Toyota присоединяется к Tesla в разработке недорогой технологии автономного вождения с камерами
Хюнджу Чжин
САН-ФРАНЦИСКО, 6 апреля (Рейтер) — Дочерняя компания Toyota Motor (T:7203) Woven Planet объединилась с Tesla (NASDAQ:TSLA) Inc, чтобы попытаться продвинуть технологию автономного вождения без установки дорогостоящих датчиков в автомобили.
Компания Woven Planet сообщила агентству Reuters, что она может использовать недорогие камеры для сбора данных и эффективного обучения своей системы самостоятельного вождения.
Сбор разнообразных данных о вождении с помощью огромного парка автомобилей имеет решающее значение для разработки хорошей системы самообучения, хотя тестирование автономных автомобилей с помощью дорогостоящих датчиков является дорогостоящим и немасштабируемым, заявили в компании.
Tesla использует камеры для сбора данных с более чем миллиона автомобилей на дорогах для разработки своей технологии автоматизированного вождения, в то время как Waymo компании Alphabet (NASDAQ:GOOGL) и другие компании добавили дорогостоящие датчики на небольшое количество автомобилей.
«Нам нужно много данных. И недостаточно иметь небольшое количество данных, которые можно собрать с небольшого парка очень дорогих автономных автомобилей», — сказал Майкл Бениш, вице-президент Woven Planet по инженерным вопросам, в интервью Reuters.
Woven Planet использует камеры, которые на 90 процентов дешевле датчиков, которые она использовала раньше, и их можно легко установить. По его словам, использование данных с недорогих камер повысило производительность системы до уровня, аналогичного тому, который достигается при обучении системы исключительно на данных с дорогих датчиков.
Однако, по его словам, Toyota продолжит использовать многочисленные датчики для роботакси и других автономных автомобилей, развернутых на дорогах.
«Через много лет вполне возможно, что технология камер догонит и превзойдет некоторые из более совершенных датчиков», — сказал он. «Вопрос может быть скорее в том, когда и сколько времени потребуется для достижения уровня безопасности и надежности. Я думаю, мы еще не знаем.