Nissan SAM: 자동 조종 인텔리전스가 충분하지 않은 경우

닛산은 로봇 차량이 예측할 수 없는 상황을 안전하고 정확하게 탐색할 수 있도록 돕는 첨단 SAM(Seamless Autonomous Mobility) 플랫폼을 공개했습니다.

자율주행 시스템은 라이더, 레이더, 카메라 및 다양한 센서를 사용하여 도로 상황에 대한 포괄적인 정보를 얻습니다. 그러나 이 정보는 예상치 못한 상황(예: 경찰관이 근처에 서서 수동으로 교통을 안내하는 사고 현장에 접근하는 경우)에서 지능적인 결정을 내리는 데 충분하지 않을 수 있습니다. 이 경우 경찰의 신호가 도로 표시 및 신호등과 충돌할 수 있으며, 다른 운전자의 행동이 "자동 조종 장치를 혼란스럽게" 할 수 있습니다. 이러한 상황에서는 SAM 시스템이 구출되어야 합니다.

SAM을 사용하면 자율주행차는 스스로 문제를 해결하려고 시도해서는 안 되는 경우를 알 수 있을 만큼 똑똑해집니다. 대신 그는 안전하게 정차하고 지휘 센터에 도움을 요청합니다.

플랫폼의 일부로 인간이 로봇 차량을 구하러 옵니다. 이동 관리자는 차량 카메라의 이미지와 온보드 센서의 데이터를 사용하여 상황을 평가하고 올바른 조치를 결정하며 장애물 주변의 안전한 경로를 만듭니다. . 전문가는 해당 차량이 통과할 수 있도록 가상 차선을 생성합니다. 경찰이 차량에 추월 신호를 보내면 이동 관리자가 차량의 이동을 재개하고 설정된 우회 경로를 따라 차량을 안내합니다. 차량이 교통이 어려운 지역을 벗어나면 완전 자율주행을 재개한다.

SAM 개념의 일부로 문제 지역에 위치한 다른 자율주행 차량은 이전에 생성된 우회 방식을 자동으로 사용할 수 있습니다. 더욱이, 통계가 축적되고 자율주행 기술이 발전함에 따라 자동차에는 모빌리티 관리자의 도움이 점점 줄어들 것입니다.

따라서 SAM은 본질적으로 로봇 차량의 기능과 인간 지능을 결합하여 최대한 효율적인 움직임을 만듭니다. Seamless Autonomous Mobility의 사용은 자율주행차가 현재의 교통 인프라에 통합되는 데 도움이 될 것으로 예상됩니다. 

출처 : 3dnews.ru