Разработчики: | DeepRoute.ai |
Дата премьеры системы: | 2021/12/28 |
Отрасли: | Транспорт |
Технологии: | Системы безопасности и контроля автотранспорта |
Основные стаитьи:
2021: Представление DeepRoute-Driver 2.0
Американо-китайский стартап DeepRoute.ai, специализирующийся на системах автономного вождения для автомобилей, анонсировал решение DeepRoute-Driver 2.0, которое не потребует никакого участия человека в управлении автомобилем. Система при этом будет стоить очень небольших денег — около $10 тыс.
По утверждению разработчика, DeepRoute-Driver 2.0 относится к системам автономного управления четвертого уровня, которая предполагает полную самостоятельность, правда, в ограниченном географическом ареале и на дорогах с предсказуемым движением. Системы автоматизации такого уровня предполагается использовать в беспилотных такси и общественном транспорте. В случае сбоя или негативных условий окружающей среды, таких как погода с нулевой видимостью система может прекращать функционирование для обеспечения безопасности пассажиров. В этом случае потребуется вмешательство водителя-человека, при условии, что оно в принципе предусмотрено конструкцией автомобиля.Павел Бобу, Cloud Networks: В 2024 году больше всего запросов было на ИБ-консалтинг
На рынке уже есть системы четвертого уровня автоматизации беспилотных автомобилей, такие как Waymo и Cruise. Они предлагают весьма эффективные алгоритмы и оборудование для беспилотной навигации, но их стоимость весьма высока.
Система будет включать пять твердотельных лидаров, восемь камер, проприетарную компьютерную систему и в качестве дополнительной опции радар на миллиметровых волнах.
Половина стоимости системы приходится на лидары. На декабрь 2021 года в Китае активно ведутся разработки, нацеленные на снижение их себестоимости насколько это возможно. DeepRoute использует системы, созданные компанией Robosense, базирующейся в Шеньчжене, и ZVision, чья штаб-квартира располагается в Пекине. У ZVision и DeepRouteодин и тот же инвестор, компания FosunRZCapital.
Демонстрация системы DeepRoute показала, что она способна преодолевать заданные маршруты даже в условиях очень интенсивного движения по улицам Шеньчженя, перестраиваться по полосам движения, уступать дорогу пешеходам и встраиваться в поток на развязках[1].
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)