения технологии. Понимая необходимость укрепления доверия у обычного городского жителя к новому виду транспорта, работающая над созданием службы беспилотного такси компания Waymo позаботилась о страховых гарантиях для клиентов.

14.12.2017

Крупнейшие разработчики автономного транспорта, включая американские Waymo, General Motors и Uber, используют в качестве «глаз» автомобилей массив лазерных датчиков под названием Lidar. Однако венгерский стартап AImotive решил обойтись без него.

04.12.2017

Американские компании General Motors (GM) и Cruise уточнили сроки реализации проекта по созданию беспилотного такси на территории Сан-Франциско. Основываясь на текущих темпах работ, GM заявляет о возможности сделать это в течение двух лет. Автопарк будет готов к эксплуатации в 2019 году.

01.12.2017

Технологическая компания, созданная Дэвидом Холлом, которая запатентовала первый вращающийся LiDAR для беспилотных транспортных средств более десяти лет назад, в декабре начинает отгрузку первых партий 128-лучевой модели VLS-128, при этом заявлено, что в следующем году производство расширится.

29.11.2017

Яндекс использовал свой прототип беспилотного такси для первого реального испытания на припорошенной снегом дороге. Созданный на базе автомобиля Prius прототип беспилотного такси прошел в общей сложности во время испытаний более 300 км.

28.11.2017

Созданный в качестве встраиваемого комплекта LaneCruise способен добавить функцию автопилота обычному автомобилю. Аппаратная начинка состоит из пяти основных элементов – это центральный блок процессора Brainbox, фронтальная камера, модуль пользовательского интерфейса с сенсорным экраном, а также исполнительные механизмы для рулевого колеса, педалей тормоза и газа.

27.11.2017

Apple представила новое исследование, которое описывает применение метода машинного обучения для преобразования необработанных данных в виде массивов точек, собираемых датчиками LiDAR при обнаружении объектов, включая велосипедистов и пешеходов на дороге. При этом не потребуется использование никаких других дополнительных датчиков.