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Por que eu instalo tantos sensores ultra-sônicos em um carro auto-dirigido?

Em face de cenários não convencionais, o software e as pessoas têm diferentes maneiras de lidar, levando a um comportamento imprevisível do carro. No exemplo acima, o software baseado em dados tradicionais da câmera identificaria erroneamente a moto atrás do carro como um verdadeiro piloto. A empresa está localizada em:

 

Os pesquisadores da Cognata estão conscientes desse ponto cego e eles desenvolveram um software que testa os algoritmos do piloto automático. As empresas da Autodesk poderão continuar a usar o "cenário de vantagem" para testar o poder de processamento do software, até que sejam devidamente manipulados antes da estrada ....


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Muitos carros de auto-condução empregam diferentes tipos de sensores para identificar imagens que são difíceis de distinguir. "Lidar não pode detectar o vidro, o radar detecta o metal e a câmera julga mal a imagem ... os sensores precisam se compensar", explicou Danny Atsmon, CEO da Cognata. Seja em situações simuladas ou reais, o software pode lidar com cenários mais complexos se o software for gradualmente adaptado para encontrar uma fonte confiável de dados em "condições marginais". A empresa está localizada em:

 

O piloto automático de Tesla matou um motorista que não conseguiu identificar um trailer em um fundo de céu brilhante. A Tesla usa apenas radar, câmera e sensores ultra-sônicos para fornecer dados para sistemas de condução autônomos. O sistema de piloto automático de Tesla foi questionado após o acidente. Alguns críticos acreditam que o radar laser é indispensável em sensores de condução autônomos. Porque em condições de pouca luz e luz, em comparação com o radar laser ou radar ultra-sônico, pode fornecer dados mais detalhados. Mas Azimon também apontou que mesmo o Lidar não pode ser exaustivo. Por exemplo, não pode dizer o semáforo. A empresa está localizada em:

 

Para o fabricante de automóveis auto-dirigido, a coisa mais segura a fazer é instalar uma série de sensores e criar um sistema de detecção redundante.

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