Когда я писал аналогичную статью о поставщиках сенсоров, я не упомянул компании, занимающиеся картографией HD. Фактом является то, что любая компания, которая полагается на беспилотные автомобили, достигающие L4/5, или даже на широкомасштабные тестовые сценарии, скоро обанкротится. Предполагая, что модель доходов поставщиков датчиков и любой другой компании, поддерживающей эту отрасль, зависит от продаж массового производства, они должны подтолкнуть отрасль к переходу на надлежащее моделирование для разработки и тестирования этих систем. Если они этого не сделают, период неопределенности, в котором они сейчас находятся, будет буквально вечным. Банкротство большинства из них.
За исключением тех, кто связан с Tesla, у которой нет LiDAR, в США на дорогах всего менее 2000 автономных транспортных средств. Поскольку текущий подход к теневому и безопасному вождению никогда не сможет дать ничего близкого к системе L4 по времени, стоимости и соображениям безопасности / ответственности, продажи и связанные с ними доходы и прибыль никогда не придут. Даже от Теслы, которая может производить больше автомобилей с большим количеством датчиков, но это лишь часть возможного целого, и они остановятся, когда первый ребенок или семья будут убиты безрассудным и ненужным процессом безопасного вождения. Причина всего этого ниже. Хотя поддержка моделирования снизит краткосрочные продажи, L4 увеличится с «никогда» до 5–10 лет.
Конечно, всего этого можно избежать, если производители AV переориентируют большую часть своей разработки на правильное, а не основанное на геймине моделирование. Подробнее в моей статье ниже.
Индустрию автономных транспортных средств можно спасти, если делать противоположное тому, что делается сейчас
Предложение по успешному созданию автономного наземного или воздушного транспортного средства
Моделирование может создать полный цифровой двойник реального мира, если используется DoD / аэрокосмическая технология.
Фотореализм моделирования почти не имеет значения для разработки и тестирования автономных транспортных средств
Меня зовут Майкл ДеКорт, я бывший системный инженер, инженер и руководитель программы в компании Lockheed Martin. Я работал над моделированием самолетов, менеджером по разработке программного обеспечения для всего NORAD, Aegis Weapon System и C4ISR для DHS.
Ключевое участие в отрасли
- Основатель целевой группы SAE по моделированию автономного вождения на дорогах
- Член Целевой группы SAE ORAD по проверке и валидации
- Заинтересованное лицо для UL4600 — Создание руководства по безопасности AV
- Член комитета IEEE по искусственному интеллекту и политике автономных систем (AI&ASPC)
- Вручена награда IEEE Barus Ethics Award за усилия по ликвидации последствий терактов 11 сентября.
Моя компания Dactle
Мы создаем систему тестирования на основе симуляции L4/5 для аэрокосмической отрасли, министерства обороны США и FAA уровня D, а также систему искусственного интеллекта с матрицей сценариев конечного состояния для решения нескольких критических проблем в отрасли AV/OEM, о которых я упоминал в своих статьях ниже. Это включает в себя замену 99,9% общественного теневого и безопасного вождения. А также решение значительных проблем в реальном времени, точности модели и загрузки/масштабирования, вызванных использованием игровых движков и других архитектур. (Вопросы, которые Unity подтвердит. Сейчас мы работаем вместе. Мы также работаем с компаниями, производящими БПЛА). Если эти проблемы не будут устранены, это приведет к ложной уверенности и различиям в производительности между тем, что, по мнению Плана, произойдет, и тем, что произойдет на самом деле. Если кто-то хочет увидеть демо или обсудить это дальше, пожалуйста, дайте мне знать.
