AIでこれを解決できるのでしょうか? 道路によります。アリゾナ州で長く直線的なコースなら、はい。他の人はそうかもしれません。でも、たぶんそうでしょう。 IMUはあなたが道路上のどこにいるかを教えてくれて、車の走行パターンを観察し始めます。 サイドカメラはまだ見えます。 ワイパーは自動で、数秒でフロントガラスをクリアします。 そして@NianticLabs車のAIが車の周囲の何かを見ているかどうかを正確に教えてくれるシステムもあります。サボテンでさえ、砂漠のあらゆる場所で非常に個性的です。 私はこれをイスラエル的思考と呼んでいます。数年前に8200プログラムで3Dで考える方法を教わりました。

レーシングカーにはもう一つのセンサーがあり、車の真下を狙ったレーザーが搭載されています。このレーザーは車がコーナーを滑っているかどうかを感知し、メインのAIコンピューターがレースカーをできるだけ強くコーナーで押し出すのを助けます。 これにより、トラクションを失わずに速度を最大化できます。トラクションは速度を落とすか壁にぶつかるためです。そのため、AIは人間にはできないトラクションのギリギリの位置に車を保つことができ、アブダビの自動車レースで人間を上回ったのです。

そのことについてもっと考えています。実際には20社がNianticと協力し、1ボクセル/ミリメートル分解能の世界モデルや地図を構築しています。非常に細かい粒度です。一度通りをボクセルにマッピングすると、カメラがボクセルのパターンを十分に見分けられると、正確な場所がわかります。この技術は来年までに携帯電話や車にも搭載される予定です。 テスラは現在、世界最高のボクセルマップを持っており、ナイアンティックよりも優れています。そして、多くの車が走行しているためリアルタイムマップを作成するため、より最新です。 これは困難な状況において非常に重要です: 1. 車が吹雪の中でメインセンサーを失った場合でも、他の入力を使えます。たとえリアカメラが雪に覆われていても(私の場合はそうでした)、サイドカメラが4つと車内カメラが1つあります。 2. 車内カメラも時折、後ろの窓越しに高層ビルのようなランドマークを捉え、車が3D空間で正確な位置を計算し、より多くの物体を識別できるようにします。 3. 晴れた日なら簡単ですが、激しい吹雪の時は視界が明らかに限られます。 他の車を観察するというあなたの考え方は、システムの安全を守る素晴らしい方法です。これにより、方向性、バンプ、方位を追跡する慣性測定装置(IMU)の誤差率が時間とともに低減されます。また、各ホイールにはスリップを監視するセンサーも搭載されています。 吹雪の際にマイクはあまり役に立ちませんが、主な目的は以下の通りです: * 目の前のトラックの赤いライトを見る * 他の車両の移動方向を追跡 * 側面カメラで車線標識の証拠を発見 彼らがこの問題を完全に解決するのを見るのは興味深いところです。直線だと一見簡単そうですが、雪嵐の中の曲がりくねった峡谷道はもっと複雑です。それでも同じ考え方が当てはまります。前方の車が見え、道路上の位置が見えれば、カーブに入っているかどうかがわかります。他の車は特にクラッシュした場合、システムに減速と停止を知らせる重要なデータポイントです。考えるだけでとても楽しいです。