
I sensori delle auto usati per disegnare mappe HD sempre aggiornate, la guida autonoma nel traffico difficile prende piede con Denso e Tomtom
Le auto a guida autonoma e le mappe ad alta definizione sono legate saldamente da sinergie che Denso e Tomtom potenzieranno in seguito alla partnership sulla tecnologia di guida autonoma SAE 2 nel traffico urbano e fuori dalle città. E' nelle condizioni di guida più impegnativa, infatti che le auto robot hanno bisogno di un'enorme quantità di informazioni che solo una mappa in alta definizione e aggiornata in tempo reale può garantire, secondo un'intervista rilasciata di recente da Tomtom a SicurAUTO.it. L'idea dei due colossi della tecnologia auto motive è unire la piattaforma e i sensori di guida autonoma Denso a Tomtom HD Maps.
LA PARTNERSHIP TRA DENSO E TOMTOM La sperimentazione della mappatura 3D end-to-end prende vita in Giappone dove i team delle due aziende lavorano in tandem per sviluppare un sistema affidabile e sicuro di guida autonoma. L'affidabilità è infatti il velato tallone d'Achille di una tecnologia che almeno in Europa è ferma al livello 2 sul fronte delle autorizzazioni. Con questa partnership Denso e Tomtom puntano ad ottenere mappe aggiornate in tempo reale attraverso la condivisione dell'ambiente letto da ogni auto. Un po' come avviene oggi per i dati sul traffico ma a un livello più evoluto.
MAPPE IN TEMPO REALE, PERCHE' SONO IMPORTANTI Denso dalla sua offrirà la piattaforma software di guida automatizzata e i sensori di bordo che leggono l'ambiente, mentre Tomtom metterà in campo l'esperienza già maturata nell'elaborazione di mappe 3D ad alta definizione con Tomtom HD Maps e Tomtom Autostream. “la nostra vision è riportare a tutti i veicoli i cambiamenti sulla strada rilevati dai nostri sensori, nel minor tempo possibile, attraverso gli aggiornamenti delle mappe HD.” Ha spiegato Hiroyuki Wakabayashi, Executive Vice President di DENSO parlando dell'accordo di collaborazione con Tomtom.
ROADGRAMS, ILNOME DELLE NUOVE MAPPE L'obiettivo della partnership è creare dei “Roadagrams” cioè mappe aggiornate con dati crowdsourced, condivisi in tempo reale dalle stesse auto in transito. Riconoscere la strada e gli oggetti in movimento è infatti solo una parte del lavoro che i sensi delle auto a guida autonoma devono svolgere. Un'altra parte invece consiste nel valutare e riconoscere quelli che sono i cambiamenti dell'infrastruttura, che possono essere anche temporanei o istantanei. Noi sapremo distinguere un totem pubblicitario messo occasionalmente fuori da un negozio da un pedone che apparentemente aspetta il momento giusto per attraversare, ma le auto a guida autonoma possono affinare capacità critiche ancora legate a fattori variabili.