TRANSPORTE POR CARRETERA
UN SISTEMA DE CONDUCCIÓN AUTÓNOMO PARA COCHES

COGNITIVE AUTO PILOT REALIZA LAS SIGUIENTES TAREAS

Detección de vehículos
Advertencia de colisión frontal
Detección y protección de peatones
Detección de carriles
Reconocimiento de señales de tráfico
Advertencia de salida de carril y asistencia de mantenimiento de carril
Cognitive Auto Pilot – es un sistema de conducción autónomo basado en redes neuronales convolutivas de aprendizaje profundo. El enfoque de Cognitive Pilot para el desarrollo de la visión artificial permite el reconocimiento de escenas de carretera (incluidos los bordes de la carretera, el ancho del carril, etc.) en condiciones reales (sin marcas en la carretera, con superficies de baja calidad o inexistentes, en condiciones climáticas y meteorológicas difíciles, etc.). Cognitive Auto Pilot es capaz de reconocer incluso objetos parcialmente obstruidos que forman parte de la escena de la carretera, así como objetos problemáticos como los conductores de scooters y todo tipo de ciclistas.

TÚNEL VIRTUAL

La tecnología reconoce la carretera con o sin cartografía u otros elementos de infraestructura. Su rendimiento no se ve afectado por el clima, la estación, la capa de nieve, el asfalto o la falta de él, etc.

El método del «túnel virtual» se basa en el principio de que las escenas de la carretera son inherentemente similares. Los promotores aprendieron a identificar las propiedades más inherentes y fundamentales de la carretera, ya sea una autopista, un camino rural o un camino de tierra. De esta manera, el sistema reconoce la carretera con gran precisión y garantiza el funcionamiento estable de los algoritmos de visión por computadora basados en esta tecnología en diversas configuraciones de carreteras y en diferentes condiciones: en los giros en cualquier dirección, en pendientes ascendentes y descendentes, por la noche, y en invierno o en otras condiciones climáticas y meteorológicas desfavorables.

Hemos llamado a la tecnología desarrollada «túnel virtual» porque así es como se ve la secuencia de zonas de interés rectangular en perspectiva.

Esta tecnología puede servir como base para sistemas ADS de alto rendimiento de nivel 3-5, que aseguran la detección fiable de una calzada de cualquier forma y geometría, incluso con mal tiempo y condiciones climáticas adversas.

Fusión cognitiva de datos de bajo nivel

Con la tecnología CLLDF, los datos combinados introducidos en la unidad de cálculo de un modelo de visión artificial desde diferentes sensores (cámaras de vídeo, unidades de radar y lidar, etc.) se utilizan de la mejor manera posible.

La arquitectura de la fusión cognitiva de datos de bajo nivel permite recibir información detallada sobre la escena de la carretera desde varios sensores. Así, por ejemplo, si una señal de radar detecta un obstáculo adelante pero la cámara de vídeo no puede verlo claramente debido al deslumbramiento del sol, la IA categoriza la situación como problemática y solicita información más detallada a la cámara o toma una decisión basada en los datos del radar.

INTUICIÓN ARTIFICIAL COGNITIVA (CIA)
Al modelar ciertos elementos de la intuición humana, la tecnología CAI puede hacer predicciones precisas sobre cómo se desarrollará la situación de la carretera para todos los participantes de la escena de la carretera, y desarrolla escenarios de conducción segura para cualquier situación en la carretera, incluidas las críticas.
La intuición es a menudo el factor clave en la toma de decisiones para los conductores humanos. Como ya sabrá, la psicología cognitiva explica el pensamiento intuitivo como la capacidad humana de procesar información compleja de forma inadvertida e inconsciente. En el curso de la cognición intuitiva, las personas no se dan cuenta de todos los factores que han afectado su conclusión. Es la conclusión en sí misma la que realizamos con la más extrema claridad.
La tecnología emplea una gama de soluciones, incluyendo la detección y el análisis dinámico de elementos a pequeña escala de la escena de la carretera y de los objetos en la carretera. Por ejemplo, es posible predecir el curso del coche que va delante observando los cambios de posición de sus luces traseras o del espejo lateral.
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