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Le taxi du futur arrivera-t-il avant même qu'on ne l'appelle ?

Publié par MaRichesse.Com sur 30 Juillet 2016, 10:36am

Catégories : #TECHNOLOGIE

Le taxi du futur arrivera-t-il avant même qu'on ne l'appelle ?

Ford s'associe actuellement au MIT pour développer des services de véhicules plus intelligents capables de prédire les habitudes des utilisateurs et de savoir où se rendre et à quel moment en fonction d'algorithmes et grâce à des capteurs perfectionnés.

À partir de septembre, le campus du Massachusetts Institute of Technology de Cambridge deviendra un centre de tests grandeur nature pour une flotte de trois navettes électriques. Les étudiants pourront les commander grâce à une application, sur laquelle ils pourront aussi préciser leur destination. Mais ce n'est qu'un début.

"Les capteurs et caméras embarqués des navettes rassemblent des données sur les piétons pour estimer la circulation de ces derniers et le flux de personnes (sur les allées du campus)", note Ken Washington, vice-président des recherches en ingénierie chez Ford.

La clé de ce système réside dans les capteurs LiDAR, utilisés par un nombre grandissant de constructeurs, dont Ford. Ce dernier pense qu'ils sont les plus fiables pour détecter les objets, les véhicules et les personnes sur la route.

Cependant, au lieu de repérer et d'éviter les piétons, comme le font les véhicules autonomes actuels, dans ces navettes les capteurs identifient les personnes pour comprendre comment elles vont réagir et ainsi calculer la meilleure localisation géographique pour anticiper les demandes en amont. Imaginez un ascenseur qui "devine" votre étage avant même que vous n'ayez appuyé sur le bouton.

En plus d'adapter leur positionnement en fonction de la fréquentation des lieux, les systèmes qui soutiennent ces véhicules seront capables de prendre en compte les conditions météo, les emplois du temps des étudiants, ainsi que les habitudes de ces derniers sur le campus en fonction du semestre.

"Cela nous aide à développer des algorithmes efficaces qui nous fournissent des données pertinentes. Cela améliore les services de mobilité à la demande, et favorise la détection en cours des piétons et les efforts de cartographie de la recherche concernant les véhicules autonomes", conclue Ken Washington de Ford. 

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