robogeek.ru

все о роботах и робототехнике

edu.robogeek.ru

все об обучении робототехнике

Автономный транспорт

27.06.2017

NVIDIA сегодня объявила о стратегическом партнерстве с ZF и HELLA с целью внедрения технологий искусственного интеллекта в программу сертификации безопасности автомобилей NCAP (New Car Assessment Program), которая будет использоваться для массового вывода на рынок самоуправляемых автомобилей.

19.06.2017

Японские такси уже немного автоматизированы благодаря автоматическим дверям, которыми водитель управляет, не вставая со своего сиденья. Но к Олимпийским играм 2020 в Токио планируется подготовить сотни полностью роботизированных такси, оснащенных системой автономного управления, которая позволит полностью отказаться от услуг водителей.

14.06.2017

Jaguar Land Rover становится все более авторитетным участником в гонке беспилотных автотехнологий, создав собственные экспериментальные автомобили и все-таки отбросив при этом смелые идеи по созданию версии автономного внедорожника.

07.06.2017

Компания Nutonomy, разрабатывающая автономные автомобили, и транспортный сервис Lyft представляют пилотный проект, в ходе которого пользователи смогут испытать автономные машины. По словам главы Lyft Логана Грина, через пару десятилетий совместные поездки составят 80% всего пути – именно за счет автономных автомобилей.

01.06.2017

Команда российского поисковика Яндекс впервые демонстрирует автономный автомобиль, разработанный сервисом Яндекс.Такси – на видео можно увидеть машину в действии. Прототип призван помочь в тестировании программы, которая, по мнению компании, отлично может занять нишу на рынке.

31.05.2017

Гонки автономных автомобилей привлекают внимание публики и инвесторов по всему миру – соревнуются в них машины, управляемые искусственным интеллектом. На сегодняшний день их скорость в тестовых заездах достигает 320 км/ч.

29.05.2017

Исследователи из Мичиганского университета разработали новый способ тестирования автономных автомобилей – для этого использовались данные о более 40 млн км реального вождения. Этот процесс позволяет сократить время оценки решений роботов в потенциально опасных ситуациях, по разным данным, в 300 или даже 100 000 раз. Кроме того, новый подход сэкономит 99,9% времени и издержек испытаний.