운전자가 전혀없는 구글의 자율 주행 자동차와 달리 옥스포드의 기술은 '자동 드라이브'와 '수동 드라이브'를 수시로 바꾸고 싶어하는 운전자를 염두에두고 개발되었습니다. 옥스포드 기술의 주요 판매 포인트는 GPS 대신 소형 카메라와 레이저로 구성된 저가형 내비게이션 시스템을 사용하여 주변 환경을 감지하여 향후 일반 자동차에 포함될 가능성이 훨씬 높다는 것입니다.
iPad에는 드라이버가 '자동 드라이브'와 '수동 드라이브'사이를 전환하는 데 사용할 수있는 사용자 인터페이스가 있습니다. 로봇 시스템은 iPad의 버튼을 탭할 때 자동차를 제어합니다. 브레이크를 밟을 때마다 로봇 시스템은 제어 장치를 다시 운전자에게 돌려줍니다.
자율 주행 자동차 팀이 프로젝트 작업을 설명하는 방법은 다음과 같습니다.
우리는 확률 및 추정 수학을 사용하여 로봇의 컴퓨터가 카메라, 레이더 및 레이저, 항공 사진 및 인터넷 쿼리와 같은 센서의 데이터를 해석 할 수 있도록합니다. 기계 학습 기술을 사용하여 사전 경험 (훈련), 사전 지식 (공중 이미지, 도로 계획 및 시맨틱) 및 자동 생성 된 웹 쿼리 측면에서 로봇의 세계관을 설명 할 수있는 수학적 모델을 구축하고 교정합니다. 우리는 로봇이 항상 자신의 위치와 주변을 정확하게 알 수 있도록하는 기술을 생산하고자합니다.
현재 센서가 닛산 리프에 약 7, 600 달러의 자체 인식 비용을 장착하는 데 필요한 반면, 이 팀은 추정 비용이 150 달러 인 시스템을 생산하려고합니다.
프로젝트에 대한 자세한 내용은 옥스포드 팀 웹 사이트 또는 YouTube 채널로 이동하십시오.
오토 블로그를 통한 옥스포드