完全に無人のGoogleの自動運転車とは異なり、オックスフォードの技術は、「自動運転」と「手動運転」を時々切り替えたいドライバーを念頭に置いて開発されています。 オックスフォードの技術の主なセールスポイントは、GPSの代わりに、小型カメラとレーザーで構成される低コストのナビゲーションシステムに依存して周囲を感知し、将来的に通常の車に組み込まれる可能性がはるかに高くなることです。
iPadは、ドライバーが「自動ドライブ」と「手動ドライブ」を切り替えるために使用できるユーザーインターフェイスを備えています。 iPadのボタンをタップすると、ロボットシステムが車を制御します。 ブレーキを踏むと、ロボットシステムはいつでも制御を人間のドライバーに戻します。
自動運転車の背後にあるチームがプロジェクトの仕組みを説明する方法は次のとおりです。
確率と推定の数学を使用して、ロボットのコンピューターがカメラ、レーダー、レーザー、航空写真、オンザフライインターネットクエリなどのセンサーからのデータを解釈できるようにします。 機械学習技術を使用して、以前の経験（トレーニング）、事前知識（航空写真、道路計画、セマンティクス）および自動生成されたWebクエリの観点からロボットの世界観を説明できる数学モデルを構築および調整します。 私たちは、ロボットがいつどこにいて、何が自分の周りにあるかを常に正確に知ることができる技術を生み出したいと考えています。
現在のセンサーは約7, 600ドルの日産リーフに自己認識コストを装備する必要がありましたが、チームは150ドルの推定コストでシステムを生産する予定です。
プロジェクトの詳細については、オックスフォードチームのWebサイトまたはYouTubeチャンネルにアクセスしてください。
Autoblog経由のオックスフォード