Lepsza geolokalizacja w autonomicznych pojazdach Dzięki postępowi technologicznemu pojazdy stają się coraz bardziej zautomatyzowane, co poprawia bezpieczeństwo i efektywność jazdy. W ramach pewnej unijnej inicjatywy opracowano następną generację technologii nawigacyjnej, która ma kluczowe znaczenie dla podłączonych do sieci i autonomicznych pojazdów (ang. „connected and autonomous vehicles”, CAV). Transport i mobilność © metamorworks, Shutterstock Nie ma wątpliwości, że pojawienie się CAV zrewolucjonizuje obecne sposoby i środki transportu. Duże inwestycje w tę dziedzinę oraz najnowsze osiągnięcia w zakresie sztucznej inteligencji (AI) i czujników oznaczają, że pojazdy autonomiczne powinny stać się powszechne już w 2020 r., a nie jak wcześniej przewidywano w 2035 r. CAV są wyposażone w ogromną liczbę czujników, co umożliwia im rozumienie środowiska jazdy i odpowiednie działanie. Jednak cała ta technologia nie ma sensu, jeśli nie jest znana lokalizacja pojazdu w czasie rzeczywistym. Do określania położenia urządzeń mobilnych wykorzystuje się globalne systemy nawigacji satelitarnej (GNSS), takie jak GPS i GALILEO. Jak dotąd brakowało rozwiązania GNSS spełniającego surowe wymagania producentów CAV. Wynika to po części ze zbyt wysokich kosztów ponoszonych w związku z wdrażaniem na dużą skalę, a po części z niemożności zapewnienia aktualizacji lokalizacji w czasie rzeczywistym w trudnych warunkach dla GNSS, jak na przykład w kanionach miejskich. Dodatkowym problemem jest brak wiarygodnego pomiaru dokładności lokalizacji. Algorytmy dostarczają rozwiązania programowego Uczestnicy wspieranej ze środków programu „Horyzont 2020” inicjatywy ALBORA postanowili stawić czoło tym wyzwaniom, budując i opatentowując rozwiązanie Albora Correlation Engine (ALCORE). Silnik wykorzystuje AI oraz inspirowane żywymi organizmami sieci uczenia głębokiego, aby osiągnąć wymagany poziom wydajności. Inicjatywa doprowadziła do powstania wysoce precyzyjnych i ultraenergooszczędnych technologii oraz rozwiązań do geolokalizacji dla pojazdów CAV. „Nasza technologia może być wbudowana w elektronikę dostępną obecnie w pojazdach autonomicznych, co pozwala nam utrzymać koszty na wyjątkowo niskim poziomie, ponieważ nie jest wymagany żaden dodatkowy sprzęt”, mówi koordynator projektu Anselm Adams. Naukowcy opracowali rozwiązanie programowe dla ALCORE. „Ten zastrzeżony algorytm łączy w sobie biologicznie zainspirowaną architekturę z zaawansowanymi technikami inżynieryjnymi i matematycznymi, które zapewniają naszym klientom dokładne, szybkie, bezpieczne i niezawodne współrzędne lokalizacji”, wyjaśnia Adams. Olbrzymia szansa Aby umożliwić lepsze wykorzystanie swojego produktu, ALBORA będzie sprzedawać licencje poprzez prosty w obsłudze interfejs programowania aplikacji – jest to podejście stosowane przez firmy programistyczne. Adams tłumaczy: „Model ten jest wysoce skalowalny i pozwoli nam sięgnąć po ogromne możliwości rynkowe”. Oprogramowanie będzie posiadać największy udział w rynku CAV, który wzrośnie z 0,5 mld EUR w 2015 r. do 25 mld EUR w 2030 r. „W tym celu musimy ocenić ryzyko techniczne związane z migracją naszego kodu do bardziej efektywnych języków programowania, poszukać partnerów przemysłowych do wykonania dużych projektów pilotażowych oraz dopracować nasz model biznesowy przy użyciu technik opartych na projektowaniu”, mówi Adams. Ponadto inicjatywa ALBORA umożliwia dokładniejsze zrozumienie biznesowej strony sektora CAV dzięki kompleksowej analizie rynkowej. „Jesteśmy przekonani, że wszyscy producenci samochodów mogą skorzystać z naszej technologii, dzięki której możliwe jest określenie położenia pojazdów CAV z dokładnością do kilku centymetrów”, podsumowuje Adams. Słowa kluczowe ALBORA, pojazdy podłączone do sieci i autonomiczne (CAV), oprogramowanie, globalne systemy nawigacji satelitarnej (GNSS), Albora Correlation Engine (ALCORE), sztuczna inteligencja (AI), geolokalizacja
