Система MIT позволит робомобилям «видеть» свозь снег и туман - «Новости сети»
Меню
Наши новости
Учебник CSS

Невозможно отучить людей изучать самые ненужные предметы.

Введение в CSS
Преимущества стилей
Добавления стилей
Типы носителей
Базовый синтаксис
Значения стилевых свойств
Селекторы тегов
Классы
CSS3

Надо знать обо всем понемножку, но все о немногом.

Идентификаторы
Контекстные селекторы
Соседние селекторы
Дочерние селекторы
Селекторы атрибутов
Универсальный селектор
Псевдоклассы
Псевдоэлементы

Кто умеет, тот делает. Кто не умеет, тот учит. Кто не умеет учить - становится деканом. (Т. Мартин)

Группирование
Наследование
Каскадирование
Валидация
Идентификаторы и классы
Написание эффективного кода

Самоучитель CSS

Вёрстка
Изображения
Текст
Цвет
Линии и рамки
Углы
Списки
Ссылки
Дизайны сайтов
Формы
Таблицы
CSS3
HTML5

Новости

Блог для вебмастеров
Новости мира Интернет
Сайтостроение
Ремонт и советы
Все новости

Справочник CSS

Справочник от А до Я
HTML, CSS, JavaScript

Афоризмы

Афоризмы о учёбе
Статьи об афоризмах
Все Афоризмы

Видео Уроки


Видео уроки
Наш опрос



Наши новости

       
24-02-2020, 12:03
Система MIT позволит робомобилям «видеть» свозь снег и туман - «Новости сети»
Рейтинг:


Несмотря на очевидные успехи в разработке технологий автономного вождения, плохая погода для самоуправляемых автомобилей по-прежнему является большой проблемой. Специалисты Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL), похоже, нашли решение, как обеспечить безопасное передвижение робомобиля в снег или дождь.


Они разработали способ, позволяющий автономным транспортным средствам «видеть» в непогоду с помощью составления карты того, что находится под грунтом по пути движения. Для этого используется георадар (почвопроникающий радар, GPR).


Большинство автономных транспортных средств использует лидары и / или камеры, чтобы определить своё местоположение в пути. Однако камеры могут оказаться бесполезными из-за плохих условий освещения или заснеженных знаков и разметки полос, а лидары зачастую теряют точность в ненастную погоду.


В свою очередь георадар, излучая электромагнитные волны в землю, позволяет определить конкретную комбинацию почвы, камней и корней. Эти данные позволяют составить карту для самоходных транспортных средств.


Специалисты CSAIL разработали систему на основе локализующего почвопроникающего георадара (LGPR), которая обладает рядом преимуществ. Для неё не имеет значения, покрыта ли дорога снегом или имеется слабая видимость из-за тумана.



«Если вы или я взяли лопату и закопали её в землю, всё, что мы увидим, это куча грязи, — говорит аспирант CSAIL Тедди Орт. — Но LGPR может количественно определить конкретные элементы (почвы) и сравнить их с уже созданной картой, чтобы точно знать, где находится (транспортное средство), без необходимости в использовании камер или лазеров».


До сих пор систему тестировали только на низких скоростях на закрытой проселочной дороге, но исследователи считают, что её можно применять на шоссе и других высокоскоростных участках дороги.


Учёные отметили, что система не работает так же хорошо, как на заснеженной дороге, в дождливых условиях, когда вода просачивается в почву. Поэтому её необходимо использовать в сочетании с другими технологиями, чтобы повысить безопасность движения.

Несмотря на очевидные успехи в разработке технологий автономного вождения, плохая погода для самоуправляемых автомобилей по-прежнему является большой проблемой. Специалисты Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL), похоже, нашли решение, как обеспечить безопасное передвижение робомобиля в снег или дождь. Они разработали способ, позволяющий автономным транспортным средствам «видеть» в непогоду с помощью составления карты того, что находится под грунтом по пути движения. Для этого используется георадар (почвопроникающий радар, GPR). Большинство автономных транспортных средств использует лидары и / или камеры, чтобы определить своё местоположение в пути. Однако камеры могут оказаться бесполезными из-за плохих условий освещения или заснеженных знаков и разметки полос, а лидары зачастую теряют точность в ненастную погоду. В свою очередь георадар, излучая электромагнитные волны в землю, позволяет определить конкретную комбинацию почвы, камней и корней. Эти данные позволяют составить карту для самоходных транспортных средств. Специалисты CSAIL разработали систему на основе локализующего почвопроникающего георадара (LGPR), которая обладает рядом преимуществ. Для неё не имеет значения, покрыта ли дорога снегом или имеется слабая видимость из-за тумана. «Если вы или я взяли лопату и закопали её в землю, всё, что мы увидим, это куча грязи, — говорит аспирант CSAIL Тедди Орт. — Но LGPR может количественно определить конкретные элементы (почвы) и сравнить их с уже созданной картой, чтобы точно знать, где находится (транспортное средство), без необходимости в использовании камер или лазеров». До сих пор систему тестировали только на низких скоростях на закрытой проселочной дороге, но исследователи считают, что её можно применять на шоссе и других высокоскоростных участках дороги. Учёные отметили, что система не работает так же хорошо, как на заснеженной дороге, в дождливых условиях, когда вода просачивается в почву. Поэтому её необходимо использовать в сочетании с другими технологиями, чтобы повысить безопасность движения.

Теги: Новости сети, чтобы определить «видеть» систему дороге

Просмотров: 385
Комментариев: 0:   24-02-2020, 12:03
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь. Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

 
Еще новости по теме:



Другие новости по теме:
Комментарии для сайта Cackle